Come funziona la ricerca inversa di immagini?

Cum funcționează căutarea inversă a imaginilor?
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La tua immagine media probabilmente vale molto meno di mille parole: c’è solo così tanto che puoi imparare dai selfie. Ma a volte hai davvero bisogno di sapere da dove proviene un’immagine, indipendentemente da quante parole valga.

Per questo, ci sono motori di ricerca di immagini inversa forniti da Google, TinEye, Bing, Yandex, Pixsy e molti altri. Dal momento che non stai fornendo alcuna parola nella tua query, però, come fanno a sapere cosa cercare? E, soprattutto, come lo trovano? Il modo in cui funziona la ricerca inversa di immagini di ciascun motore di ricerca varia e mantengono i loro algoritmi esatti nascosti, ma le idee di base sono là fuori e non sono così difficili da afferrare.

Impronte digitali

Le immagini possono effettivamente essere più uniche delle impronte digitali umane, poiché le probabilità di due immagini contenenti la stessa identica disposizione dei pixel sono inimmaginabilmente infinitesime, mentre la possibilità di una collisione di impronte digitali è di circa 64 miliardi, probabilità relativamente buone. Ma come si impronta un’immagine? I passaggi variano a seconda dell’algoritmo, ma la maggior parte segue la stessa formula di base.

Innanzitutto, devi misurare le caratteristiche dell’immagine, che possono includere colore, trame, gradienti, forme, relazioni tra diversi pezzi dell’immagine e persino cose come le trasformate di Fourier (un metodo per scomporre le immagini in seno e coseno).

Diciamo che stiamo cercando la seguente immagine e abbiamo bisogno di un’impronta digitale di essa.

Per fare ciò, potremmo, tra le altre cose, utilizzare l’istogramma dei colori dell’immagine, la trasformata di Fourier e la mappa della trama, ognuno dei quali puoi vedere di seguito.

Istogramma colore ricerca immagini inversa
Ricerca di immagini inversa Fourier
Mappa texture di ricerca inversa di immagini

Se un’immagine è stata ridimensionata, sfocata, ruotata o manipolata in altro modo, ci sarebbero una serie di algoritmi che utilizzano le funzionalità di cui sopra e altre per cercare di trovare risultati.

Codifica, archiviazione e ricerca

Ogni caratteristica dell’immagine nell’impronta digitale può essere codificata come stringhe di lettere e numeri, facili da memorizzare e indicizzare in un database. Qualunque sia la combinazione di funzioni estratta e memorizzata, diventerà la voce del motore di ricerca di immagini inversa per quell’immagine. Il database di TinEye, ad esempio, contiene circa 39,6 miliardi di immagini indicizzate a partire da febbraio 2020, il che significa che hanno eseguito il loro algoritmo su tante immagini e stanno memorizzando tutte quelle impronte digitali per confrontare le immagini cercate.

Database di ricerca immagini inversa

La seconda parte importante dell’algoritmo è capire quali immagini sono simili. Quando carichi un’immagine, passerà attraverso l’algoritmo di rilevamento delle impronte digitali del motore di ricerca di immagini inverso. Il motore di ricerca proverà quindi a trovare le voci con le impronte digitali più vicine, denominate “distanza dell’immagine”. Decidere quali fattori confrontare e come ponderarli spetta anche a ciascun motore di ricerca, ma mirano principalmente a trovare una distanza totale dell’immagine il più vicino possibile allo zero.

E il machine learning / AI?

Grazie alle tecniche di fingerprinting / indicizzazione sopra descritte, la ricerca inversa di immagini era piuttosto buona anche prima che fosse pratico applicare l’intelligenza artificiale. Poiché l’intelligenza artificiale è eccellente nell’elaborazione delle immagini, tuttavia, cose come le reti neurali convoluzionali (CNN) sono molto probabilmente utilizzate da molti dei principali motori di ricerca per aiutare a estrarre ed etichettare le funzionalità. Google, ad esempio, potrebbe utilizzare una CNN nella sua ricerca inversa di immagini, consentendole di trovare probabili parole chiave per l’immagine e produrre risultati web e immagini pertinenti, come fanno in Google Foto da un po ‘di tempo.

Rete neurale convoluzionale di ricerca inversa di immagini

Ciò rende la ricerca inversa delle immagini un gradino sopra la semplice estrazione delle caratteristiche e la distanza dell’immagine. Le reti neurali convoluzionali eseguono essenzialmente le immagini attraverso più filtri che mappano diversi tipi di funzionalità, quindi tentano di classificarli in base alla formazione precedente. Questa è una semplificazione eccessiva, ovviamente, ma è sufficiente dire che le CNN rendono la ricerca di immagini molto più accurata e utile e probabilmente vengono implementate insieme ai vecchi metodi di rilevamento delle impronte digitali per la visione artificiale.

Qual è il miglior motore di ricerca di immagini inverse?

Reverse Image Search Mestia Google

Algoritmi diversi significano che motori di ricerca di immagini diversi sono bravi in ​​cose diverse, sebbene alla fine mirino tutti allo stesso obiettivo: trovare una corrispondenza per l’immagine che hai caricato. Google Immagini ha una percentuale di risultati piuttosto buona, ad esempio, ma fa molte “ipotesi migliori”, il che ti consente di ottenere molte foto simili ma non identiche. È fantastico se cerchi uno stato d’animo o una categoria generale, ma un motore piace TinEye è molto più concentrato sulla ricerca di immagini identiche, anche se sono pesantemente modificate, e può persino identificare le immagini all’interno delle foto, il che lo rende un po ‘migliore se hai bisogno di una corrispondenza esatta.

Ricerca immagini inversa Mestia Tiney

Anche il motore di ricerca russo Yandex è noto per avere un eccellente strumento di ricerca di immagini, anche se forse tende a dare il meglio su argomenti russi. Strumenti come Pixsy e ImageRaider si concentrano sull’identificazione di casi di utilizzo non autorizzato, quindi tendono a includere più funzionalità come avvisi e si concentrano sul monitoraggio delle librerie di foto degli utenti.

Poiché gli algoritmi cambiano continuamente e vengono generalmente mantenuti bloccati, vale la pena controllare diversi motori se uno non restituisce i risultati che stai cercando.

Crediti immagine: Vapore da una strada di New York City, Icona-database-DB

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Routech

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