Зачем создавать хэш в перцептивном Хеше?
I've been working through the examples at http://www.hackerfactor.com/blog/index.php?/archives/432-Looks-Like-It.html&comment-submitted#feedback and I got stuck trying to create a hash from the bits of the image after it's processed. If you hash the binary string created from the pixels of an image and then look at the hamming distance to analyze how different the photos are, what good is creating a hash doing a hamming distance vs. doing a hamming distance on the raw binary string? Is the hash created merely to speed things up?
Я мало знаю о хешах. Я предполагаю, что в этом случае они действуют как механизм фильтрации для почти идентичных фотографий? Но разве эта фильтрация не выполняется путем уменьшения размера фотографии и преобразования ее в оттенки серого?
Идея, представленная в сообщении в блоге, - это распознавание похожих изображений. И цель состоит в том, чтобы потерять правильную информацию, чтобы остальное было значительным и легким для сравнения. Таким образом, есть два аспекта: насколько быстро и насколько точны вы можете сравнить. Если вы уменьшите изображение до 8x8 черно-белых (то есть 64 бит информации), то не имеет значения, если вы назовете его «необработанная строка укуса» или «длинный хеш» (ну, как заметил @Blender это не действительно хэш при традиционном использовании термина). Важным является то, как уменьшить его и какая информация оставлена и что потеряно.
