이미지로 상세정보 검색

이미지 검색은 이미지 텍스트나 시각적 특징을 검색하여 사용자에게 인터넷상의 관련 그래픽 및 이미지 데이터에 대한 검색 서비스를 제공하는 전문 검색 엔진 시스템입니다. 사진 이름이나 내용과 유사한 키워드를 입력하여 검색하고, 검색결과와 유사한 사진이나 사진 URL을 업로드하여 검색합니다. 기본 소개 중국어 이름: 이미지 검색 이유: 인터넷상의 이미지 데이터 정보가 점점 더 커지고 있습니다. 웹 기반의 이미지 검색 엔진은 우리의 대부분의 요구를 충족시키기 위해 등장했습니다. 이미지 검색 엔진, 이미지 검색 애플리케이션, 이유 인터넷상의 이미지 데이터 정보는 점점 더 많아지고 있으며, 온라인 이미지 검색에 대한 사용자의 요구 사항도 증가하고 있으며, 이로 인해 다양한 웹 기반 이미지 검색 엔진이 등장하게 되었습니다. 이미지 검색 엔진의 출현으로 인해 우리는 인터넷에서 이미지 정보를 검색하는 것이 완벽하지는 않지만 이미 대부분의 요구 사항을 충족할 수 있습니다. 사용 방법 1. 로컬 이미지 업로드 2. 이미지 URL 주소 입력 사용자는 이미지를 업로드하거나 이미지 URL 주소를 입력하여 인터넷에서 이 이미지와 유사한 다른 이미지 리소스를 검색할 수 있으며, 이 이미지와 관련된 정보도 찾을 수 있습니다. 쇼핑 검색 엔진 역시 사진을 업로드하거나 사진의 URL 주소를 입력해 전체 네트워크에서 동일하고 유사한 상품을 검색한다. 작동 원리: 이미지 검색 엔진은 웹에서 검색되는 이미지에 대한 색인 정보를 설정하고, 이미지 분석 및 식별을 수행할 수 있어야 하며, 이미지에 주석을 달고, 추출된 색인 정보를 저장하고, 색인 라이브러리를 구축해야 합니다. 콘텐츠의 이미지 검색을 기반으로 지원할 수 있습니다. 이미지 인식 방법 1. 그래픽 및 텍스트 자동 검색: IMG SRC, HREF라는 두 개의 HTML 태그를 통해 표시 가능한 이미지 파일이 있는지 여부를 감지할 수 있습니다. IMG SRC는 "아래에 이미지 파일을 표시합니다"를 의미하고 HREF는 "다음"을 의미합니다. 링크입니다'라는 메시지가 표시되는 경우 두 태그 모두 이미지 파일로 연결되는 경우가 많습니다. 검색 엔진은 파일 확장자를 확인하여 링크가 이미지 파일인지 여부를 결정합니다. 파일 확장자가 .GIF 또는 .JPG인 경우 표시 가능한 이미지입니다. 2. 이미지를 찾고 분류하기 위한 수동 개입: 즉, 인터넷에서 이미지와 사이트를 수동으로 선택합니다. 이 방법은 정확한 쿼리 시스템을 제작할 수 있지만 노동 집약적이며 처리되는 이미지 수에 제한이 있습니다. 이미지는 텍스트와 다르며 사람들이 자신의 이해에 따라 의미를 설명해야 하기 때문에 이미지 검색은 텍스트 쿼리 및 일치보다 훨씬 어렵습니다. 대부분의 최신 이미지 검색 엔진은 키워드 검색과 카테고리 검색이라는 두 가지 검색 방법을 지원합니다. 일부는 시각적 속성 검색을 제공하지만 이 역시 매우 제한적입니다. 주요 검색 방법은 다음과 같습니다. a. 이미지 외부 정보 기반: 즉, 이미지의 파일 이름이나 디렉터리 이름, 경로 이름, 링크, ALT 태그, 이미지 주변의 텍스트 정보 등의 외부 정보를 기반으로 검색합니다. 현재 이미지 검색 엔진에서 사용되는 가장 일반적인 방법입니다. 이미지 파일을 찾은 후 이미지 검색 엔진은 파일 이름이나 경로 이름이 얼마나 설명적인지에 따라 파일 이름이나 경로 이름을 확인하여 파일의 내용을 결정합니다. b. 이미지 콘텐츠 기능 설명을 기반으로 합니다. 이는 의미 수준 일치입니다. 이미지의 내용(사물, 배경, 구도, 색상특성 등)을 수동으로 기술하고 분류하고 설명자를 부여하는 작업이 필요합니다. 검색할 때 검색어는 주로 이러한 설명자 내에서 검색됩니다. 이 쿼리 방법은 상대적으로 정확하며 일반적으로 더 나은 정확도를 얻을 수 있습니다. 그러나 수동 참여가 필요하고 노동집약적이어서 처리할 수 있는 이미지 수가 제한되고 특정 사양과 표준이 필요하며 그 효과는 수동 설명의 정확성에 따라 달라집니다. c. 이미지 형태 특징에 따른 추출: 이미지 분석 소프트웨어는 이미지의 색상, 모양, 질감 및 기타 특징을 자동으로 추출하고, 사용자는 찾을 이미지의 일반적인 특징만 설명하면 됩니다. , 비슷한 특징을 가진 이미지의 특성을 알아보세요. 이는 이미지 기능 계층 구조를 기반으로 한 기계적 매칭으로, 검색 목표(예: 상표 검색)가 명확한 쿼리 요구 사항에 특히 적합합니다.

