Ihr durchschnittliches Bild kann weniger als tausend Worte sagen – Sie können nur so viel von Selfies lernen. Aber manchmal muss man nur wissen, woher ein Bild kommt, unabhängig davon, wie viele Wörter wertvoll sind.
Dafür gibt es Reverse-Image-Suchmaschinen, die von Leuten wie Google, TinEye, Bing, Yandex, Pixsy und vielen mehr bereitgestellt werden. Woher wissen sie, wonach sie suchen müssen, da er zu seiner Bewerbung keine Worte gegeben hat? Und vor allem, wie haben sie es gefunden? Wie jede Reverse-Image-Suchmaschine funktioniert, ist unterschiedlich und sie halten ihren Algorithmus verborgen, aber die Grundidee ist da und nicht so schwer zu verstehen.
Fingerabdruck
Tatsächliche Bilder sind möglicherweise eindeutiger als menschliche Fingerabdrücke, da die Wahrscheinlichkeit, dass zwei Bilder genau dieselbe Pixelanordnung enthalten, sehr gering ist, während die Wahrscheinlichkeit einer Kollision mit Fingerabdrücken etwa 64 Milliarden a beträgt relativ gute Gelegenheit. Aber wie kann man ein Bild mit einem Fingerabdruck versehen? Die Schritte variieren je nach Algorithmus, die meisten folgen jedoch der gleichen Grundformel.
Zunächst müssen Sie die Eigenschaften des Bildes messen, darunter Farben, Texturen, Verläufe, Formen, Beziehungen zwischen verschiedenen Teilen des Bildes und sogar Dinge wie Fourier-Transformationen (die Methode zum Teilen eines Bildes in Brüste und Kosinus).
Angenommen, wir suchen nach dem nächsten Bild und benötigen den Fingerabdruck.
Dazu könnten wir unter anderem Bildfarbhistogramme, Fourier-Transformationen und Textur-Maps verwenden, die Sie jeweils unten sehen können.
Wenn die Bildgröße geändert, unscharf, gedreht oder bearbeitet wird, gibt es eine Reihe von Algorithmen, die die oben genannten und andere Funktionen verwenden, um ein Ergebnis zu finden.
Codieren, Speichern und Suchen
Jede Bildfunktion auf einem Fingerabdruck kann als eine Folge von Buchstaben und Zahlen codiert werden, die einfach in einer Datenbank gespeichert und indiziert werden kann. Jede Kombination von extrahierten und gespeicherten Features ist eine Reverse-Image-Suchmaschineneingabe für dieses Bild. Die TinEye-Datenbank enthält beispielsweise ungefähr 39,6 Milliarden Bilder, die im Februar 2020 indiziert wurden. Dies bedeutet, dass sie ihren Algorithmus für viele Bilder ausführen und alle diese Fingerabdrücke speichern, um die gesuchten Bilder zu vergleichen.
Der zweite Hauptteil des Algorithmus besteht darin, herauszufinden, welche Bilder ähnlich sind. Wenn Sie ein Bild hochladen, durchläuft es den Fingerabdruckalgorithmus der Reverse-Image-Suchmaschine. Die Suchmaschine versucht, den Eintrag mit dem nächstgelegenen Fingerabdruck zu finden, der als "Bildabstand" bezeichnet wird. Die Bestimmung, welche Faktoren verglichen werden sollen und wie das Gewicht auch von jeder Suchmaschine abhängt, zielt jedoch in erster Linie darauf ab, die Gesamtbildentfernung so nahe wie möglich an Null zu finden.
Was ist mit maschinellem Lernen / KI?
Dank der oben beschriebenen Fingerabdruck- / Indizierungstechnik ist die umgekehrte Bildsuche ziemlich gut, noch bevor es praktisch ist, KI darauf anzuwenden. Da AI sehr gut in der Bildverarbeitung ist, verwenden viele große Suchmaschinen CNN (Convolutional Neural Networks), um Funktionen zu extrahieren und zu kennzeichnen. Google kann beispielsweise CNN für die umgekehrte Bildsuche verwenden, um potenzielle Bildschlüsselwörter und relevante Webergebnisse und Bilder zu erstellen, wie dies bei Google Fotos seit einiger Zeit der Fall ist.
Dies erfordert eine umgekehrte Bildsuche, einen Schritt über der einfachen Merkmalsextraktion und dem Bildabstand. Faltungs-Neuronale Netze führen Bilder grundsätzlich durch verschiedene Filter, die verschiedene Arten von Merkmalen abbilden, und versuchen dann, sie basierend auf vorherigem Training zu klassifizieren. Das ist natürlich eine Vereinfachung, aber es genügt zu sagen, dass CNN die Bildsuche viel genauer und nützlicher macht und wahrscheinlich zusammen mit älteren Computer-Vision-Fingerabdruckmethoden implementiert wird.
Was ist die beste Reverse-Image-Suchmaschine?
Ein anderer Algorithmus bedeutet eine gute Bildsuchmaschine für verschiedene Dinge, obwohl alle letztendlich auf dasselbe Ziel hinweisen: eine Übereinstimmung für das von Ihnen hochgeladene Bild zu finden. Google Bilder Es hat zum Beispiel eine ziemlich gute Erfolgsquote, aber es macht viele "bessere Vermutungen", so dass Sie viele Fotos erhalten, die ähnlich, aber nicht identisch sind. Das ist großartig, wenn Sie nach einer allgemeinen Stimmung oder Kategorie suchen, aber die Maschine mag es TinEye Viel mehr darauf konzentriert, identische Bilder zu finden, auch wenn sie stark bearbeitet sind, und sogar Bilder in Fotos zu identifizieren, was es ein wenig besser macht, wenn Sie die richtige Übereinstimmung benötigen.
Die russische Suchmaschine Yandex ist auch für ihr hervorragendes Bildsuchwerkzeug bekannt, obwohl vorhergesagt werden kann, dass sie bei russischen Themen ihr Bestes geben wird. Tools wie Pixsy und ImageRaider konzentrieren sich auf die Identifizierung von Fällen nicht autorisierter Verwendung. Daher enthalten sie in der Regel mehr Funktionen wie Warnungen und konzentrieren sich auf die Überwachung der Fotobibliothek des Benutzers.
Da sich der Algorithmus ständig ändert und im Allgemeinen gesperrt ist, empfiehlt es sich, mehrere verschiedene Computer zu überprüfen, wenn nichts die gewünschten Ergebnisse liefert.
Bildnachweis: Dampf aus den Straßen von New York City, DB-Datenbanksymbol
War dieser Artikel hilfreich? Wenn nicht
