trace.moe官网版，是一款基于神经网络的图像识别工具，用于识别以图搜番。下面将从工具的设计思路、工作原理、应用场景和技术特点等方面详细描述Trace.moe这款工具软件。
Trace.moe使用的是近似最近邻（ANN）算法，该算法能够构建一棵近似有向无环图（ANN树），并以这棵树为基础对数据进行搜索。
具体来说，Trace.moe使用的是局部对称特征（LST），它将一张图片转化为一个特征向量，再将特征向量和ANN树上的节点进行比较，从而得到最合适的结果。
每当用户上传或输入一张图片时，Trace.moe便会将其转化为一个特征向量，并搜索与ANN树上最接近的节点。
当找到了合适的节点之后，Trace.moe就会返回与该节点相关的番剧信息，如番剧名称、集数、时间戳、图片链接等。
Trace.moe最初的设计思路是为了方便动画爱好者追番。
在以往的动画观看过程中，我们有时会遇到一些片段，但并不知道是哪一部动画。
传统的搜索引擎往往无法搜索出准确的结果，这时就需要用到专门的工具进行搜索。
因此Trace.moe应运而生，它简单易用且准确，可以直接通过输入或上传一张图片，便可以很快地找到自己需要的番剧，极大地方便了用户的观看。
1.寻找未知番剧：当用户看到一段之前未见过的番剧片段时，可以上传片段截图或链接到Trace.moe中，通过工具帮助查找片段来自哪一部番剧。
2.查找番剧：当用户仅知道一部番剧的部分情节或记忆片段时，可以上传相关截图或输入相关描述，来查找所需的番剧。
3.识别图片来源：当用户希望知道一张图片或动画场景的来源时，可以上传或输入相关图片，来查找所需的来源。
4.在线追番：当用户希望追踪一部番剧的更新情况时，可以利用Trace.moe提供的时间戳信息来了解该番剧的最新情况。
1.神经网络：Trace.moe使用深度学习算法创建了一个神经网络，该网络对图片进行分析，从而提取出特征信息。这种神经网络可以自动识别不同类型的图像，并准确解析图像内容，从而帮助做出更准确的匹配。
2.近似最近邻算法：Trace.moe使用了近似最近邻算法，该算法基于K-D树、ANN树等数据结构，可以有效地对图像特征向量进行匹配，从而实现精确的图像搜索。
3.图像特征提取：Trace.moe使用的是局部对称特征（LST）算法，该算法可以从局部区域中提取
Trace.moe适用于各种寻找番剧、动漫、电影的场景，它可以帮助用户快速找到自己需要的页面并提供更多的相关信息。
强大的图片识别功能为您提供哦，让用户在这里更好的收集动画图片信息。
有了这个软件可以快速的收集到动画图片的来源，方便大家查找各种。
1、识别率非常 高的动漫图片搜索工具，各种风格类型都有。
2、用户简单的搜索之后，就能找到自己想要的各种动漫图片。
3、同时能寻找很多优质的动漫表情图片资源，素材也会不断的更新。
