图像搜索技术发展应知道

网友投稿 558 2022-05-30

图像搜索技术发展应知道

什么是图像搜索?

图像搜索,是通过搜索图像文本或者视觉特征,为用户提供相关图形图像资料检索服务。

从图像搜索的发展过程来看,主要包含两种搜索方式:

基于文本的图像搜索(Text-Based Image Retrieval,TBIR),将图像作为数据库中的存储对象,利用与图像相关联的文本关键词进行匹配,返回搜索结果。

基于内容的图像搜索(Content-Based Image Retrieval,CBIR),提取图像的视觉内容特征作为索引,例如颜色、纹理、形状等,通过输入一张图片比较特征向量之间的相似度,查找具有相同或相似内容的图片。

图像搜索面临的挑战

难点:

•数据量大,抽取特征慢,建立索引时间久,搜索响应速度慢

•相同算法、特征,不同种场景搜索结果准确率差异较大,搜索效果不稳定

方案:

•大量数据创建索引,采用离线集群抽取特征,生成索引文件直接推进搜索引擎的方式。优化特征提取算法、特征编码实现快速搜索。

•通过预置行业特征的模式来失声搜索结果准确率,当前行业特征包括图片版权搜索特征等,从而提高搜索匹配率。

华为云图像搜索(Image Search):又称为以图搜图,基于领先的深度学习与图像识别技术,结合不同应用业务和行业场景,利用特征向量化与搜索能力,帮助客户从指定图库中搜索相同或相似的图片。

产品核心优势:

搜索精度高

基于领先的深度学习与图像识别技术,预置多种行业特征模型,其中版权查盗场景准确率达99%以上。

海量搜索

大规模搜索引擎支持亿级别图像搜索,秒级响应,支持大规模批量导入。

简单高效

标准化接口封装,简单易用;配套文档描述详细,方便服务快速搭建。

可定制化

提供定制化的场景搜索服务,使得搜索结果更准确

华为图像搜索服务基础架构基础

基础架构:图像搜索的架构分为三层:Console,服务层、算法层。其中Console前端负责与用户交互;服务层负责对外提供接口及服务内部通信管理;算法层为最底层,负责图像的处理,抽取特征,最终存入索引库

图像搜索技术发展应知道

图像搜索典型应用场景:

1.       商品图片搜索

将用户拍摄的图片在商品库中搜索,找到同款或相似的商品,进行商品销售或者相关商品推荐。如药品、服装的快速检索查找

2.       版权图片搜索

从海量图片库中快速定位侵权盗用图片,帮助图库网站捍卫权益。如设计类图片、摄影照片

3.       工业零件图片搜索

从工业零部件数据库中精确查找用户所缺零部件,解决工业领域的图片搜索难题。如国防军工、船舶、航空、汽车制造等领域

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图像搜索 ImageSearch

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