影像搜尋技術發展應知道

 

什麼是影像搜尋？

影像搜尋，是透過搜尋影像文字或者視覺特徵，為使用者提供相關圖形影像資料檢索服務。

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從影像搜尋的發展過程來看，主要包含兩種搜尋方式：

基於文字的影像搜尋（ Text-Based Image Retrieval ， TBIR ），將影像作為資料庫中的儲存物件，利用與影像相關聯的文字關鍵詞進行匹配，返回搜尋結果。

基於內容的影像搜尋（ Content-Based Image Retrieval ， CBIR ），提取影像的視覺內容特徵作為索引，例如顏色、紋理、形狀等，透過輸入一張圖片比較特徵向量之間的相似度，查詢具有相同或相似內容的圖片。   

 

 

影像搜尋面臨的挑戰

難點 :

•資料量大，抽取特徵慢，建立索引時間久，搜尋響應速度慢

•相同演算法、特徵，不同種場景搜尋結果準確率差異較大，搜尋效果不穩定

方案：

•大量資料建立索引，採用離線叢集抽取特徵，生成索引檔案直接推進搜尋引擎的方式。最佳化特徵提取演算法、特徵編碼實現快速搜尋。

•透過預置行業特徵的模式來失聲搜尋結果準確率，當前行業特徵包括圖片版權搜尋特徵等，從而提高搜尋匹配率。

 

 

華為雲影像搜尋（ Image Search ） ：又稱為以圖搜圖，基於領先的深度學習與影像識別技術，結合不同應用業務和行業場景，利用特徵向量化與搜尋能力，幫助客戶從指定相簿中搜尋相同或相似的圖片。

 

 

產品核心優勢：

 

搜尋精度高

基於領先的深度學習與影像識別技術，預置多種行業特徵模型，其中版權查盜場景準確率達 99% 以上。

 

海量搜尋

大規模搜尋引擎支援億級別影像搜尋，秒級響應，支援大規模批次匯入。

 

簡單高效

標準化介面封裝，簡單易用；配套文件描述詳細，方便服務快速搭建。

 

可定製化

提供定製化的場景搜尋服務，使得搜尋結果更準確

華為影像搜尋服務基礎架構基礎

 

基礎架構：影像搜尋的架構分為三層： Console ，服務層、演算法層。其中 Console 前端負責與使用者互動；服務層負責對外提供介面及服務內部通訊管理 ; 演算法層為最底層，負責影像的處理，抽取特徵，最終存入索引庫

 

影像搜尋典型應用場景：

 

1.        商品圖片搜尋

將使用者拍攝的圖片在商品庫中搜尋，找到同款或相似的商品，進行商品銷售或者相關商品推薦。如藥品、服裝的快速檢索查詢

 

2.        版權圖片搜尋

從海量圖片庫中快速定位侵權盜用圖片，幫助相簿網站捍衛權益。如設計類圖片、攝影照片維權

 

3.        工業零件圖片搜尋

從工業零部件資料庫中精確查詢使用者所缺零部件，解決工業領域的圖片搜尋難題。如國防軍工、船舶、航空、汽車製造等領域

 

 

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