第四章 實驗結果
本實驗系統以多本完全未分類的數位相片相簿進行實驗，每一本相簿所包 含的數位相片數量不一，因此以四種不同的數量進行合併分類，分別是十張、
五 十 張 、 一 百 張 以 及 一 千 張 數 位 相 片 左 右 ， 每 一 張 數 位 相 片 的 維 度 都 是
2048x1536 的尺寸，檔案大小約略是 1.2MB 左右。數位相片合併完成之後，再 執行本實驗系統的數位相片尋找功能，以觀看分類是否有很好的效果。分析的 數據結果在以下各節詳述。
第一節 以十張左右的數位相片作分析
以下分別是數量為十張左右的相片之分類以及尋找結果。
壹、十張左右的數位相片之分類
因為十張的數量算是比較少量的相簿，因此可以快速地從中得知每一張數 位相片與其前後張數位相片之 Lx 差距變化，進而決定出 Lx 界限值的大小。在 進行比較少量且分類分明的數位相片之合併後，將會呈現相當好的分類效果。
以下是實驗系統將一本包含十張數位相片的相簿進行分類之後所產生的合併結 果，實驗系統的 Lx 界限值設定在 600，系統在正規化的時間花費了 3.5 秒鐘左 右，最後被合併成四個分類資料夾，其合併的結果如圖 4.1。
圖 4. 1 十張數位相片的分類結果
以下再以兩本各為十三張以及十四張的數位相片相簿為例，分別對其進行 合併，Lx 的界限值都是設定在 600，系統在正規化所花費的時間約略為 3 到 3.5 秒鐘左右。依照分類的結果來看，包含十三張數位相片的相簿被合併成五個分 類資料夾；包含十四張數位相片的相簿被合併成六個分類資料夾，合併的效果 都相當不錯，圖 4.2 以及圖 4.3 為合併的結果。
圖 4. 2 十三張數位相片的分類結果
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圖 4. 3 十四張數位相片的分類結果
從包含十四張數位相片的相簿可以看到合併結果似乎不太完美。編號 2 的 分類資料夾裡面的第一張數位相片，與編號 3 和編號 5 的分類資料夾應該被合 併在同一個分類資料夾底下才適合。編號 2 的分類資料夾的其他數位相片也應 該跟編號 6 的分類資料夾合併在同一個分類資料夾底下會比較恰當。編號 1 跟 編號 4 的分類資料夾也適合合併在一起。造成分類太分散的原因在於 Lx 界限 值設定的太小，為了讓分類效果更加完善，將 Lx 界限值提高並重新對此本相 簿進行合併。當 Lx 界限值設定在 1200 時，實驗系統可以將編號 3 和編號 5 的 分類資料夾合併在一起，編號 1 跟編號 4 的分類資料夾也合併在一起。最後一 共是合併出四個分類資料夾，合併的結果如圖 4.4 所示。
圖 4. 4 修正十四張數位相片的分類結果
在修正此一相簿的 Lx 設定值後的分類結果中發現，編號 4 的分類資料夾 仍然無法被合併至編號 2 的分類資料夾中。從實際的數位相片中看到，編號 4 所包含的唯一一張數位相片，與編號 2 所包含的數位相片的明暗以及黑色差距 太大，導致 Lx 的差距相當大而無法被實驗系統合併在一起，因此造成了此種 分類的結果。
貳、十張左右的數位相片之尋找
進行合併分類之後再個別輸入一張數位相片，以尋找適合該張數位相片的 資料夾位置。第一本包含十張數位相片的相簿是輸入一張類似編號 2 的分類資 料夾中的數位相片。執行數位相片尋找功能之後發現，輸入的該張數位相片確 實被分類到編號 2 的分類資料夾下，尋找的結果如圖 4.5。
圖 4. 5 十張數位相片的尋找結果
另外對於第二本和第三本相簿也個別輸入一張數位相片並進行尋找。在包
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含十三張相片的相簿中挑選類似編號 5 的分類資料夾中的數位相片。包含十四 張相片的相簿中挑選類似編號 3 的分類資料夾中的數位相片。從最後的尋找結 果中可以看到，兩本相簿都可以順利地尋找到該數位相片的分類資料夾，尋找 的結果如圖 4.6 及圖 4.7。
圖 4. 6 十三張數位相片的尋找結果
圖 4. 7 十四張數位相片的尋找結果
第二節 以五十張左右的數位相片作分析
以下分別是數量為五十張左右的相片之分類以及尋找結果。
壹、五十張左右的數位相片之分類
當實驗的數位相片數量在五十張左右的情況之下，經過本實驗系統多次實 驗的數據顯示，分類資料夾之間的 Lx 數值差距在 1000 左右就可以停止合併。
