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关键词搜索已经过时了 构图感知搜索引擎问世

时间:2017年10月14日来源:互联网 作者:小恩 我要评论
这个工具运用的是深度学习技术,基于 Shutterstock 的下一代视觉模型,将机器视觉、自然语言处理和信息检索技术相结合,在海量的图库中找到与搜索标准相匹配的结果

找到一张满意的图有多难?

首先第一步当然是输入关键词,不过往往会显示出很多的结果,我们需要选择不同颜色、尺寸来进一步精确搜索范围。很多图片网站提供了更详细的筛选条件,来帮助用户快速找到合适的图片,不过结果还是不够理想,基于条件搜索的方法依然不够「人性化」。

一张图中有很多元素,这些元素的位置往往不可控,我们需要在大量相似的图中找到合适构图的那一张,整个过程很费时。Shutterstock 提供了一种新的搜索工具 Composition Aware Search,用户可以基于构图更快速地找到精确的结果。

构图感知搜索引擎

这个工具运用的是深度学习技术,基于 Shutterstock 的下一代视觉模型,将机器视觉、自然语言处理和信息检索技术相结合,在海量的图库中找到与搜索标准相匹配的结果。添加关键词到画布中,然后移动到想要的位置,就可以看到对应构图的图片。

举个例子,输入关键词「cat」,移动到左边,再添加关键词「dog」,放到右边,就可以找到左边是猫,右边是狗的图片。随意移动关键词的位置,可以在搜索结果中实时看到更改。

关键词搜索已经过时了 构图感知搜索引擎问世

很多用户找图费时间,很大的原因就是对构图不满意,比如用于幻灯片的背景,图上要有合适的空间留着写文案。在 Shutterstock 的新工具中,你还能自定义文本位置,找到有合适留白的图片。

关键词搜索已经过时了 构图感知搜索引擎问世

Shutterstock 创始人 Jon Oringer 提到:「这项技术的主要突破在于,我们只需要训练模型来识别内容是什么,而位置变化可以交给深度神经网络来完成。」

对设计师和很多需要经常找图的用户来说,这个工具可以极大地提升找图的效率。

用机器学习识别视觉内容

这个工具由 Shutterstock 内部的计算机视觉团队开发,去年他们就曾推出了反向搜索和相似图片搜索的功能,这些技术的目的都是为了让用户更快速地找到想要的图片。

很多公司都在用机器学习来对视觉内容进行标记和分类。Pinterest 和零售商 Target 合作升级了拍照搜索,可以反向搜索菜单,还能搜索到商品。某成人网站也开始启用 AI 系统,使用机器学习来识别 XX 明星,自动标记 500 万个视频内容。

基于构图的搜索工具是 Shutterstock 用 AI 改变图片搜索的另一突破,不过目前这项技术还处在测试阶段,只能识别一些简单的内容。


(责任编辑:小恩)
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