影象搜尋技術發展應知道
影象搜尋技術發展應知道
什麼是影象搜尋？
影象搜尋，是通過搜尋影象文字或者視覺特徵，為使用者提供相關圖形影象資料檢索服務。
從影象搜尋的發展過程來看，主要包含兩種搜尋方式：
基於文字的影象搜尋（Text-Based Image Retrieval，TBIR），將影象作為資料庫中的儲存物件，利用與影象相關聯的文字關鍵詞進行匹配，返回搜尋結果。
基於內容的影象搜尋（Content-Based Image Retrieval，CBIR），提取影象的視覺內容特徵作為索引，例如顏色、紋理、形狀等，通過輸入一張圖片比較特徵向量之間的相似度，查詢具有相同或相似內容的圖片。
影象搜尋面臨的挑戰
難點:
•資料量大，抽取特徵慢，建立索引時間久，搜尋響應速度慢
•相同演算法、特徵，不同種場景搜尋結果準確率差異較大，搜尋效果不穩定
方案：
•大量資料建立索引，採用離線叢集抽取特徵，生成索引檔案直接推進搜尋引擎的方式。優化特徵提取演算法、特徵編碼實現快速搜尋。
•通過預置行業特徵的模式來失聲搜尋結果準確率，當前行業特徵包括圖片版權搜尋特徵等，從而提高搜尋匹配率。
華為雲圖像搜尋（Image Search）：又稱為以圖搜圖，基於領先的深度學習與影象識別技術，結合不同應用業務和行業場景，利用特徵向量化與搜尋能力，幫助客戶從指定相簿中搜索相同或相似的圖片。
產品核心優勢：
搜尋精度高
基於領先的深度學習與影象識別技術，預置多種行業特徵模型，其中版權查盜場景準確率達99%以上。
海量搜尋
大規模搜尋引擎支援億級別影象搜尋，秒級響應，支援大規模批量匯入。
簡單高效
標準化介面封裝，簡單易用；配套文件描述詳細，方便服務快速搭建。
可定製化
提供定製化的場景搜尋服務，使得搜尋結果更準確
華為影象搜尋服務基礎架構基礎
基礎架構：影象搜尋的架構分為三層：Console，服務層、演算法層。其中Console前端負責與使用者互動；服務層負責對外提供介面及服務內部通訊管理;演算法層為最底層，負責影象的處理，抽取特徵，最終存入索引庫
影象搜尋典型應用場景：
- 商品圖片搜尋
將使用者拍攝的圖片在商品庫中搜索，找到同款或相似的商品，進行商品銷售或者相關商品推薦。如藥品、服裝的快速檢索查詢
- 版權圖片搜尋
從海量圖片庫中快速定位侵權盜用圖片，幫助相簿網站捍衛權益。如設計類圖片、攝影照片維權
- 工業零件圖片搜尋
從工業零部件資料庫中精確查詢使用者所缺零部件，解決工業領域的圖片搜尋難題。如國防軍工、船舶、航空、汽車製造等領域
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