每一個分類資料夾所包含的相片數量從一張到十二張都有，約略被分類成八個 到十四個分類資料夾，因此使用者在第一層可以選擇的資料夾數量就是介於八 個至十四個之間，符合期望的十六個分類資料夾的限制之內。在選擇第一層的 資料夾並進入到第二層時，平均剩下四到六張數位相片供使用者選擇，因此對 於使用者而言是一個相當不錯的分類方式。以下列舉一本包含四十九張數位相 片的相簿進行分類，其 Lx 界限值設定 1000，系統的正規化時間花費 17 秒鐘左 右，實驗系統將其合併成十三個分類資料夾，合併結果如圖 4.8。
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圖 4. 8 四十九張數位相片的分類結果
以下分別以兩本各包含四十七張以及五十一張數位相片的相簿進行分類，
Lx 界限值設定在 1000，系統正規化所花費的時間約略介於 15 到 17 秒鐘左右。
從分類的結果看到，包含四十七張數位相片的相簿被合併成十一個分類資料 夾，五十一張數位相片的相簿被合併成十七個分類資料夾，合併的結果如圖 4.9 以及圖 4.10。
圖 4. 9 四十七張數位相片的分類結果
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圖 4. 10 五十一張數位相片的分類結果
從包含五十一張數位相片的相簿分類結果可以看到，最後八個分類資料夾 都是合併結束後尚未被合併的數位相片，所以只包含一張或兩張相片而已，其
中的一些資料夾也適合被合併在其他分類資料夾中，因此對該相簿再重新進行 分類。當 Lx 界限值設定到 1400 時產生了十三個分類資料夾，原本零星獨立的 資料夾也適當地被合併到其他分類資料夾裡，最後剩下四個獨立的資料夾各包 含一張相片。從實際的數位相片中發現，該四個資料夾所包含的數位相片跟前 後分類資料夾的內容差距很大，原因在於拍攝某一處的相片之後，隨即拍了一 張內容差距很大的相片，然後再轉回去繼續拍攝，因此才會造成此種合併的情 況，分類的結果如圖 4.11。
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圖 4. 11 修正五十一張數位相片的分類結果
進行十本包含五十張左右的數位相片分類之後，經過使用者的實際搜尋中 發現，其中七次可以順利找到目標相片，有兩次必須在第二層時退回上一層，
然後再選擇其他的分類資料夾並繼續瀏覽，結果也可以找到目標相片，只有在 其中一次的搜尋過程中，退回到上一層的次數達到四次之多，原因在於該相簿 的五十張數位相片內容差距不明顯，因此比較不容易快速地搜尋到目標相片。
總結以分類五十張數位相片的效果看來，使用者實際搜尋的結果表現很不 錯，尤其當數位相片之間的內容差距比較明顯時，資料夾之間的分類也會比較 明確。當使用者搜尋目標相片時，第一層的選擇幾乎可以找到使用者想要搜尋 的目標相片之分類，進到第二層後很快就可以看到想要找尋的相片。原本五十 張未分類的數位相片經過本實驗系統的分類之後，只要挑選二次至四次就可以 找到使用者想要找到的相片，有效降低使用者的搜尋時間。
貳、五十張左右的數位相片之尋找
進行相簿的合併分類之後，各自對該三本相簿進行尋找。第一本相簿是找 一張類似編號 14 的分類資料夾中的數位相片，實驗結果發現可以順利找到該分 類資料夾的位置，尋找的結果如圖 4.12。
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圖 4. 12 四十九張數位相片的尋找結果
同樣對第二本以及第三本相簿進行尋找。第二本包含四十七張數位相片的 相簿是找類似編號 1 的分類資料夾中的相片，第三本包含五十一張數位相片的 相簿是找類似編號 2 的分類資料夾中的相片。從最後的尋找結果中發現，兩本 相簿都可以順利找尋到適合該數位相片的分類資料夾位置，尋找的結果如圖
4.13 以及圖 4.14。
圖 4. 13 四十七張數位相片的尋找結果
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圖 4. 14 五十一張數位相片的尋找結果
第三節 以一百張左右的數位相片作分析
以下分別是數量為一百張左右的相片之分類以及尋找結果。
