Профессиональный поиск в Интернете

В случае использования цветовых фильтров при отборе портретов количество результатов предсказуемо и резко сокращается. Максимум результатов на Яндексе дала белая гамма. Правда, там было немало ложных срабатываний на картинки с белым фоном и обводками. Что касается остальных цветов, то Яндекс оказался достаточно требовательным: искомый цвет для прохождения фильтра должен быть преобладающим в изображении. Как и прежде, Google превосходил Яндекс в количестве результатов каждого цвета – у Google список выдачи после применения фильтра измерялся сотнями картинок. Однако нельзя не заметить, что Google демонстрирует другой, гораздо более либеральный подход к фильтрации: для прохождения фильтра на изображении достаточно простого присутствия объекта искомого цвета.

Flickr

В качестве примера системы поиска изображений рассмотрим принадлежащий Yahoo! проект фотохостинга Flickr – один из крупнейших в мире ресурсов такого плана. Количество изображений в его базе исчисляется многими миллионами. Данный проект предлагает практически все типичные для данного класса ресурсов инструменты поиска.

Поиск ведется только в собственной базе Flickr, изображения в которую загружаются пользователями ресурса. Необходимо помнить, что снимки на ресурсе могут быть как публичными, так и приватными. В последнем случае они доступны только владельцам и приглашенным пользователям.

На Flickr доступны простой и расширенный режимы поиска. Простой режим поиска, кроме поля ввода запроса, предлагает несколько фильтров. Область поиска определяется переключателями, расположенными над полем ввода запроса. При выборе одного из трех доступных вариантов (Photos, Groups, People) меняется содержимое расположенного рядом меню Search. Переключатель Photos позволяет вести поиск среди всех публичных изображений базы Flickr, в архивах персональных профилей, в загрузках пользователей из адресной книги вашего аккаунта или же в базе Getty Images, в которую попадают наиболее удачные снимки. При желании можно воспользоваться опциями, ограничивающими поиск введенного текста только описаниями фото или же присвоенными им тегами. Переключатель Groups позволяет найти тематические группы пользователей Flickr. Необходимо отметить, что последующий поиск в архивах таких тематических групп достаточно эффективен и позволяет добиться хороших результатов. Переключатель People предлагает поиск имен пользователей (рис. 7.3).

Рис. 7.3. Интерфейс простого поиска фотохостинга Flickr

Режим расширенного поиска предлагает поиск с использованием логических операторов и поиск по точной фразе. Присутствуют и дополнительные фильтры, позволяющие указывать тип нужного контента (фото, видео, рисунки), вести поиск по дате создания или загрузки изображения, включать «семейный фильтр», а также отбирать фотоработы, предоставленные по лицензии Creative Commons.

Страница результатов поиска предлагает просмотреть расположенные мозаикой миниатюры изображений. Предлагаются три режима отображения миниатюр, отличающиеся размером каждой миниатюры и подробностью текстового описания. Боковая панель страницы выдачи содержит список групп, изображения из архивов которых попали в результаты поиска, список фотографов, а также перечень географических местоположений, где были сделаны найденные снимки. Расширить или уточнить свой запрос можно с помощью инструмента Tag Clusters, в котором демонстрируется перечень тегов, отмечающих изображения текущей страницы выдачи.

CBIR-системы

Аббревиатура CBIR обозначает технологии поиска картинок, основанные на анализе характеристик изображенных на них объектов. Другими словами, CBIR-система пытается «рассмотреть» содержимое самой картинки.

Контентный анализ изображения нельзя назвать «горячей новинкой» – подобные технологии давно и активно используются в системах видеонаблюдения, более того, они давно работают за кулисами универсальных поисковиков в качестве части так называемых «семейных» фильтров. Экспериментальные машины просто дают пользователям контроль над таким режимом поиска и предлагают новые, оригинальные интерфейсы.

В общем виде CBIR-система, как и обычный поисковик, работает в два этапа: индексирование и собственно поиск по запросу пользователя. На первом этапе каждое изображение описывается и заносится в базу данных. Как мы уже выяснили, обычные интернет-поисковики ориентируются на тексты содержащих изображения веб-страниц, имена графических файлов и другие косвенные признаки. В отличие от них CBIR-система с помощью специальных алгоритмов анализирует характеристики самого изображения – его цветовую гамму, композицию, очертания предметов и другие подобные признаки. Есть принципиальные отличия и на этапе поиска картинок. Поскольку индексируемые признаки у CBIR-поисковиков не совсем обычные, то и предлагаемые пользователям инструменты составления запросов заметно отличаются от привычных форм с полями ввода ключевых слов.

В настоящее время различают несколько основных типов CBIR-систем, которые отличаются способом составления поискового запроса.