생성된 결과도 사용자 요구 사항에 가장 가깝습니다. 그러나 이러한 상대적으로 성숙한 검색 기술은 현재 주로 이미지 데이터베이스 검색에 사용되고 있으며, 이러한 검색 기술을 온라인 이미지 검색 엔진에 적용하는 데는 여전히 일정한 어려움이 있습니다. 관련 기술 광범위하게 말하면, 이미지 특징에는 텍스트 기반 특징(예: 키워드, 주석 등)과 시각적 특징(예: 색상, 질감, 모양 등)이 포함됩니다. 시각적 특징은 일반 시각적 특징과 도메인 관련(로컬/특정) 시각적 특징으로 나눌 수 있습니다. 전자는 주로 색상, 질감 및 모양을 포함하여 이미지의 특정 유형이나 내용에 관계없이 모든 이미지의 고유한 특성을 설명하는 데 사용됩니다. 후자는 설명된 내용에 대한 특정 사전 지식(또는 가정)을 기반으로 합니다. 이미지를 기반으로 사람의 얼굴 특징이나 지문 특징 등 특정 응용 프로그램과 밀접한 관련이 있습니다. 1. 문맥 기반 이미지 검색은 대개 Alt 등의 앵커를 통해 색인화되어 검색됩니다. Baidu, GOOGLE 등의 검색 엔진에 접근할 수 있습니다. 검색창에 검색어를 입력하고 오른쪽의 "이미지 검색" 버튼을 클릭하면 관련 이미지 검색결과를 얻을 수 있습니다. 2. 이미지 콘텐츠 기반 검색에는 데이터베이스 관리, 컴퓨터 비전, 이미지 처리, 패턴 인식, 정보 검색 및 인지 심리학과 같은 많은 분야가 포함됩니다. 관련 기술은 주로 이미지 데이터 모델, 특징 추출 방법, 인덱스 구조, 유사성 측정, 쿼리 표현 패턴, 검색 방법 등 유사 이미지 탐지에는 주로 특징 표현과 유사성 측정이라는 두 가지 핵심 기술이 사용됩니다. 영상특징의 추출과 표현은 컨텐츠 기반 영상처리 기술의 기본이다. 이미지 검색 엔진 현재 Baidu의 이미지 검색, Antuso의 쇼핑 검색 엔진, Google의 이미지 검색, Taobao의 이미지 검색 등을 포함하여 이미지를 사용하여 이미지를 검색하는 검색 엔진이 많이 있습니다. 이미지 검색에 이미지 검색을 적용하는 것은 새로운 검색 트렌드가 되었습니다. 주요 검색 엔진 제조업체에서는 이미지 검색을 사용하는 기능을 주로 다음 두 가지 측면에서 적용했습니다. 1. 유사 가격 비교 쇼핑 검색 엔진: 현재 웹사이트에서는 전 세계에서 이 방법을 사용하는 제품은 다음과 같습니다. Antuso. 사용자는 사진을 업로드하여 전체 네트워크에서 동일하거나 유사한 제품의 가격을 검색하고 비교할 수 있습니다. 2. 이미지 검색: 현재 중국에는 Baidu Image Search, Sogou, Google 등의 웹사이트가 있습니다. 사용자는 이미지를 업로드하여 전체 네트워크에서 동일하거나 유사한 이미지를 검색할 수 있습니다.