壹、一百張左右的數位相片之分類
在數量一百張左右的數位相片中，選擇多本相簿以進行實驗系統的分類。
在分類一本包含一百零一張數位相片的相簿中發現，若將 Lx 界限值設定在
1000，則會產生二十二個分類資料夾，這二十二個分類資料夾的數量對於第一 層的選擇稍嫌多了一些，而且在這二十二個分類資料夾中，有四個資料夾所包 含的數位相片都只有一張。為了降低第一層分類資料夾的選擇數量，Lx 界限值 調高並再重新合併。當 Lx 界限值設定 1500 時，產生的分類資料夾數量變成了 十四個，而且包含一張數位相片的資料夾只剩下兩個，執行正規化時間花費了
34 秒，分類的結果如圖 4.15。
圖 4. 15 一百零一張數位相片的分類結果
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從上述的分類結果看來，編號 25 以及編號 29 的分類資料夾是屬於內容非 常相似的數位相片，但是因為編號 29 的分類資料夾中的第一張數位相片，其相 片的黑色比例比編號 25 的分類資料夾的最後一張相片差距太大，因此系統會將 其分類成兩個資料夾。若是提高 Lx 的界限值之後再重新進行分類，則又會將 其他兩個內容不相關的分類資料夾合併在一起。由於第一層所產生的分類資料 夾數量是十四個，在兩相權衡之下，還是維持原先設定的 1500 會比較適合。
接著為兩本各包含一百張數位相片左右的相簿進行合併分類，設定 Lx 界 限值為 1500，包含九十六張數位相片的相簿被合併成十四個分類資料夾，一百 零三張數位相片的相簿被合併成二十五個分類資料夾，分類的結果如圖 4.16 以 及圖 4.17。
合併包含九十六張數位相片的相簿之後發現，編號 1 的分類資料夾中的其 中一張數位相片，與編號 17、編號 24、編號 30 和編號 31 的分類資料夾下的數 位相片都是類似的，適合分類在同一個資料夾中，實際上卻被分類在不同的資 料夾裡，原因在於其中幾張數位相片的顏色比例差距較大，因此才會被分在不 同的資料夾之中。
圖 4. 16 九十六張數位相片的分類結果
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圖 4. 17 一百零三張數位相片的分類結果
從一百零三張相片的分類結果可以看到，最後只包含一張數位相片的獨立 資料夾就有八個之多，而且此相簿的合併結果似乎不太完善，合併所產生的分 類資料夾數量也太多，因此將 Lx 界限值再提高一點並且重新進行分類。當 Lx 設定 1900 時，合併結果會產生十三個分類資料夾，合併的結果如圖 4.18。
圖 4. 18 修正一百零三張數位相片的分類結果
修正 Lx 界限值且進行重新分類之後可以得知，雖然產生的分類資料夾數 量已經減少成十三個，但是檢視個別分類資料夾的內容發現，編號 3 以及編號
4 的分類資料夾所包含的數位相片數量比其他分類資料夾還多，分別是三十九 張以及二十六張，而且分類的結果並不分明，資料夾中包含了二至三種不同類 型的相片，因此這兩個資料夾適合再進行一次個別的合併，將階層往下延伸一 層，使得分類更加分明以提升分類的效果。
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分類多本包含一百張數位相片左右的相簿中發現，分類的效果雖然可以接 受，不過與相片數量較少的相簿分類比較之下，有時候必須要多一至兩次的搜 尋才能找到目標相片，如前述的一百零一張數位相片的分類結果，第一層的顯 示會有二至三個分類資料夾是類似的，但是因為顏色的比例還是有些差別，所 以被區分成兩個分類資料夾。因此若是將 Lx 界限值設定高一點，就有可能將 類似的兩個資料夾合併起來，但是相對可能會將其他兩個並不相似的分類資料 夾合併在一起，使得第一層的選擇減少，而且不一定會顯示出使用者想要搜尋 的目標相片，所以設定 1500 到 1900 左右的 Lx 界限值，在分類的效果上會比 較好一點，而且是可以接受的。
貳、一百張左右的數位相片之尋找
對於上述三本包含一百多張數位相片的相簿分別輸入一張相片並進行尋 找。第一本包含一百零一張數位相片的相簿是輸入一張類似編號 2 的分類資料 夾的數位相片，從結果看來有很好的尋找效果，可以精確地尋找到該數位相片 適合的分類資料夾位置，尋找的結果如圖 4.19。
