Где применяется визуальный поиск
Количество сфер, в которых находится применение технологии, постоянно растет. К наиболее популярным относятся:
- E-commerce и все, что связано с продажей товаров и услуг в Интернете. Люди ищут понравившуюся в магазине модель одежды, обуви или сумки, случайно заснятый на улице автомобиль, предметы интерьера, увиденные в модном журнале и т. п.
- Искусство. Здесь визуальный поиск часто применяется для идентификации объекта — названия и автора картины, скульптуры, объекта архитектуры. Также поиск часто задействован при определении жанра и стилистики произведения, помогает найти фильм или передачу по скриншоту экрана.
- Образование. Поиск по картинке нередко используется для определения растений, животных, рыб, птиц и грибов. Он помогает при подготовке к экзаменам, в разгадывании кроссвордов и нахождении нужной информации об объекте на снимке.
- Обслуживание и ремонт. Сделав фото вышедшей из строя детали, можно найти аналогичную запчасть в интернет-магазине или на сайте объявлений, узнать, кто производит похожие комплектующие.
- Создание и продвижение сайтов. Уникальность контента повышает позиции площадки в поисковой выдаче. С помощью технологии поиска удается установить оригинальность материалов для иллюстрирования страниц.
Механика визуального поиска
После загрузки искомого изображения в поисковую строку начинается процесс подготовки образца и его дальнейшая обработка:
- Картинка очищается от шумов, выравниваются графические параметры — яркость, контрастность, гамма и т. п.
- Извлекаются основные параметры фото — цвета, расположение объектов, их формы.
- Характеристики переводятся в числовой вектор — набор цифр, соответствующих графическому представлению элементов.
- Полученные векторы сравниваются с теми, что уже имеются в Сети, отбираются сходные.
- Формируется результат поиска на основе загруженного изображения.
Как удается найти максимально релевантные картинки
Для обеспечения точности выдачи поисковые системы используют целый комплекс актуальных технологий, в том числе на базе искусственного интеллекта. Среди них:
- Обучаемые нейросети. Они извлекают из загруженных картинок паттерны (составные элементы) и сравнивают их с уже имеющимися. За счет постоянного обучения нейронных сетей на огромных базах данных удается достичь сильной схожести выдачи с первоначальным объектом.
- Векторное представление, когда каждое фото трансформируется в числовой код. Оно также используется в системах распознавания лиц и позволяет анализировать большие объемы информации в короткий промежуток времени.
- Метод k ближайших соседей. Алгоритм, с помощью которого происходит классификация найденных элементов. Именно благодаря ему в начале выдачи оказываются наиболее похожие, релевантные картинки.
- Машинное обучение. Направлено на выявление на сканируемом изображении лиц, предметов, растений, животных и поиск равнозначных результатов.
- Технология распознавания текста. Она помогает извлечь из загруженного рисунка текст и выполнить дополнительный поиск по нему.
В результате пользователь может найти изображения, максимально похожие на исходное фото, или установить уникальность графического объекта.