图像搜索技术发展应知道

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。

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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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