Mặc dù kích thước của các vectơ đặc trưng trong tra cứu ảnh là rất lớn, số chiều nhúng là thấp hơn nhiều [12]. Kỹ thuật lập chỉ mục có lợi ích đầu tiên là giảm kích thước. Có ít nhất hai cách tiếp cận là biến đổi Karhunen-Loeve (KLT) và phân nhóm theo cột.
KLT và biến thể của nó được dùng trong nhận diện khuôn mặt, phân tích các biến thể thông tin của nó, phân tích thành phần chính (PCA), được nghiên cứu trong việc giảm kích thước thực hiện. Trong [2] Faloutsos và Lin đã đề xuất một xấp xỉ nhanh KLT để thực hiện việc giảm kích thước. Thử nghiệm các kết quả từ nghiên cứu của họ cho thấy rằng tập hợp dữ liệu thực tế có thể được giảm đáng kể trong không gian mà chất lượng thu được hầu như không giảm [2], [17], [12]. Vì hệ thống tra cứu ảnh luôn được cập nhật ảnh mới nên hệ thống chỉ mục cũng cần phải linh động. Thuật toán này là một công cụ cung cấp cách thức đánh chỉ mục.
Ngoài KLT, phân cụm (cluster) là một công cụ mạnh mẽ trong việc giảm kích thước thực hiện, kỹ thuật này được sử dụng trong rất nhiều ngành khác nhau. Thông thường nó được sử dụng cho các đối tượng cluster tương tự với nhau (mô hình, tín hiệu, và các văn bản) để thực hiện công nhận hoặc phân nhóm. Kiểu của các cụm
này gọi là cụm row-wise. Tuy nhiên, cụm cũng có thể sử dụng column-wise để giảm chiều của không gian chức năng [4]. Các thực nghiệm cho thấy rằng đây là một phương pháp đơn giản và hiệu quả, tuy nhiên việc giảm kích thước có thể dẫn tới sự mất mát thông tin khi thực hiện cần xác định rõ các trạng thái của hệ thống.