圖 4. 19 一百零一張數位相片的尋找結果
第二本包含九十六張數位相片的相簿是找類似編號 2 的分類資料夾中的相 片，第三本包含一百零三張數位相片的相簿是找類似編號 17 的分類資料夾中的 相片。從尋找結果中發現，第二本相簿可以順利尋找到適合該數位相片的分類 資料夾位置，第三本相簿卻尋找到編號 33 的分類資料夾，尋找的結果如圖 4.20 以及圖 4.21。
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圖 4. 20 九十六張數位相片的尋找結果
圖 4. 21 一百零三張數位相片的尋找結果
探究此本包含一百零三張數位相片的相簿之尋找結果，數位相片之所以不 能如預期中尋找到編號 17 的分類資料夾位置，原因在於編號 17 的分類資料夾 包含其他類型的數位相片，所以編號 17 資料夾的 Lx 數值，和尋找的數位相片 之 Lx 數值差距並不是最小的，因此尋找到與該張數位相片的 Lx 數值最接近的 編號 33 分類資料夾，數位相片與編號 33 資料夾的 Lx 數值差距只有 128，與編
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號 17 的分類資料夾之 Lx 數值差距是 220，因此尋找到編號 33 的分類資料夾位 置。儘管如此，系統的尋找功能最後會輸出前五個與該張數位相片最相近的分 類資料夾編號，使用者依然可以從輸出的五個資料夾編號中，得到適合該張數 位相片的分類資料夾位置。
第四節 以一千張左右的數位相片作分析
以下分別是數量為一千張左右的相片之分類以及尋找結果。
壹、一千張左右的數位相片之分類
以較中、大量的一千張數位相片的相簿進行實驗。在一千張左右的數量之 分類階層數需要多一點，平均以一層包含十到十六個分類資料夾的數量而言，
數量在一千張數位相片左右大致要分類出三層或四層。以實驗多本相簿的其中 一本相簿為例，進行第一次合併的 Lx 界限值應該設定 4500。若設定 3500 甚至 比 3500 還小，合併的結果將會產生四十個到六十個分類資料夾以上。Lx 界限 值設定在 4200 時，會合併出二十幾個左右的分類資料夾，這樣的分類結果對於 使用者在第一層的選擇數量都明顯太多，不符合本實驗系統的主旨。以下是以 一本包含一千零五張數位相片的相簿之分類結果，Lx 界限值設定 4500，產生 的分類資料夾數量為十五個，正規化的時間花費 346 秒鐘，系統進行合併的時 間花費 9 秒鐘左右，合併結果如圖 4.22。
圖 4. 22 一千零五張數位相片的分類結果
以此本相簿的分類結果而言，包含一張數位相片的資料夾有三個，另外有 五個分類資料夾所包含的數位相片數量在十一張以下，有兩個分類資料夾所包 含的數位相片數量比較多，分別是兩百零八張和四百零三張，其他分類資料夾 包含的數位相片數量約略在六十到一百張左右。因此除了包含少量數位相片的 資料夾之外，其他還要再進行一至兩次的合併，以提升搜尋時的效率。四百零
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三張數位相片在 Lx 界限值的設定上，選擇 3200 就可以合併成十六個分類資料 夾，平均每一個分類資料夾包含二十五張數位相片，因此還要再繼續延伸一個 階層。兩百零八張數位相片的 Lx 界限值設定 2600，合併出十三個分類資料夾，
平均每一個分類資料夾包含十六張數位相片，所以可以停止合併。
另外以一本包含一千零一十八張數位相片的相簿進行分類，當 Lx 界限值 設定 4500 時，合併的結果會產生九個分類資料夾，而且編號 1 的分類資料夾裡 包含五百四十四張數位相片，編號 2 的分類資料夾包含了兩百三十九張數位相 片，其他分類資料夾都包含在一百多張或以下的數量，因此需要再對編號 1 以 及編號 2 的分類資料夾繼續延伸階層。因為編號 1 的分類資料夾包含五百多張 數位相片，所以進行第二次分類的 Lx 界限值約略設定 3400 左右，如此可以分 成十三個分類資料夾，當中仍有包含兩百多張數位相片的資料夾，因此該分類 資料夾還需要繼續進行分類，直到每個分類資料夾中所包含的數量為十六張數 位相片以下才停止合併，合併的結果如圖 4.23。
圖 4. 23 一千零一十八張數位相片的分類結果
