Хотите несколько идей о том, как разработать систему поиска изображений [закрыто]

Question

Я просто хочу узнать больше о том, как Google может искать изображения.Я знаю, что это слишком сложно для меня, но я хочу попробовать сделать это на своем собственном наборе изображений.

Вот как я предлагаю:Для большого набора случайных изображений в папке я мог бы использовать некоторые ключевые слова (возможно, неподходящие, могут быть изменены в зависимости от ваших идей), чтобы найти некоторые изображения и отсортировать их, точно так же, как это делает Google Image.

Я разговаривал с некоторыми специалистами по графике о том, как определить сходство между изображениями, и они сказали мне что-то вроде:

1. Глобальная цветовая гистограмма
2. Макет изображения и блочная гистограмма (с которой я не очень знаком)
3. Описание на основе RAG.

Итак, теперь мне действительно нужна ваша идея, мне не нужен какой-либо код или что-то в этом роде, просто не могли бы вы поделиться тем, что вы думаете о разработке такой локальной системы поиска изображений, как бы вы определили сходство между изображениями, как бы вы вы представляете изображения и т. д.

Я буду продолжать общаться с некоторыми людьми, занимающимися графикой, чтобы учиться, но я также очень хочу, чтобы ваши идеи помогли мне начать.

Answer 1

Google сделал больше, чем простой текстовый поиск изображений, см. Этот пост на Официальный блог Google. Анкет Помните, что поиск изображения на визуальный функции (поиск изображений на основе контента - CBIR) - это Открытая проблема исследования.

Глобальная цветовая гистограмма может быть распадана (например, флаги США и Франции представляют аналогичные глобальные цветовые гистограммы, но они очень разные). Локальные цветовые гистограммы могут дать лучшие результаты для этого примера флагов.

Вы можете взглянуть на Работа nuno vasconcelos в UCSD.

Answer 2

Tineye это единственная поисковая система, основанная на изображении, я видел. А Часто задаваемые вопросы Имеет некоторые технические детали, но важные ограничения (которые также рассказывают вам о том, какие детекторы, которые они используют для построения «Подпись изображения»):

Может ли Tineye найти похожие изображения? Tineye делает распознавание лица?

Tineye находит точные и измененные копии изображений, которые вы отправляете, в том числе те, которые были обрезаны, регулированы цветом, изменением размера, сильно отредактированы или слегка повернуты. Tineye обычно не возвращает аналогичные совпадения и не может распознать содержимое любого изображения. Это означает, что Tineye не может найти разные изображения с одинаковыми людьми или вещами в них.

Answer 3

Google Image Search использует различные методы, чтобы вернуть результаты, которые вы видите, но (неутешительно) самый большой контекст на другой веб -странице. Как и обычные результаты поиска в Google, слова рядом с изображением помогают определить, что находится на изображении.

Некоторые изображения помечены инструментами, такими как игра Google Collaborative Mableing, но в остальном это все контекст.

Это, вероятно, не поможет вам в вашей цели, но, к сожалению, кода еще не существует, который может надежно рассказать белому котенку от белой лошади. Признание лица - это другое дело, но это не то, о чем вы спрашивали.

Answer 4

Я думаю, что изображения Google основаны на ассоциативном текстовом поиске.Большинство попыток распознавать содержимое изображения сегодня имеют низкую точность, чтобы быть полезными.Если вы искренне заинтересованы в разработке таких алгоритмов, сначала решите простую задачу, в которой количество возможных объектов и характер фотографий в некоторой степени контролируются.Вы хотите изучить:

Компьютерное зрение:как получить полезную информацию из цифровых изображений, примитивную информацию из первых рук, такую ​​​​как распределение цвета, края, круги и т. д.

Распознавание объектов:как обнаружить объекты.

Машинное обучение:подать заявку на самосовершенствование.

ИзображениеJ, приложение с открытым исходным кодом для компьютерного зрения может быть хорошим началом.

Answer 5

Вместе с другими предложениями вы можете проверить распознавание лица.

Коммерческий пример таких методов - Apple Iphoto.