Рассказ о вертикальных базах универсальных поисковиков мы завершим анонсированным во вступлении к этой главе тестом качества их поиска. Сначала попробуем оценить охват поисковых сервисов Google Картинки и Яндекс.Картинки. Для этого достаточно будет посмотреть на общее количество результатов каждого поисковика по одинаковым запросам. В качестве тестового задания выступит фраза «космонавт Юрий Гагарин». Этот запрос, на момент написания данных строк, принес на Google 2510 результатов, на Яндексе – 780. Налицо более чем трехкратное преимущество Google.
Поскольку поиск картинок идет по косвенным признакам, посмотрим, насколько высок уровень информационного шума. На. Яндексе первое изображение, не относящееся напрямую к первому космонавту. Земли и названному в его честь кораблю (это был портрет космонавта № 4, Павла. Поповича), появилось на шестой странице выдачи В Google это событие произошло гораздо раньше, уже на шестнадцатой позиции списка выдачи появилось фото неизвестного спортсмена-воднолыжника. Значительный информационный шум, при котором количество релевантных результатов практически сравнялось с мусором, у Google возник уже на седьмой странице. Яндекс продержался до девятой страницы.
После включения режима распознавания лиц выяснилось, что на обоих поисковиках он работает отменно, сбоев не было. Яндекс нашел 102 портрета, Google – 282. Что же касается точности, то оба поисковика опростоволосились уже на первых страницах выдачи Яндекс показал Павла Поповича на 18-й позиции, а Google – неизвестную даму на 11-й. Информационно-мусорный «полураспад» наступил в Яндексе на четвертой странице (6 из 20 изображений не относились к теме). Заметим, что численное превосходство релевантных результатов на сервисе Яндекс.Картинки сохранилось до последней страницы выдачи Google в аналогичных условиях сдался уже на четвертой странице. Перелом был достаточно резкий: начиная с шестой-седьмой страницы в результатах можно было найти практически кого угодно, но только не космонавта Гагарина.
В случае использования цветовых фильтров при отборе портретов количество результатов предсказуемо и резко сокращается. Максимум результатов на Яндексе дала белая гамма. Правда, там было немало ложных срабатываний на картинки с белым фоном и обводками. Что касается остальных цветов, то Яндекс оказался достаточно требовательным: искомый цвет для прохождения фильтра должен быть преобладающим в изображении. Как и прежде, Google превосходил Яндекс в количестве результатов каждого цвета – у Google список выдачи после применения фильтра измерялся сотнями картинок. Однако нельзя не заметить, что Google демонстрирует другой, гораздо более либеральный подход к фильтрации: для прохождения фильтра на изображении достаточно простого присутствия объекта искомого цвета.
В качестве примера системы поиска изображений рассмотрим принадлежащий Yahoo! проект фотохостинга Flickr – один из крупнейших в мире ресурсов такого плана. Количество изображений в его базе исчисляется многими миллионами. Данный проект предлагает практически все типичные для данного класса ресурсов инструменты поиска.
Поиск ведется только в собственной базе Flickr, изображения в которую загружаются пользователями ресурса. Необходимо помнить, что снимки на ресурсе могут быть как публичными, так и приватными. В последнем случае они доступны только владельцам и приглашенным пользователям.
На Flickr доступны простой и расширенный режимы поиска. Простой режим поиска, кроме поля ввода запроса, предлагает несколько фильтров. Область поиска определяется переключателями, расположенными над полем ввода запроса. При выборе одного из трех доступных вариантов (Photos, Groups, People) меняется содержимое расположенного рядом меню Search. Переключатель Photos позволяет вести поиск среди всех публичных изображений базы Flickr, в архивах персональных профилей, в загрузках пользователей из адресной книги вашего аккаунта или же в базе Getty Images, в которую попадают наиболее удачные снимки. При желании можно воспользоваться опциями, ограничивающими поиск введенного текста только описаниями фото или же присвоенными им тегами. Переключатель Groups позволяет найти тематические группы пользователей Flickr. Необходимо отметить, что последующий поиск в архивах таких тематических групп достаточно эффективен и позволяет добиться хороших результатов. Переключатель People предлагает поиск имен пользователей (рис. 7.3).
