Мы живем в эпоху цифровых достижений и часто слышим о новаторских изобретениях и инновациях, особенно в сфере информационных технологий (ИТ). Эти изобретения и инновации стали возможны благодаря искусственному интеллекту (ИИ). Эта передовая технология позволяет компьютерам принимать умные решения без вмешательства человека, интегрируя огромные объемы данных с помощью быстрой итеративной обработки и интеллектуальных алгоритмов.
Вследствие этого, компьютеры или машины обеспечивают значительно более высокую производительность с высокой точностью. ИИ, являясь передовой технологией, находит широкое применение в различных областях, облегчая выполнение повседневных задач обычным людям, организациям и предприятиям. Возьмем, к примеру, визуальный поиск, который использует технологию CBIR (Content-Based Image Retrieval - поиск изображений на основе содержания). Родительской технологией CBIR является ИИ, который позволяет находить изображения, похожие на эталонное изображение.
В этой статье подробно рассматривается, как CBIR революционизировал поиск изображений, его применение в различных отраслях и различные связанные с ним темы. Читайте дальше, чтобы узнать больше.
Введение в технологию CBIR
Первый раздел этой статьи посвящен CBIR и тому, как он революционизирует поиск изображений. Прежде чем обсуждать что-либо еще, важно понять, что это такое.
Итак, CBIR позволяет пользователям находить похожие изображения в базе данных. Эта технология требует, чтобы пользователи предоставляли или указывали эталонное изображение в качестве запроса. В ответ CBIR отображает визуально похожие результаты на указанный запрос. Он сравнивает содержимое запроса с изображениями, доступными в базе данных, чтобы вывести на экран наиболее похожие из них.
Все, что можно идентифицировать как выдающийся визуальный признак, включая цвета, формы, текстуру и пространственную информацию из запрошенного изображения, сравнивается с изображениями в базе данных для сопоставления. Их сходство также анализируется, прежде чем пользователь увидит результат. Эта технология сделала онлайн-поиск изображений проще для всех. Пользователи могут легко получать похожие визуальные результаты в Интернете, выполняя обратный поиск изображений. Продвинутая служба поиска фотографий поможет им увидеть результаты со всех платформ.
Изначально для поиска нужных или похожих изображений в сети использовалась технология TBIR (поиск изображений на основе текста). Пользователям приходилось вручную указывать желаемое визуальное содержимое, предоставляя подсказки, такие как географическое положение, метки, ключевые слова или даже краткое описание, а поиск похожих изображений в сети не был простой задачей. Однако с CBIR все стало автоматическим. Все, что нужно пользователям, — это предоставить фото-запрос, и инструмент обратного поиска изображений в считанные секунды извлекает соответствующие результаты из базы данных.
Понимание основных принципов CBIR
Как упоминалось ранее, CBIR сравнивает запрос с изображениями в базе данных, чтобы предоставить точный результат. Этот процесс сравнения можно разделить на несколько этапов. Каждый этап имеет свое значение. В этом разделе мы рассмотрим различные подпроцессы и их значимость. Подробнее об этом ниже:
Предварительная обработка изображения
Первый этап называется предварительной обработкой изображения. Этот этап включает в себя модификацию изображения-запроса, загруженного пользователем. Эти модификации могут включать изменение размера, сжатие или форматирование эталонного изображения. Этот этап важен для того, чтобы соответствовать требованиям платформы обратного поиска изображений, используемой для поиска похожих изображений в онлайн- или офлайн-базе данных.
Извлечение признаков
Второй этап этого процесса называется извлечением признаков. Запрошенное изображение сканируется и сегментируется на различные блоки. Часто эта сегментация выполняется на уровне пикселей, чтобы обеспечить более легкое и быстрое извлечение важных визуальных признаков, таких как цвета, формы, текстура и пространственная информация. CBIR также классифицирует эти признаки на глобальные и локальные, где глобальные признаки создают компактное представление запроса, а локальные отражают закономерности, идентифицируемые в небольших группах.
Индексация
После завершения извлечения признаков данные из вышеупомянутой фазы передаются на следующую, называемую индексацией. Во время этой фазы оба типа извлеченных признаков индексируются в базе данных для идентификации потенциальных совпадений. Инструмент обратного поиска изображений также сравнивает визуальные признаки из поискового запроса с похожими фотографиями в базе данных.
Ранжирование по схожести
После идентификации потенциальных совпадений и сравнения CBIR ранжирует совпадения по их релевантности или схожести. Этот этап называется измерением схожести. Потенциальные совпадения с более высокими оценками схожести или релевантности ранжируются выше, чем те, у которых низкие оценки.
Отображение результатов
Последний этап использования CBIR для визуального поиска - это отображение результатов. Во время этой фазы отображаются все визуально похожие или релевантные изображения. Те, у которых индекс схожести выше, размещаются выше, чем те, у которых он ниже. Это явление облегчает пользователям классификацию визуального контента, более схожего с поисковым запросом.
