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Google图片搜索的原理及优化技巧

由googleseo 发表于 2015/8/10 11:26:55

Google图片搜索的原理


针对这个问题,请教了算法组的同事,他分享了基本的思路:

对于这种图像搜索的算法,一般是三个步骤:

1. 将目标图片进行特征提取,描述图像的算法很多,用的比较多的是:SIFT描述子,指纹算法函数,bundling features算法,hash  function(散列函数)等。也可以根据不同的图像,设计不同的算法,比如图像局部N阶矩的方法提取图像特征。

2. 将图像特征信息进行编码,并将海量图像编码做查找表。对于目标图像,可以对分辨率较大的图像进行降采样,减少运算量后在进行图像特征提取和编码处理。

3.  相似度匹配运算:利用目标图像的编码值,在图像搜索引擎中的图像数据库进行全局或是局部的相似度计算;根据所需要的鲁棒性,设定阈值,然后将相似度高的图片预保留下来;最后应该还有一步筛选最佳匹配图片,这个应该还是用到特征检测算法。

其中每个步骤都有很多算法研究,围绕数学,统计学,图像编码,信号处理等理论进行研究。


下面是青苹果google优化的一个最简单的实现:


你输入Google图片的网址,或者直接上传图片,Google就会找出与其相似的图片。下面这张图片是美国女演员Alyson Hannigan。


google图片搜索的原理及优化技巧


上传后,Google返回如下结果:



google图片搜索的原理及优化技巧


这种技术的原理是什么?计算机怎么知道两张图片相似呢?

根据Neal Krawetz博士的解释,原理非常简单易懂。我们可以用一个快速算法,就达到基本的效果。

这里的关键技术叫做"感知哈希算法"(Perceptual hash  algorithm),它的作用是对每张图片生成一个"指纹"(fingerprint)字符串,然后比较不同图片的指纹。结果越接近,就说明图片越相似。

下面是一个最简单的实现:

第一步,缩小尺寸。

将图片缩小到8x8的尺寸,总共64个像素。这一步的作用是去除图片的细节,只保留结构、明暗等基本信息,摒弃不同尺寸、比例带来的图片差异。





第二步,简化色彩。

将缩小后的图片,转为64级灰度。也就是说,所有像素点总共只有64种颜色。

第三步,计算平均值。

计算所有64个像素的灰度平均值。

第四步,比较像素的灰度。

将每个像素的灰度,与平均值进行比较。大于或等于平均值,记为1;小于平均值,记为0。

第五步,计算哈希值。

将上一步的比较结果,组合在一起,就构成了一个64位的整数,这就是这张图片的指纹。组合的次序并不重要,只要保证所有图片都采用同样次序就行了。



得到指纹以后,就可以对比不同的图片,看看64位中有多少位是不一样的。在理论上,这等同于计算"汉明距离"(Hamming  distance)。如果不相同的数据位不超过5,就说明两张图片很相似;如果大于10,就说明这是两张不同的图片。

具体的代码实现,可以参见Wote用python语言写的imgHash.py。代码很短,只有53行。使用的时候,第一个参数是基准图片,第二个参数是用来比较的其他图片所在的目录,返回结果是两张图片之间不相同的数据位数量(汉明距离)。

这种算法的优点是简单快速,不受图片大小缩放的影响,缺点是图片的内容不能变更。如果在图片上加几个文字,它就认不出来了。所以,它的最佳用途是根据缩略图,找出原图。

实际应用中,往往采用更强大的pHash算法和SIFT算法,它们能够识别图片的变形。只要变形程度不超过25%,它们就能匹配原图。这些算法虽然更复杂,但是原理与上面的简便算法是一样的,就是先将图片转化成Hash字符串,然后再进行比较。



Google官方发布图片搜索优化技巧


对图片优化来说,Google做的是相当不错的,近日Google在官方博客(1000 Words About Images)一文中发布了图片优化的技巧。

Google索引一张图片主要通过图片周围网页上的文字内容,另外,也会参考该网页的标题及其主体内容;可能还会从该图片的文件名、指向它的链接锚文本(anchor text)、以及它的“替代文本(alt text)”中了解更多的信息。另外Google还会通过EXIF、XMP等计算机图像信息进行索引。

为了保证图片能被Google索引到,请确保图片使用的是BMP、GIF、JPEG、PNG、WebP或SVG等格式,以及此网页是可以被抓取。

最后Google建议:

• 图片的文件名最好与图片的内容相关联;

• 图片的alt属性应该用便于记忆和识别的文字描述;

原标题:Google图片搜索的原理及优化技巧


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