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關鍵詞搜索已經過時了 構圖感知搜索引擎問世責任編輯 :李飛    文章來源 :星翼創想(www.vividpop.net)    發布時間 :2017-10-19    閱讀次數:2609     專題 :網站建設

找到一張滿意的圖有多難?


首先第一步當然是輸入關鍵詞,不過往往會顯示出很多的結果,我們需要選擇不同顏色、尺寸來進一步精確搜索范圍。很多圖片網站提供了更詳細的篩選條件,來幫助用戶快速找到合適的圖片,不過結果還是不夠理想,基于條件搜索的方法依然不夠「人性化」。


一張圖中有很多元素,這些元素的位置往往不可控,我們需要在大量相似的圖中找到合適構圖的那一張,整個過程很費時。Shutterstock 提供了一種新的搜索工具 Composition Aware Search,用戶可以基于構圖更快速地找到精確的結果。


構圖感知搜索引擎


這個工具運用的是深度學習技術,基于 Shutterstock 的下一代視覺模型,將機器視覺、自然語言處理和信息檢索技術相結合,在海量的圖庫中找到與搜索標準相匹配的結果。添加關鍵詞到畫布中,然后移動到想要的位置,就可以看到對應構圖的圖片。


舉個例子,輸入關鍵詞「cat」,移動到左邊,再添加關鍵詞「dog」,放到右邊,就可以找到左邊是貓,右邊是狗的圖片。隨意移動關鍵詞的位置,可以在搜索結果中實時看到更改。


很多用戶找圖費時間,很大的原因就是對構圖不滿意,比如用于幻燈片的背景,圖上要有合適的空間留著寫文案。在 Shutterstock 的新工具中,你還能自定義文本位置,找到有合適留白的圖片。



Shutterstock 創始人 Jon Oringer 提到:「這項技術的主要突破在于,我們只需要訓練模型來識別內容是什么,而位置變化可以交給深度神經網絡來完成?!?/span>


對設計師和很多需要經常找圖的用戶來說,這個工具可以極大地提升找圖的效率。


用機器學習識別視覺內容


這個工具由 Shutterstock 內部的計算機視覺團隊開發,去年他們就曾推出了反向搜索和相似圖片搜索的功能,這些技術的目的都是為了讓用戶更快速地找到想要的圖片。


很多公司都在用機器學習來對視覺內容進行標記和分類。Pinterest 和零售商 Target 合作升級了拍照搜索,可以反向搜索菜單,還能搜索到商品。某成人網站也開始啟用 AI 系統,使用機器學習來識別 XX 明星,自動標記 500 萬個視頻內容。


基于構圖的搜索工具是 Shutterstock 用 AI 改變圖片搜索的另一突破,不過目前這項技術還處在測試階段,只能識別一些簡單的內容。


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