Применение CBIR в различных отраслях
Являясь передовой технологией поиска изображений, CBIR находит применение в различных отраслях. Пользователи, предприятия и организации используют ее для своей выгоды и стремятся упростить визуальный поиск. Здесь мы обсудим несколько выдающихся приложений CBIR, которые помогут вам понять его важность и полезность. Читайте дальше, чтобы узнать больше.
Электронная коммерция
Электронная коммерция — одна из самых быстрорастущих отраслей на сегодняшний день. Одной из основных причин ее стремительного роста является возможность для обычных потребителей легко находить нужные им товары в Интернете. CBIR также сыграл ключевую роль в упрощении поиска товаров онлайн для обычных покупателей. Используя метод поиска по изображению, обычные пользователи часто фотографируют нужные им продукты и ищут похожие товары в сети. Это также помогает им найти оригинального продавца и лучшие предложения в Интернете. Учитывая его полезность, многие платформы электронной коммерции также предлагают функцию визуального поиска на сайте.
Медицинская визуализация
Это может вас удивить, но CBIR также часто применяется в области медицинской диагностики. Радиологи могут использовать CBIR для поиска похожих изображений и изучения предыдущих случаев для лучшего понимания заболеваний и обеспечения эффективного лечения. CBIR также может играть ключевую роль в диагностике в реальном времени, упрощая автоматический и визуальный анализ и обеспечивая более легкое принятие решений. Это также позволяет врачам и медицинскому персоналу оказывать лучшую помощь на дому и осуществлять общий контроль.
Управление цифровыми активами
Еще одним важным применением CBIR в настоящее время является его интеграция в процесс DAM (Digital Asset Management) для бизнеса. Этот процесс включает организацию, хранение и поиск разнообразного контента, включая фотографии, которые считаются ценными для любой компании, работающей в небольшом или крупном масштабе. CBIR может быть очень полезным для облегчения управления и поиска фотографий.
Внедрение решений CBIR
Помимо вышеупомянутых областей, CBIR может применяться и в других реальных сценариях. В этом разделе мы кратко рассмотрим внедрение систем CBIR в нескольких реальных ситуациях. Подробнее об этом ниже.
Система безопасного дорожного движения
Важным практическим применением CBIR является идентификация транспортных средств, движущихся по дорогам. Такая система может помочь органам контроля за движением и правоохранительным органам выявлять транспортные средства, нарушающие правила дорожного движения. Кроме того, она может помочь дорожным властям обнаруживать проблемы на определенном маршруте, чтобы перенаправить движение на безопасную и более быструю дорогу.
Множественные медицинские применения
Помимо упомянутых ранее применений, CBIR может быть полезен в медицине для различных целей. Например, он может быть весьма полезен для анализа изображений МРТ, идентификации опухолей головного мозга на основе имеющихся в базе данных снимков и поиска изображений легких. Он также может быть полезен в гистологии и патологии.
Поиск изображений дистанционного зондирования
CBIR может оказаться очень полезным для поиска изображений дистанционного зондирования и обеспечения лучшего времени выполнения запроса, точности и полноты. То же самое относится к поиску спутниковых, географических и аэрофотоснимков.
Предотвращение "кетфишинга"
Мошенничество с кетфишингом стало эффективным способом для киберпреступников воспользоваться эмоциями обычных людей и лишить их денег, выдавая себя за кого-то очень близкого им. CBIR может быть очень полезен в выявлении искусственных профилей, которые пытаются выдать себя за кого-то другого в социальных сетях и на других платформах взаимодействия. Таким образом, он может помочь обычным людям избегать мошенничества.
Бизнес-приложения
CBIR уже играет значительную роль в огромном развитии индустрии электронной коммерции. Онлайн-магазины также могут использовать его для увеличения продаж и перекрестных продаж для повышения дохода. Например, CBIR может предлагать фотографии товаров на основе обычных предпочтений конкретных потребителей. Кроме того, он также может отображать товары, которые обычно покупаются вместе с товаром, выбранным клиентом. Таким образом, внедрение CBIR может быть весьма полезным для бизнеса.
Заключение
Искусственный интеллект (ИИ) привел к многим новаторским открытиям, и CBIR, безусловно, является одним из них. Эта технология позволяет системам сканировать изображения, извлекать важные визуальные признаки, идентифицировать потенциальные совпадения и отображать их на основе индекса схожести. Благодаря ей был изобретен самый передовой метод поиска по изображению, облегчающий поиск нужного визуального контента в сети. Кроме того, CBIR нашел применение в различных областях.
Реализация CBIR в различных реальных сценариях также возможна. Мы уже наблюдаем множество достижений в этом отношении. Эта статья подробно обсудила все эти темы. Рассматривая указанные выше темы, статья направлена на то, чтобы информировать читателей о потенциале технологии CBIR и ее применении в различных отраслях. Надеемся, что из этой статьи вы сможете почерпнуть много нового, чтобы продуктивно использовать CBIR и метод поиска по изображению в своей жизни!
