识别相似图像的好方法？[已关闭]

我在PHP中开发了一个简单而快速的算法来比较图像的相似性。

它快速（对于800x600图像，每秒约40张）和未优化的搜索算法可以在22分钟内通过3，000张图像，将每个图像与其他图像进行比较（3 / 秒）。

基本概述是获取图像，将其重新缩放到8x8，然后将这些像素转换为HSV。然后，色相，饱和度和值被截断为4位，并成为一个大的十六进制字符串。

比较图像基本上是沿着两个字符串进行的，然后添加它发现的差异。如果总数低于 64，则为同一图像。不同的图像通常在600 - 800左右。低于20，非常相似。

我可以使用的此模型是否有任何改进？我还没有看过不同的分量（色调，饱和度和值）与比较的相关性。色调可能很重要，但其他人呢？

为了加快搜索速度，我可能会将每个部分的4位分成两半，并将最重要的位放在第一位，这样如果它们没有通过检查，那么根本不需要检查lsb。我不知道一种有效的方法来存储这样的位，但仍然允许它们被轻松搜索和比较。

我一直在使用3，000张照片（大多数是独特的）的数据集，并且没有任何误报。它完全不受调整大小的影响，并且相当耐亮度和对比度变化。