​​优化名画搜索算法需聚焦三大核心方向：数据增强提升模型泛化能力、全局与局部特征结合降低误判率、动态扩展架构适应新增内容需求。​​

精准识别名画依赖多维度技术支撑，算法需处理同名作品混淆、图像质量差异及场景复杂性等问题。针对训练数据稀缺，可通过合成数据生成技术模拟多背景、多滤镜及画框变化，增强模型对名画细节的捕捉能力。为区分相似画作，需结合全局特征匹配海量数据，并引入局部特征点校验机制二次验证匹配结果，例如利用SIFT算法提取关键点消除低区分度样本的误召回。扩展性设计上，新增画作无需复杂比对，直接纳入图库即可实现动态更新，确保系统持续适配海量新增需求。

优化名画搜索需平衡效率与准确率，通过数据增强策略降低标注成本，利用多模态特征验证提升结果可靠性，并构建灵活架构满足长期扩展需求。系统需定期更新模型参数与特征库，在维持高召回率的同时控制误判风险，最终为用户提供稳定且精准的检索服务。