Görsel arama motoru - Visual search engine
Bir görsel arama motoru bir olan arama motoru hakkında bilgi aramak için tasarlanmış World Wide Web bir resmin girişi veya arama sonuçlarının görsel ekrana sahip bir arama motoru aracılığıyla. Bilgiler, web sayfalarından , konumlardan, diğer resimlerden ve diğer belge türlerinden oluşabilir . Bu tür arama motorları çoğunlukla mobil İnternet'te bilinmeyen bir nesnenin görüntüsü (bilinmeyen arama sorgusu) aracılığıyla arama yapmak için kullanılır. Örnekler yabancı bir şehirdeki binalardır. Bu arama motorları genellikle İçeriğe Dayalı Görüntü Alımı için teknikler kullanır .
Görsel bir arama motoru, tanıyabileceği bir algoritmaya dayalı olarak görüntüleri, kalıpları arar ve seçici veya uygulamalı kalıp eşleştirme tekniğine dayalı olarak göreceli bilgiler verir.
sınıflandırma
Arama motorunun doğasına bağlı olarak, görsel bilgi bulmayı amaçlayanlar ve sonuçların görsel olarak görüntülendiği iki ana grup vardır.
Görsel bilgi arayanlar
Görsel arama
Görsel arama motoru , bir görseli bulmak için tasarlanmış bir arama motorudur. Arama, anahtar kelimelere, bir resme veya bir resmin web bağlantısına dayalı olabilir . Sonuçlar, meta veriler , renk dağılımı, şekil vb. gibi arama kriterine ve tarayıcının kullandığı arama tekniğine bağlıdır.
Görsel arama teknikleri
Şu anda görsel aramada kullanılan iki teknik:
Üstveriye göre arama : Görsel arama, görselle ilişkili üst verilerin anahtar kelimeler, metin vb. olarak karşılaştırılmasına dayanır ve alaka düzeyine göre sıralanmış bir dizi görsel elde edilir. Her bir görselle ilişkilendirilen metadata görselin başlığına, formatına, rengine vb. referans verebilir ve manuel veya otomatik olarak oluşturulabilir. Bu meta veri oluşturma işlemine görsel-işitsel indeksleme denir.
Örnekle Arama: Bu teknikte da adlandırılan ters görüntü arama , arama sonuçları kullanarak görüntü arasında karşılaştırma yoluyla elde edilir içerik tabanlı görüntü alma bilgisayar görüntü tekniklerini. Arama sırasında görselin renk, şekil, doku gibi içeriği veya görselden çıkarılabilecek herhangi bir görsel bilgi incelenir. Bu sistem daha yüksek bir hesaplama karmaşıklığı gerektirir , ancak meta verilere göre arama yapmaktan daha verimli ve güvenilirdir.
İlk arama bir metin girilerek yapıldığından, her iki arama tekniğini de birleştiren resim arama araçları vardır ve daha sonra elde edilen resimlerden, sonuç olarak görünen resimleri arama parametreleri olarak kullanarak aramayı hassaslaştırabilir.
Video arama
Bir video arama motoru bir olan arama motoru net videoyu aramak için tasarlanmış. Bazı video arayanlar, aramayı doğrudan İnternet'te işlerken, diğerleri aramanın yapıldığı videoları saklar. Bazı araştırıcılar , videonun biçimini veya uzunluğunu arama parametreleri olarak kullanmayı da etkinleştirir . Genellikle sonuçlar, videonun minyatür bir görüntüsü ile gelir.
Video arama teknikleri
Şu anda, neredeyse tüm video arayanlar, arama yapmak için anahtar kelimelere (meta verilere göre arama) dayanmaktadır. Bu anahtar kelimeler videonun başlığında, videoya eşlik eden metinde bulunabilir veya yazar tarafından tanımlanabilir. Bu tür bir arama örneği YouTube'dur .
Bazı araştırmacılar anahtar kelimeleri manuel olarak oluştururken, diğerleri videonun görsel-işitsel içeriğini analiz etmek ve etiketler oluşturmak için algoritmalar kullanır . Bu iki işlemin kombinasyonu, aramanın güvenilirliğini artırır.