如前段所述，因為此本相簿所分類出的資料夾中，部分資料夾所包含的數 位相片數量比其他資料夾多很多，若是由數位相片數量較多的分類資料夾繼續 進行分類以延伸階層，最後將會造成分類結構不平衡的情況，因此降低使用者 搜尋時的效率，圖 4.24 為結構不平衡之圖示。
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圖 4. 24 分類結構不平衡示意圖
將包含一千零一十八張數位相片的相簿進行重新分類。當 Lx 界限值調整 到 3900 時，實驗系統進行合併之後會產生十五個分類資料夾。原本編號 1 的分 類資料夾下包含的五百多張數位相片，經過重新合併後的數量是兩百八十張，
其他資料夾所包含的數位相片數量也是在兩百八十張以下，因此只要再進行一 至二次的分類即可，如此的分類結構比較平衡，對於使用者在搜尋上也會有比 較好的效率，合併的結果如圖 4.25。
圖 4. 25 修改一千零一十八張數位相片的分類結果
貳、一千張左右的數位相片之尋找
進行上述兩本包含一千多張的數位相片之合併分類後，再個別輸入一張數 位相片執行尋找的功能。有些分類資料夾內還會有第二層、第三層，甚至第四 層的分類，因此第一本包含一千零五張數位相片的相簿是挑選類似編號 1 的分 類資料夾內的某一張數位相片。編號 1 的分類資料夾內包含了兩百六十五張數
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位相片，因此在第二層合併出 15 個分類資料夾，平均每一個分類資料夾包含
18 張數位相片，挑選的相片是類似第二層編號 5 的分類資料夾。就實驗的結果 看來，這次的尋找並不能在第一次就順利找到編號 1 的分類資料夾裡，而是找 到編號 13 的分類資料夾。從尋找功能所輸出差距最小的前五個資料夾編號中發 現，該張數位相片與編號 13 的分類資料夾的 Lx 數值最接近，其次是編號 9 的 分類資料夾，再來才是原先預期的編號 1 的分類資料夾下的編號 5 資料夾。原 因是當數位相片的數量在一千張左右時，有些內容不相似的數位相片在經過本 實驗系統的分析後，其 Lx 數值的差距很接近，因此才會發生數位相片內容不 相關而 Lx 數值卻很接近的問題。
除了讓使用者參考由系統所輸出的前五個資料夾編號之外，為了能再更精 確地找到適合的資料夾編號，本實驗系統加入其他的判斷條件，另外提供一個 資料夾編號讓使用者參考，期望使用者在交叉選擇後可以一次就找到目標相 片。實驗系統增加一個“以時間為優先＂的判斷條件進行尋找。如同數位相片 在作合併之時，系統是以數位相片的形成時間為前提，依序建立起前後數位相 片的關連，然後以內容的分析作為合併的參考條件，尋找新增的功能也是以相 片的形成時間為依據，找出與數位相片時間最接近的前後兩個分類資料夾位 置，然後再比較其 Lx 數值的差距，並且輸出 Lx 數值較小的資料夾編號。經過 再次的實驗結果發現，系統根據時間條件所輸出的資料夾編號確實是編號 1 的 分類資料夾內的編號 5 資料夾，使得尋找功能達到更好的效果。
第二本包含一千零一十八張數位相片的相簿是挑選一張類似編號 1 的分類 資料夾下的某一張數位相片進行尋找。編號 1 的第二層分類包含十三個分類資 料夾，平均每一個分類資料夾包含二十二張數位相片，超過十六張數位相片的 分類資料夾會再延伸第三層的合併，因此挑選了類似第一層的編號 1 資料夾 裡，第二層的編號 5 資料夾下，第三層編號 3 的分類資料夾內的數位相片。實 驗系統先不加入數位相片的形成時間為判斷條件而進行尋找，結果卻無法立即 找到預期的資料夾，不過從輸出的前五個資料夾編號中比對發現，預期的資料 夾排在第四個順位。因此再重新尋找一次，並加入數位相片的形成時間作為條 件判斷。實驗結果發現所輸出的編號即是預期的資料夾編號，交叉對照之下可 以找到適合該數位相片的分類資料夾位置，使得尋找的結果相當成功。
第五節 實驗數據總結整理
以下分點整理上述各節之實驗數據結果，並且分析數據所呈現的型態以及 探討研究之成果和發現。
壹、Lx 數值之選擇參考
從分類各種數量的數位相片中發現，當數位相片的數量越多時，Lx 界限值 也應該要隨之升高，至於升高的比例卻沒有一定的準則，主要是因為進行數位 相片的合併時，數位相片的 Histogram 會重新統計，然後重新計算 Lx 的數值以
