根據Neal Krawetz博士的解釋，原理非常簡單易懂。我們可以用一個快速算法，就達到基本的效果。這裏的關鍵技術叫做“感知哈希算法”（Perceptual hash algorithm），它的作用是對每張圖片生成一個“指紋”（fingerprint）字符串，然後比較不同圖片的指紋。結果越接近，就說明圖片越相似。
下麵是一個最簡單的實現： 第一步，縮小尺寸。將圖片縮小到8×8的尺寸，總共64個像素。這一步的作用是去除圖片的細節，隻保留結構、明暗等基本信息，摒棄不同尺寸、比例帶來的圖片差異。 第二步，簡化色彩。將縮小後的圖片，轉為64級灰度。也就是說，所有像素點總共隻有64種顏色。 第三步，計算平均值。計算所有64個像素的灰度平均值。 第四步，比較像素的灰度。將每個像素的灰度，與平均值進行比較。大於或等於平均值，記為1；小於平均值，記為。 第五步，計算哈希值。將上一步的比較結果，組合在一起，就構成了一個64位的整數，這就是這張圖片的指紋。組合的次序並不重要，隻要保證所有圖片都采用同樣次序就行了。 得到指紋以後，就可以對比不同的圖片，看看64位中有多少位是不一樣的。在理論上，這等同於計算“漢明距離”。如果不相同的數據位不超過5，就說明兩張圖片很相似；如果大於10，就說明這是兩張不同的圖片。