Рис. 7.3. Интерфейс простого поиска фотохостинга Flickr
Режим расширенного поиска предлагает поиск с использованием логических операторов и поиск по точной фразе. Присутствуют и дополнительные фильтры, позволяющие указывать тип нужного контента (фото, видео, рисунки), вести поиск по дате создания или загрузки изображения, включать «семейный фильтр», а также отбирать фотоработы, предоставленные по лицензии Creative Commons.
Страница результатов поиска предлагает просмотреть расположенные мозаикой миниатюры изображений. Предлагаются три режима отображения миниатюр, отличающиеся размером каждой миниатюры и подробностью текстового описания. Боковая панель страницы выдачи содержит список групп, изображения из архивов которых попали в результаты поиска, список фотографов, а также перечень географических местоположений, где были сделаны найденные снимки. Расширить или уточнить свой запрос можно с помощью инструмента Tag Clusters, в котором демонстрируется перечень тегов, отмечающих изображения текущей страницы выдачи.
Аббревиатура CBIR обозначает технологии поиска картинок, основанные на анализе характеристик изображенных на них объектов. Другими словами, CBIR-система пытается «рассмотреть» содержимое самой картинки.
Контентный анализ изображения нельзя назвать «горячей новинкой» – подобные технологии давно и активно используются в системах видеонаблюдения, более того, они давно работают за кулисами универсальных поисковиков в качестве части так называемых «семейных» фильтров. Экспериментальные машины просто дают пользователям контроль над таким режимом поиска и предлагают новые, оригинальные интерфейсы.
В общем виде CBIR-система, как и обычный поисковик, работает в два этапа: индексирование и собственно поиск по запросу пользователя. На первом этапе каждое изображение описывается и заносится в базу данных. Как мы уже выяснили, обычные интернет-поисковики ориентируются на тексты содержащих изображения веб-страниц, имена графических файлов и другие косвенные признаки. В отличие от них CBIR-система с помощью специальных алгоритмов анализирует характеристики самого изображения – его цветовую гамму, композицию, очертания предметов и другие подобные признаки. Есть принципиальные отличия и на этапе поиска картинок. Поскольку индексируемые признаки у CBIR-поисковиков не совсем обычные, то и предлагаемые пользователям инструменты составления запросов заметно отличаются от привычных форм с полями ввода ключевых слов.
В настоящее время различают несколько основных типов CBIR-систем, которые отличаются способом составления поискового запроса.
Первый вариант – уточнение запроса путем отбора похожих изображений пользователем. Сначала в базе системы по ключевым словам находится некоторое подмножество картинок нужной тематики, после чего пользователь выбирает среди них похожие на то, что он хотел бы увидеть в итоге. Ориентируясь на эти указания, поисковик предлагает новый набор картинок, отобранный по образцу одобренных пользователем изображений.
Второй тип CBIR-систем позволяет вести поиск изображений по точно заданными визуальным параметрам. В этом случае пользователь указывает точные значения различных характеристик необходимого изображения, которые затем сравниваются с имеющимися в базе поисковика.
Третий тип CBIR-систем работает с графическим запросом. Системе предъявляется некий образец, она производит его анализ, после чего проводит в своей индексной базе поиск изображений со сходными параметрами.
Финский экспериментальный поисковик Tiltomo является примером реализации технологии уточнения запроса с помощью похожих изображений. Разработчики Tiltomo решили не тратить ресурсы на формирование самостоятельной базы изображений, а предпочли работать с готовой базой фотохостинга Flickr. Здесь действует ограничение – поиск идет не во всей многомиллионной базе Flickr, а в тестовой выборке, объем которой постоянно увеличивается и в настоящее время составляет несколько сотен тысяч фото.
Поиск начинается вводом ключевого слова-тега, которое нужно для формирования первоначальной выборки снимков с различными визуальными характеристиками. Начинать поиск можно также со случайного набора снимков, предлагаемого системой.
Интерфейс выдачи Tiltomo максимально прост. Пользователь работает со страницей, содержащей пару десятков миниатюр фотоснимков, сопровожденных несколькими ссылками-переключателями (рис. 7.4). Далее доступны два варианта действий: уточнение темы запроса и поиск по характеристикам изображения. Для уточнения темы достаточно выбрать понравившийся снимок-пример и щелкнуть на ссылке Find Similar by Theme, которая находится под каждой миниатюрой. Допустим, вам требуются фотоснимки обычных съедобных яблок – никаких проблем, выбирайте соответствующий образец и получайте новую страницу результатов, на которой все снимки будут содержать изображения яблок в различных ситуациях и ракурсах.
