Профессиональный поиск в Интернете

Для рисования применяется специальная Flash-панель. Она содержит небольшую рабочую область, на которой и предлагается подготовить графический запрос. Кроме того, на ней находится набор круглых кистей разного размера, а также палитра, с помощью которой выбираются нужные оттенки. Анализ рисунка происходит практически в режиме реального времени. Прямо в ходе рисования на страницу подгружаются результаты поиска, позволяя немедленно корректировать набросок.

Результаты такого поиска пока неоднозначны. Простейшая «рожица» позволяет исправно получать галерею портретов, белый круг на черном фоне – фотоснимки Луны. В то же время попытки изобразить деревце или еще что-нибудь более детальное ведут пока к серьезному разброду в результатах. Для получения хорошего результата нужно рисовать крупными мазками, не пытаться изображать мелкие детали, а постараться передать общий колорит.

Что интересно, пользовательские наброски сохраняются и им присваиваются собственные URL-адреса, которые можно сохранить или отправить по электронной почте. Кроме того, на сайте имеется галерея набросков, уже сохраненных в системе, причем при желании можно проголосовать за понравившиеся. Эта информация используется для совершенствования алгоритмов системы.

Второй режим поиска Retrievr – по представленной пользователем фотографии, которая и исполняет в данном случае роль запроса. В настоящее время принимаются только файлы в формате JPEG. Снимок можно загрузить со своего компьютера или же указать его URL-адрес, если он находится в сети. Качество такого поиска сейчас мало чем отличается от поиска по наброску – основное внимание уделяется цветовой гамме при заметном пренебрежении к деталям изображения. Поработать в данном режиме также можно, не загружая свой фотоснимок, а взяв за образец любую миниатюру со страницы результатов поиска. Если задержать на такой миниатюре указатель мыши, появляется значок с лупой, при щелчке на котором Retrievr начинает искать похожие на миниатюру изображения.

Выводы и рекомендации

Основными системами поиска изображений в Сети остаются универсальные поисковики и специализированные фотохостинги. Универсальный поиск силен широким охватом, но страдает от информационного шума. Наилучшие результаты он дает тогда, когда изображение можно явно и однозначно описать в текстовом виде, после чего остается надеяться, что веб-мастера не упустили этот момент при верстке своих страниц. Каталоги обеспечивают высокое качество тематического поиска, но «закрывают» далеко не все тематические ниши. Поскольку индексные базы изображений у крупных поисковиков отличаются, при серьезном поиске желательно задействовать несколько машин.

Экспериментальные контентные поисковики сейчас в основном работают с «низкоуровневыми» характеристиками изображений – цветом, формой, текстурой, в то время как человек, глядя на картинку, воспринимает цельные образы, причем способность к такому восприятию во многом опирается на приобретенный жизненный опыт. У машины такой школы нет, и это является причиной многих неточностей при поиске. Пользователю при составлении запроса, так или иначе, приходится учитывать специфику «машинного» восприятия изображения и переводить искомые образы на язык характеристик понятого машине уровня. Ориентация на словесное описание изображений в «традиционных» поисковиках при всех своих недостатках позволяет «зацепить» эти тонкие аспекты за счет прямого или косвенного участия человека в распознании содержимого картинки.

Пользовательский CBIR-поиск еще в самом начале пути. Большинство поисковиков открытого доступа находятся в стадии бета-версий. Экспериментальные машины поиска изображений занимают нишу специфических запросов и вряд ли готовы полностью заменить обычные поисковики и каталоги, ориентированные на использование ключевых слов. В то же время новейшие «контентные» технологии становятся прекрасным дополнением к «традиционным» способам индексации и поиска. Действительно: наиболее гибкими и удобными оказываются сервисы, объединяющие различные подходы к поиску: по ключевым словам, по тегам, по визуальным характеристикам изображений. Это, скорее всего, будет ведущей тенденцией ближайшего будущего. Возможности поиска изображений по косвенным признакам и проставленным пользователями тегам на универсальных поисковиках и фотохостингах все активнее дополняются технологиями контентного поиска.