日立公司(Hitachi Ltd.)开发了一项新的搜索技术，能够从数百万图片和视频数据中找到和特定图片相近的内容，所需时间不到一秒钟。

因为图像类似度搜索需要对海量的视觉特征进行计算，要搜索上百万目标的话就需要很大规模的集群计算机，因此减少搜索时间就成为业界的主要目标之一。

日立公司的新技术通过检查图像中的多种信息如色彩分布、形状等进行判断，也可以应用于视频搜索(通过截图找视频？)。这项技术有两项主要特性：一、通过两步搜索簇群完成高速视觉匹配查询；二、通过优化的数据分配方式，从硬盘上快速读取数据。

第一项功能是两步的过程，利用内存和硬盘完成。在对图片进行注册的时候，会将其按照类似的特征划分为许多簇群，每一个簇群都按照它类别中图片的特征加以平均进行表示，并且写入内存。搜索类似图片的话会首先从簇群开始，找出来平均值和给定图片最相近的簇群，然后在簇群中再查找具体的图片。

这项技术在进行对照细节之前首先限定查找目标，因此而提高了搜索效率。而且，因为只需要将簇群计算出来的特征平均值写入内存，因此也减少了对内存的需求。

要进一步加速搜索，就要从提高硬盘读取速度入手了，上面的第二项功能就是为此而生的。数据在硬盘上以簇群为单元进行存储，每个簇群在硬盘上都会连续存放。同时对簇群的数据分配也进行优化，使不同的簇群之间不会过于密集。这样的处理也使磁头在搜索过程中所需的移动距离得以减少。