3B Modeller arayıcı
Bir 3B model araştırmacısı, bir veritabanından veya ağdan bir 3B modelleme nesnesinin dosyasını bulmayı amaçlar . İlk bakışta, bu tür arama yapanların uygulanması gereksiz görünebilir, ancak İnternetin sürekli belge enflasyonu nedeniyle, her geçen gün daha fazla bilgi indeksleme gerekli hale geliyor.
3B Modeller arama teknikleri
Bunlar, indekslenen materyalin yazarlarının veya İnternet kullanıcılarının bu etiketlere veya anahtar kelimelere katkıda bulunduğu geleneksel metin tabanlı arama yapanlar (anahtar kelimeler / etiketler) ile kullanılmıştır . Her zaman etkili olmadığı için, son zamanlarda 2D çizimler, 3D çizimler ve 3D modellere kıyasla metin kullanarak aramayı arama ile birleştiren arama motorlarının uygulanmasında araştırılmıştır.
Princeton Üniversitesi , aramayı gerçekleştirmek için tüm bu parametreleri birleştiren bir arama motoru geliştirerek aramanın verimliliğini artırmıştır. Ayrıca 3DfindIT.com portalı, eskiz, çizim, metin vb. dayalı 3D model arama motoru sağlar. https://www.3dfindit.com/
Mobil görsel arama
Mobil görsel arama, cep telefonları için özel olarak tasarlanmış , kendi cep telefonunuzla yapılmış bir görsel veya belirli kelimeler ( anahtar kelimeler ) kullanarak İnternet'teki herhangi bir bilgiyi bulabileceğiniz bir arama motoru türüdür . Mobil Görsel Arama çözümleri, görüntü tanıma yazılımı özelliklerini kendi markalı mobil uygulamalarınıza entegre etmenizi sağlar. Mobil Görsel Arama (MVS), çevrimiçi ve çevrimdışı medya arasındaki boşluğu doldurarak müşterilerinizi dijital içeriğe bağlamanıza olanak tanır .
Giriş
Cep telefonları, yüksek çözünürlüklü kameralar, renkli ekranlar ve donanım hızlandırmalı grafiklerle donatılmış güçlü görüntü ve video işleme cihazlarına dönüşmüştür. Ayrıca giderek artan bir şekilde küresel bir konumlandırma sistemi ile donatılmakta ve geniş bant kablosuz ağlara bağlanmaktadır. Tüm bunlar, kullanıcıya görsel olarak yakın olan nesneler hakkında arama sorguları başlatmak için kameralı telefonu kullanan yeni bir uygulama sınıfı sağlar (Şekil 1). Bu tür uygulamalar, örneğin ürünleri tanımlamak, alışveriş yapmak, filmler, kompakt diskler (CD'ler), emlak, basılı medya veya sanat eserleri hakkında bilgi bulmak için kullanılabilir.
süreç
Tipik olarak, arama motorunun bu tür tekniklerini kullanan örnek sorguya veya örnek Görüntü sorguda bir bunları karşılaştırmak için görüntünün içeriği, şekli, doku ve renk kullanmak, veritabanı ve daha sonra sorgudan yaklaşık sonuçlar verir.
Cep telefonlarında bu aramalarda kullanılan süreç şu şekildedir:
İlk olarak, görüntü sunucu uygulamasına gönderilir. Zaten sunucuda, her biri bir görüntüyü oluşturan farklı alanlarda uzmanlaşmış olduğundan, görüntü farklı analitik ekipler tarafından analiz edilecektir. Daha sonra her takım gönderilen görselin kendi uzmanlık alanlarını içerip içermediğine karar verecektir.
Tüm bu prosedür tamamlandıktan sonra, merkezi bir bilgisayar verileri analiz edecek ve sonunda cep telefonuna gönderilmek üzere her ekibin verimliliğine göre sıralanan sonuçların bir sayfasını oluşturacaktır .
