分類: 問(wèn)答 常識(shí)詞典 編輯 : 常識(shí) 發(fā)布 : 08-22

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TinEye這樣的圖片搜索是怎么實(shí)現(xiàn)的？TinEye可以通過(guò)上傳，或者url搜索網(wǎng)絡(luò)上的相同或者相似圖片，多次通過(guò)這個(gè)搜索找到了想要的清晰大圖。這種搜索似乎沒有見到其他公司做，中國(guó)也沒有山寨。這種技術(shù)應(yīng)該有很大的發(fā)展空間吧？5 個(gè)答案

答案 1：

圖片指紋并不能達(dá)到圖片在視覺上的相似性搜索，當(dāng)然它可適用于比較精準(zhǔn)的搜索，因?yàn)樗鸪跏怯米鰣D片的版權(quán)保護(hù)的，如同人的指紋，可映射到在不同網(wǎng)站出現(xiàn)的同一張圖片，所以，它可以做到精準(zhǔn)。 更為廣泛的圖像檢索（也稱這為基于內(nèi)容的圖像檢索），是希望能返回與查詢圖像在視覺上相似的圖像而非要一模一樣的內(nèi)容，顯然Tineye做不到這點(diǎn)，Google I-ge Swirl 和 Google Similar I-ges 是做得比較出色的，返回結(jié)果與查詢圖像在顏色、紋理、形狀上具有相似性，相比之下，-的就顯得業(yè)余了。 而更為高級(jí)的圖片是要建立高層的語(yǔ)義特征而非簡(jiǎn)單的顏色、紋理、形狀等低層特征，比如一些局部信息，要知道里面有什么場(chǎng)景，什么目標(biāo)，這涉及圖像分割、目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別等一系列課題。拿淘淘搜來(lái)說(shuō)，它對(duì)用戶提交的查詢圖片不做分割或目標(biāo)識(shí)別，而是要求用戶將其中感興趣的目標(biāo)區(qū)域摳出作為查詢，正是為了達(dá)到類似目的。 關(guān)于圖像檢索的介紹見此文章系列：blog.csdn.net/Guassfan...

答案 2：

通過(guò)圖片指紋做，補(bǔ)充ls的，其實(shí)圖片的信息指紋可以從圖片的數(shù)據(jù)中抽取的，使用算法抽取之后，做完索引。指紋的抽取可以通過(guò)一些分析得出，如casaxps/-elp_-n...，主元成分分析（pca），這個(gè)用在人臉上了，但是其實(shí)還可以用在其他分析，還有一個(gè)局部分析，或者成為區(qū)域分析。具體可以參考這個(gè)docin/p-313441...。個(gè)人認(rèn)為圖片指紋正是算法的關(guān)鍵。而且也正在做相關(guān)的學(xué)習(xí)研究。希望以上這些對(duì)你有所幫助。

答案 3：

圖片相似度比較是有很多算法的，只不過(guò)針對(duì)互聯(lián)網(wǎng)上的海量圖片，就需要想辦法優(yōu)化（其實(shí)辦法也很多），否則計(jì)算能力不可能跟得上。這個(gè)問(wèn)題絕對(duì)比人臉識(shí)別要簡(jiǎn)單，但是要想識(shí)別出圖片里面的東西是什么，那就是比人臉識(shí)別難得多的一個(gè)問(wèn)題了。我以前想過(guò)這個(gè)問(wèn)題，還找了個(gè)實(shí)習(xí)生做了一點(diǎn)嘗試，不見得有你想象的那么難，只不過(guò)需要不小的投入才能做到可用的狀態(tài)，所以后來(lái)就不搞了。當(dāng)年做圖片項(xiàng)目，看來(lái)是有點(diǎn)太早了，呵呵。

答案 4：

他們還是有自己的一套新算法在其中的，首先的爬蟲在抓取圖片資源的時(shí)候，會(huì)為每張圖片添加一個(gè)數(shù)字簽名或都叫“指紋”。當(dāng)你提交一個(gè)query時(shí)，系統(tǒng)會(huì)從中解析出圖片的指紋，然后再和索引庫(kù)的指紋一比對(duì)，這樣就輸出結(jié)果了。

答案 5：

圖片指紋是比較成熟的技術(shù)了， 數(shù)據(jù)規(guī)模極大的時(shí)候需要一些技巧。 -已經(jīng)推出類似服務(wù)了，歡迎試用并提意見： stu.baidu/

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