Hình ảnh trung bình của bạn có thể có giá trị dưới một ngàn từ – chỉ có rất nhiều bạn có thể học được từ ảnh tự chụp. Nhưng đôi khi bạn chỉ cần biết một hình ảnh đến từ đâu, bất kể có bao nhiêu từ có giá trị.
Vì thế, có những công cụ tìm kiếm hình ảnh ngược được cung cấp bởi những người như Google, TinEye, Bing, Yandex, Pixsy và nhiều công cụ khác. Vì anh ta không đưa ra bất kỳ lời nào trong đơn đăng ký của mình, làm sao họ biết phải tìm gì? Và, quan trọng nhất, làm thế nào họ tìm thấy nó? Làm thế nào mỗi công cụ tìm kiếm hình ảnh ngược hoạt động khác nhau, và họ giữ thuật toán của họ ẩn, nhưng ý tưởng cơ bản là có và không khó hiểu.
Vân tay
Hình ảnh thực tế có thể độc đáo hơn dấu vân tay của con người, vì khả năng hai hình ảnh chứa cách sắp xếp pixel chính xác là rất nhỏ, trong khi xác suất xảy ra va chạm dấu vân tay là khoảng 64 tỷ, một cơ hội tương đối tốt. Nhưng làm thế nào để bạn lấy dấu vân tay một hình ảnh? Các bước khác nhau tùy theo thuật toán, nhưng hầu hết chúng đều theo cùng một công thức cơ bản.
Trước tiên, bạn cần đo các đặc điểm của hình ảnh, có thể bao gồm màu sắc, kết cấu, độ dốc, hình dạng, mối quan hệ giữa các phần khác nhau của hình ảnh và thậm chí cả những thứ như biến đổi Fourier (phương pháp phân chia hình ảnh thành ngực và cosin).
Hãy nói rằng chúng tôi đang tìm kiếm hình ảnh tiếp theo và chúng tôi cần dấu vân tay.
Để làm điều đó, chúng ta có thể, trong số những thứ khác, sử dụng biểu đồ màu hình ảnh, biến đổi Fourier và bản đồ kết cấu, mỗi thứ bạn có thể nhìn thấy bên dưới.
Nếu hình ảnh được thay đổi kích thước, làm mờ, xoay hoặc thao tác, sẽ có một số thuật toán sử dụng các hàm trên và các thuật toán khác để cố gắng tìm kết quả.
Mã hóa, lưu và tìm kiếm
Mỗi chức năng hình ảnh trên dấu vân tay có thể được mã hóa dưới dạng một chuỗi các chữ cái và số, dễ dàng được lưu trữ và lập chỉ mục trong cơ sở dữ liệu. Bất kỳ sự kết hợp của các tính năng được trích xuất và lưu trữ sẽ là một đầu vào công cụ tìm kiếm hình ảnh ngược cho hình ảnh đó. Cơ sở dữ liệu TinEye, ví dụ, chứa khoảng 39,6 Một tỷ hình ảnh đã được lập chỉ mục vào tháng 2 năm 2020, có nghĩa là họ chạy thuật toán của họ trên nhiều hình ảnh và lưu trữ tất cả những dấu vân tay đó để so sánh các hình ảnh được tìm kiếm.
Phần chính thứ hai của thuật toán là khám phá những hình ảnh tương tự nhau. Khi bạn tải lên một hình ảnh, nó sẽ đi qua thuật toán vân tay của công cụ tìm kiếm hình ảnh ngược. Công cụ tìm kiếm sẽ cố gắng tìm mục có dấu vân tay gần nhất, được gọi là "khoảng cách hình ảnh". Xác định các yếu tố nào cần được so sánh và trọng lượng cũng phụ thuộc vào từng công cụ tìm kiếm, nhưng chủ yếu nhằm mục đích tìm ra tổng khoảng cách hình ảnh càng gần 0 càng tốt.
Thế còn máy học / AI?
Nhờ kỹ thuật lấy dấu vân tay / lập chỉ mục được mô tả ở trên, tìm kiếm hình ảnh ngược là khá tốt ngay cả trước khi áp dụng AI vào nó. Do AI rất giỏi xử lý hình ảnh, nhiều công cụ tìm kiếm lớn sử dụng mạng thần kinh tích chập (CNN) để giúp trích xuất và gắn thẻ các tính năng. Google, ví dụ, có thể sử dụng CNN trong tìm kiếm hình ảnh ngược, cho phép bạn tạo từ khóa hình ảnh tiềm năng và tạo ra kết quả và hình ảnh web có liên quan, như họ đã làm trên Google Photos trong một thời gian.
Điều này đòi hỏi tìm kiếm hình ảnh ngược, một bước trên trích xuất tính năng đơn giản và khoảng cách hình ảnh. Các mạng thần kinh chuyển đổi về cơ bản chạy hình ảnh thông qua các bộ lọc khác nhau ánh xạ các loại tính năng khác nhau, sau đó cố gắng phân loại chúng dựa trên đào tạo trước đó. Tất nhiên, đó là một sự đơn giản hóa, nhưng đủ để nói rằng CNN làm cho việc tìm kiếm hình ảnh chính xác và hữu ích hơn nhiều và có khả năng được thực hiện cùng với các phương pháp vân tay thị giác máy tính cũ.
Công cụ tìm kiếm hình ảnh ngược tốt nhất là gì?
Một thuật toán khác nhau có nghĩa là một công cụ tìm kiếm hình ảnh tốt cho những thứ khác nhau, mặc dù cuối cùng tất cả chúng đều hướng đến cùng một mục tiêu: tìm kiếm sự phù hợp cho hình ảnh bạn tải lên. Ví dụ, Google Images có tỷ lệ thành công khá tốt, nhưng nó tạo ra nhiều "dự đoán tốt hơn", mang lại cho bạn nhiều bức ảnh tương tự nhưng không giống nhau. Thật tuyệt nếu bạn đang tìm kiếm một tâm trạng hoặc thể loại chung, nhưng máy thích TinEye tập trung hơn vào việc tìm kiếm các hình ảnh giống hệt nhau, ngay cả khi chúng được chỉnh sửa cao và thậm chí có thể xác định hình ảnh trong ảnh, làm cho nó tốt hơn một chút. nếu bạn cần kết hợp chính xác
Công cụ tìm kiếm Yandex của Nga cũng nổi tiếng vì có một công cụ tìm kiếm hình ảnh tuyệt vời, mặc dù có thể dự đoán rằng nó sẽ có xu hướng làm tốt nhất các chủ đề của Nga. Các công cụ như Pixsy và ImageRaider tập trung vào việc xác định các trường hợp sử dụng trái phép, vì vậy chúng có xu hướng bao gồm nhiều tính năng hơn như cảnh báo và tập trung vào giám sát thư viện ảnh của người dùng.
Bởi vì thuật toán thay đổi tất cả thời gian và thường bị khóa, nên kiểm tra một số máy khác nhau nếu không có gì trả về kết quả bạn muốn.
Tín dụng hình ảnh: Hơi nước từ đường phố thành phố New York, Biểu tượng cơ sở dữ liệu DB
Bài viết này có hữu ích không? Nếu không
