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百度图片的以图搜图功能工作原理什麽什麽

发布时间:2019-08-09 02:50 来源:未知 编辑:admin

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  2013-09-04展开全部图像搜索引擎需要为在Web上浏览过的图像建立索引信息,能够进行图像分析和判别,为图像加注释,存储抽取出的索引信息建立索引库,理想的图像搜索引擎还应该能支持基于内容的图像检索。

  SRC表示“显示下面的图像文件”,而href则表示“下面是一个链接”,这两种标签经常导向一个图像文件。搜索引擎通过检查文件扩展名来判断链接的是否是图像文件。如果文件扩展名是.GIF或.JPG,那它就是一个可显示的图像。

  2、人工干预找出图像并进行分类:即人工对网上的图像及站点进行选择。这种方法可以产生准确的查询体系,但劳动强度太大,限制了处理图像的数量。由于图像不同于文本,需要人们按照各自的理解来说明其蕴含的意义,因此图像检索比起文本的查询和匹配要困难得多。目前的图像搜索引擎大多支持关键词检索和分类浏览两种检索方式,部分可提供可视属性检索,但也很有限。它们主要的检索途径有以下几种:

  基于图像外部信息:即根据图像的文件名或目录名、路径名、链路、ALT标签以及图像周围的文本信息等外部信息进行检索,这是目前图像搜索引擎采用最多的方法。在找出图像文件后,图像搜索引擎通过查看文件名或路径名确定文件内容,但这取决于文件名或路径名的描述程度。

  基于图像内容特征描述:这是一种语义层次的匹配。需要人工对图像的内容(如物体、背景、构成、颜色特征等)进行描述并分类,给出描述词。检索时,将主要在这些描述词中搜索你的检索词。这种查询方式是比较准确的,一般来讲可以获得较好的查准率。但需人工参与,劳动强度大,因而限制了可处理的图像数量,并且需要一定的规范和标准,效果取决于人工描述的精确度。

  基于图像形式特征的抽取:由图像分析软件自动抽取图像的颜色、形状、纹理等特征,建立特征索引库,用户只需将要查找的图像的大致特征描述出来,就可以找出与之具有相近特征的图像。这是一种基于图像特征层次的机械匹配,特别适用于检索目标明确的查询要求(例如对商标的检索)。产生的结果也是最接近用户要求的。但目前这种较成熟的检索技术主要应用于图像数据库的检索,在网上图像搜索引擎中应用这种检索技术还具有一定的困难

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