画像検索システムの開発方法に関するいくつかのアイデアが欲しい[閉じ

Question

Googleが画像を検索する方法についてもっと勉強したいだけです。私にとっては複雑すぎることは知っていますが、自分の画像のセットでそれをやろうとしています。

これが私が提案する方法です。フォルダー内のランダムな画像の大規模なセットの場合、いくつかのキーワード（適切ではないかもしれませんが、アイデアに基づいて変更される可能性があります）を使用して、Google Imageが行うように画像を検索してソートすることができます。

私は、画像間の類似性を判断する方法についてグラフィックの人々と話しましたが、彼らは私に次のようなことを教えてくれました。

1. グローバルカラーヒストグラム
2. 画像レイアウトとブロックベースのヒストグラム（私はあまり慣れていません）
3. ラグベースの説明。

だから、今私は本当にあなたのアイデアが必要です、私はコードや何かを必要としません、ただあなたがそのようなローカルイメージ検索システムを設計する際にあなたが考えていることを共有してください、あなたは画像間の類似性をどのように定義しますか、どのようにしますかあなたは画像などを表します。

私は学ぶためにいくつかのグラフィックの人々と話を続けますが、私は本当にあなたのアイデアが私を始めてもらいたいです。

Answer 1

Googleは画像の単純なテキスト検索以上のことを行っています。この投稿を参照してください Google公式ブログ. 。その画像検索を覚えておいてください ビジュアル 機能（コンテンツベースの画像検索-CBIR）は オープンな研究問題.

グローバルな色のヒストグラムは明らかになる可能性があります（たとえば、米国とフランスの旗は同様のグローバルな色のヒストグラムを示していますが、それらは非常に異なっています）。ローカルカラーヒストグラムは、そのフラグの例でより良い結果を生み出すことができます。

あなたは見ることができます Nuno Vasconcelosの作品 UCSDで。

Answer 2

Tineye 私が見た唯一の画像ベースの検索エンジンです。 よくある質問 いくつかの技術的な詳細がありますが、重要な制限（「画像署名」を構築するために使用する検出器の種類についても少し説明します）は次のとおりです。

Tineyeは同様の画像を見つけることができますか？ Tineyeは顔の認識をしますか？

Tineyeは、あなたが送信した画像の正確で変更されたコピーを見つけます。 Tineyeは一般に同様の一致を返すことはなく、画像の内容を認識することはできません。これは、Tineyeが同じ人や物を含むさまざまな画像を見つけることができないことを意味します。

Answer 3

Google Image Searchでは、さまざまな手法を使用して表示される結果を返しますが、（残念ながら）最大のものは別のWebページのコンテキストです。通常のGoogle検索結果と同じように、画像の近くの単語は、画像に内容が何であるかを決定するのに役立ちます。

一部の画像には、Googleの共同ラベル付けゲームなどのツールがタグ付けされていますが、それ以外の場合はすべてコンテキストです。

これはおそらくあなたの目標であなたをあまり助けませんが、残念ながら、白い馬から白い子猫に確実に伝えることができるコードはまだ存在していません。顔認識は別の問題ですが、それはあなたが尋ねていたものではありません。

Answer 4

Google画像は連想テキスト検索に基づいていると思います。画像コンテンツで認識を行おうとするほとんどの試みは、今日の精度が低いため、有用であるために、精度が低下する方法があります。このようなアルゴリズムを開発することに心から興味がある場合は、最初に可能なオブジェクトの数と写真の性質が多少制御される簡単な問題をターゲットにします。あなたは調べたい：

コンピュータビジョン: ：デジタル画像、色の分布、エッジ、円などのプリミティブ情報から有用な情報を取得する方法。

オブジェクト認識: ：オブジェクトを検出する方法。

機械学習: ：自己改善のためにアプリケーションを作成します。

ImageJ, 、コンピュータービジョンオープンソースアプリは、開始するのに適した場所かもしれません。

Answer 5

他の提案と一緒に、あなたはチェックアウトしたいかもしれません 顔認識.

そのような技術の商業的な例は次のとおりです AppleのiPhoto.