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及與前後相片的差距，當合併越多張數位相片時，Lx 數值差距也會隨之升高，
這也是合併一千多張數位相片時，Lx 界限值之所以要提高設定的原因。圖 4.26 是經過多本相簿實驗後所得到的 Lx 數值變化，縱軸為 Lx 數值，橫軸為數位相 片的數量。
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500
0 500 1000 1500 (相片張數)
(Lx數值)
圖 4. 26 不同數位相片數量之 Lx 數值變化
在進行一千張數位相片左右的分類時，第一層合併所選擇的 Lx 界限值非 常重要。若是選擇的太低，就會在第一層產生很多分類資料夾，第一層有太多 個資料夾是不容易讓使用者進行搜尋的。若是選擇的太高，產生的分類資料夾 數量雖然適中或太少，但是資料夾所包含數位相片的數量相差太大，有些分類 資料夾包含十幾張數位相片，有些分類資料夾卻可能包含四、五百張以上的數 位相片。如此一來，實驗系統所建構出的結構就會不平衡，造成使用者進行搜 尋時的不便，也會降低使用者在搜尋目標相片的效率。
貳、實驗系統的執行效率佳
本實驗系統在分類過程中，計算了每一個步驟所花費的執行時間，因此可 以瞭解此實驗系統的執行效率。由於現在的電腦硬體發展已經相當進步，而且 本實驗系統所使用的演算法也有很好的表現，合併一千張數位相片所花費的時 間相當短暫，大約花費 6.963 秒即可完成，十張數位相片的合併時間是 0.144 秒，五十張左右合併時間花費 0.325 秒，一百張左右是 0.641 秒，合併時間的變 化如圖 4.27 所示。
0 1 2 3 4 5 6 7 8
0 200 400 600 800 1000 1200 (相片張數) (秒)
圖 4. 27 不同數位相片數量之合併時間變化
另外從實驗中發現，十張數位相片的正規化大約花費 3.5 秒鐘，五十張左 右大約花費 17 秒鐘，一百張花費 35 秒鐘左右，一千張花費 346 秒鐘左右，圖
4.28 為不同數量之數位相片進行正規化所花費的時間變化。
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0 50 100 150 200 250 300 350 400
0 200 400 600 800 1000 1200 (相片張數) (秒)
圖 4. 28 不同數位相片數量之正規化時間變化
從以上兩個時間的變化圖示可以清楚得知，實驗系統所花費的正規化以及 合併時間幾乎和數位相片的數量成正比，因此在分類已知數量的數位相片時，
可以預測出系統所花費的時間。此外，實驗系統執行相簿分類時，合併的執行 時間相當短暫，顯示本實驗系統所使用的方法相當好，若要精進實驗系統的執 行效能，可以從正規化相片的部分加以改進，以縮短系統的執行時間。
參、實驗系統的尋找效果良好
以包含一百多張數位相片以下的相簿而言，實驗系統進行數位相片的尋找 功能時，首先計算數位相片的 Lx 數值，與合併後的分類資料夾之 Lx 數值作差 距的比較之後，可以很快地找出適合該張數位相片的資料夾位置，增添了本實
驗系統的分類準確性。但是以包含一千多張數位相片的相簿進行尋找時，就不 容易馬上找出適合該張數位相片的資料夾位置，原因在於當數位相片的數量比 較多時，差距較小的 Lx 數值的分類資料夾也比較多，因此很容易找到內容不 相似而 Lx 數值卻很接近的分類資料夾。
雖然使用者不能立即找到數位相片適合的分類資料夾，但是從實驗系統輸 出的前五個與相片差距最小的分類資料夾編號來看，使用者仍然可以從另外四 個分類資料夾中，尋找到適合該張數位相片的資料夾位置。為了更精進系統的 尋找功能，除了輸出前五個與數位相片差距最小的分類資料夾編號之外，系統 另外加入相片的形成時間為優先條件進行尋找，讓使用者可以藉由差距最小的 五個分類資料夾以及形成時間最接近的分類資料夾進行交叉比對，選擇出一個 與數位相片較有可能最相近的分類資料夾。從實驗中發現確實能正確又快速地 找出適合該張數位相片的分類資料夾位置，提升了實驗系統的尋找功能。
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