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AI应用实例分析——图像检索

发布时间:2022-06-18 01:18:29 来源:KOK体育免费下载地址 作者:KOK体育平台app在线下载   

  前一节主要跟大家讨论了文本纠错技术的应用,本节将跟大家讨论分享关于图像视觉方面的应用——图像检索。

  在人工智能技术应用方面,图像视觉应该是被应用最广泛的技术之一,从最早的安防监控,到后面落地最多的人脸识别,都是图像技术的应用,本文想围绕图像检索技术的应用进行产品介绍。

  图像检索技术在实际应用中包括了检索+识别(相似度度量)两个部分,目前重点应用于泛搜索引擎中,百度搜索、谷歌搜索、淘宝拍立淘等都可以支持通过图片检索实现信息查找。

  相对于文字搜索而言,图像检索更直观,更易操作,尤其是对于陌生信息的检索,可以直接通过拍照实现信息的检索。

  图像检索包括了基于文本的图像检索和基于内容的图像检索。基于文本的图像检索主要通过对图像进行文本描述,提炼关键词等标签信息,后续在进行检索时,可以通过检索关键词的方式查找对应的图片,这种方式跟用百度查找“胡歌”返回胡歌的照片是一致的;

  基于内容的图像检索是通过提取图像的纹理、颜色、梯度或者其他高层语义特征等作为图像特征来计算图像间的相似度,实现图像检索。

  如果需要高查准率,就需要精确的标签数据,而精确的标签数据对于人工标注来说是耗时耗力的,甚至有些图像很难用有限的关键词能描述清楚。目前通常情况下会先基于图像内容分析进行自动标注,然后只要存储图像和文本标签即可,虽然会降低查准率,但是仍然可以保证文本检索。

  虽然搜索精度不一定如文本搜索,并且容易受到图像质量(光照、遮挡、背景复杂度等)的影响,但是对用户而言,搜索难度将降低,可以实现所见即所得,只要拍照出发搜索即可。因此,可应用范围将更加广阔。

  除了关键的算法技术,还需要跟工程相关的分布式存储技术,因为在实际工程应用中,涉及到的索引结构需要支持到10亿量级的,所以如何构建并存储图片的特征索引信息,需要工程上进行优化(ps:由于过于技术化,笔者也不敢班门弄斧了)。

  在实际应用中,基于文本和基于内容的图像检索一般是解耦的,产品设计可以选择两者并存,或者独立使用。

  比如在电商中,淘宝通过知识图谱技术构建了大量的商品画像,所以用户可以通过文本搜索,同时拍立淘也支持图像搜商品;而某些识花等小软件则是单纯通过以图搜图实现。具体的还是需要产品根据实际应用场景来决定。

  本文下面将重点介绍的是基于内容的图像检索,其中基于内容的图像检索,从产品的输入角度又可以分为以图搜、以视频搜和以音频搜,列举出来的话是图搜图、图搜视频、视频搜视频。

  (2)本文选择图片库类的图片检索为应用场景,讲述产品设计中的业务流程和需要支持的产品能力,其中图片库类的图片检索应用场景有以下两个:

  先确定应用场景不仅是为了便于产品设计,也是为了检索技术的选择,从图像检索的特征来看一般包括两种类型:

  相同图搜索:是指返回与查询图片包含相同主体的图片,一般是完全相同或具备相同主体的图片,主要适用于重复图片检测、图片精确查找等场景。

  相似图搜索:是指返回与查询图片内容语义相似的图片,内容语义相似包括在图片类型、颜色、布局、内容、风格和纹理等特征方面的相似,主要应用于相似图片素材搜索、相似图片推荐等场景;

  在图片库的图片检索应用场景中,这两个场景都是要支持的,因此相同图检索,和相似图检索都需要包含的。

  但是实际上相似图的结果通常情况下是包含相同图的,相同图是相似图的一个子集。之所以区分开来,是为了便于产品设计,因为在实际过程中,需要设定一个阈值来决定返回结果,但是如果想让相似图都能包含相同图,则很难指定一个通用的阈值,因此,可以根据实际场景分别调用两个模型。

  ps:相同图和相似图的特征提取是不一样的,这里为了简化流程,因此画在了一起。

  用于查询与上传图片相似或者相同的图片,这里可以根据实际场景进行设计,增加参数是否做主体识别,如果做主体识别,则调用相同图检索;如果不做主体识别,则调用相似图检索。

  图片新增或者删除后,如何更新图片的特征索引库,以新增为例,是在新增后实时更新索引库还是定时更新,这个需要产品根据场景判断。一般当底库较小,且日常并发检索较小时,可以考虑实时更新;当底库容量较大,且频繁发生检索时,建议可以选择定时更新,如选取闲时更新。

  随着AI技术和互联网应用的发展,图搜这样的智能化检索方式将会有更多的落地场景,但是对于产品设计而言,需要根据实际场景结合技术现状考虑。

  比如在推荐场景中,为了更多能留住客户,在尽可能保证高精确率的情况下,k的上限就会取得较大,这样就能给用户更多的返回结果。因此为了能满足检索业务的需要,同时提高用户体验,就需要产品能多思考实际业务场景。

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