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百度图片搜索引擎原理是如何实现的

发布时间:2019-06-26 21:13 来源:未知 编辑:admin

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  1. 将目标图片进行特征提取,描述图像的算法很多,用的比较多的是:SIFT描述子,指纹算法函数,bundling features算法,hash function(散列函数)等。也可以根据不同的图像,设计不同的算法,比如图像局部N阶矩的方法提取图像特征。

  2. 将图像特征信息进行编码,并将海量图像编码做查找表。对于目标图像,可以对分辨率较大的图像进行降采样,减少运算量后在进行图像特征提取和编码处理。

  3. 相似度匹配运算:利用目标图像的编码值,在图像搜索引擎中的图像数据库进行全局或是局部的相似度计算;根据所需要的鲁棒性,设定阈值,然后将相似度高的图片预保留下来;最后应该还有一步筛选最佳匹配图片,这个应该还是用到特征检测算法。

  其中每个步骤都有很多算法研究,围绕数学,统计学,图像编码,信号处理等理论进行研究。

  根据Neal Krawetz博士的解释,原理非常简单易懂。我们可以用一个快速算法,就达到基本的效果。

  这里的关键技术叫做感知哈希算法(Perceptual hash algorithm),它的作用是对每张图片生成一个指纹(fingerprint)字符串,然后比较不同图片的指纹。结果越接近,就说明图片越相似。下面是一个最简单的实现:

  将图片缩小到8x8的尺寸,总共64个像素。这一步的作用是去除图片的细节,只保留结构、明暗等基本信息,摒弃不同尺寸、比例带来的图片差异。

  将缩小后的图片,转为64级灰度。也就是说,所有像素点总共只有64种颜色。

  将每个像素的灰度,与平均值进行比较。大于或等于平均值,记为1;小于平均值,记为0。

  将上一步的比较结果,组合在一起,就构成了一个64位的整数,这就是这张图片的指纹。组合的次序并不重要,只要保证所有图片都采用同样次序就行了。

  得到指纹以后,就可以对比不同的图片,看看64位中有多少位是不一样的。在理论上,这等同于计算汉明距离(Hammingdistance)。如果不相同的数据位不超过5,就说明两张图片很相似;如果大于10,就说明这是两张不同的图片。

  具体的代码实现,可以参见Wote用python语言写的imgHash.py。代码很短,只有53行。使用的时候,第一个参数是基准图片,第二个参数是用来比较的其他图片所在的目录,返回结果是两张图片之间不相同的数据位数量(汉明距离)。

  这种算法的优点是简单快速,不受图片大小缩放的影响,缺点是图片的内容不能变更。如果在图片上加几个文字,它就认不出来了。所以,它的最佳用途是根据缩略图,找出原图。

  实际应用中,往往采用更强大的pHash算法和SIFT算法,它们能够识别图片的变形。只要变形程度不超过25%,它们就能匹配原图。这些算法虽然更复杂,但是原理与上面的简便算法是一样的,就是先将图片转化成Hash字符串,然后再进行比较。

  展开全部原理:百度看不见图片,但是百度索引擎可以识别文字,只要你在上传图片的时候写上ALT(图片属性,属性就是这图片的内容),然后引擎才能知道你这张图片是表达什么意思的,百度才会收录。 收录后你百度一下你之前在图片里面写的文字,然后搜索百度图片可以找到你的图片了更多追问追答追问

  【淘淘搜】是国内第一个基于视觉计算的图片购物搜索网站!其工作原理是由图像分析软件自动抽取图像的颜色、形状、纹理等特征,建立特征索引库,用户只需将要查找的图像的大致特征描述出来,就可以找出与之具有相近特征的图像 我貌似找到答案了但是也谢谢你 你说的那是传统的搜索逻辑

  试用了一下你说的那个图片搜索引擎,按你所说的图像分析软件自动抽取图像的颜色、形状、纹理搜索出来的精确度的差距在70%,有待改进这软件, 也算是一个综合型图片搜索引擎。

  呵呵 是的 电商网站 和 专门做搜索的网站 在逻辑上是差不多的 但是在人工干预上是差距蛮大的 分词 联想词 什么的 都不尽相同。但是百度的图片搜索会更加严谨一些 不会出来相关推荐 电商要出来一些推荐性的商品 不错 这种搜索显得人机友好又得到一定提升

  把相关推荐的放到最后,把完全配合的放到前面,这是用户要看到的!软件识别能力有待加强调整。

  原理:百度看不见图片,但是百度索引擎可以识别文字,只要你在上传图片的时候写上ALT(图片属性,属性就是这图片的内容),然后引擎才能知道你这张图片是表达什么意思的,百度才会收录。 收录后你百度一下你之前在图片里面写的文字,然后搜索百度图片可以找到你的图片了

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