Abra qualquer aplicativo de mídia social agora mesmo e conte quantos segundos se passaram antes de encontrar um bloco de texto simples sem nenhuma imagem anexada a ele. Tenho certeza de que você vai esperar um bom tempo!
A Internet é, de forma esmagadora e irreversível, uma mídia visual.
Uma estimativa de 14 bilhões de imagens são compartilhados diariamente em plataformas de mídia social. Atualmente, a Pesquisa de imagens do Google indexa cerca de 136 bilhões de imagens, e especialistas dizem que esse número pode chegar a 382 bilhões até 2030 com o ritmo atual de criação de imagens.
Entre todas essas imagens, encontrar uma verdadeiramente útil e corretamente licenciada, que realmente mostre o que diz mostrar, é uma tarefa realmente difícil.
Neste artigo, você aprenderá:
- O que é a pesquisa de imagens e suas várias formas
- Orientação prática sobre o uso eficaz de técnicas avançadas de pesquisa de imagens
- Como se proteger de imagens falsas on-line
Principais conclusões
- Os resultados úteis da pesquisa de imagens dependem de quão específicas são suas palavras-chave, da plataforma em que você pesquisa e dos filtros que você usa para resolução e direitos de uso
- Uma pessoa comum encontra muita desinformação em seus feeds de mídia social, para os quais a pesquisa reversa de imagens é uma ferramenta pouco utilizada.
- Você pode encontrar imagens gratuitas e de alta qualidade na licença Creative Commons, Openverse, coleções de domínio público do Smithsonian, do Metropolitan Museum, da Biblioteca do Congresso, etc.
- O detector de imagens de IA indetectável usado juntamente com a pesquisa reversa e a inspeção de metadados fornece uma forte verificação contra imagens geradas por IA.
O que é uma técnica de pesquisa de imagens?
Uma técnica de pesquisa de imagens é qualquer método que permita que um sistema de computador encontre e recupere informações com base em conteúdo visual.
Quando os pesquisadores começaram a explorar as técnicas de pesquisa de imagens no início da década de 1990, sua abordagem era ridiculamente simples para os padrões atuais.
Christel Faloutsos e seus colegas da IBM foram os fundadores do Consulta por conteúdo de imagem em 1994.
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O QBIC poderia pesquisar bancos de dados de imagens usando cor, textura e forma. Um objeto circular vermelho corresponderia a outros objetos circulares vermelhos. Era mais ou menos isso.
Atualmente, a pesquisa de imagens inclui uma variedade surpreendentemente ampla de abordagens:
- Pesquisa de imagens baseada em texto, em que você digita palavras-chave e recupera imagens marcadas com metadados correspondentes, basicamente o que o Google Images começou a fazer
- Recuperação de imagens com base em conteúdo, ou CBIR, que analisa o conteúdo visual
- Pesquisa reversa de imagens, na qual você fornece uma imagem ao Google Lens e ao TinEye e pede ao sistema que encontre imagens visualmente semelhantes
Usando a pesquisa reversa de imagens de forma eficaz
O mecanismo básico da pesquisa reversa de imagens é bastante simples.
Tudo o que você precisa fazer é alimentar o sistema com uma imagem, seja fazendo o upload de um arquivo ou, no caso do Google Lens, literalmente apontando a câmera do seu telefone para algo no mundo físico.
Ele analisará o conteúdo visual e retornará os resultados que são visualmente semelhantes ou contextualmente relacionados à sua imagem.
Mas como realmente fazer com que essas técnicas de pesquisa de similaridade de imagens funcionem melhor?
O Google Lens é, sem dúvida, a ferramenta mais útil para produtos de consumo, pontos de referência e qualquer coisa que possa ter uma presença significativa na Web.
Aqui está o resultado do Google Lens quando fornecemos a ele a imagem do prédio da Harvard Law:
O TinEye foi criado especificamente para rastrear as origens das imagens. Ele indexa imagens desde 2008 e acumulou mais de 62 bilhões de imagens em seu banco de dados, segundo contagens recentes.
O Yandex Images tende a funcionar melhor no reconhecimento facial e em imagens que são mais predominantes em espaços da Web que não são em inglês, especialmente na Europa Oriental.
A Estudo de segurança cibernética de 2022 realizou uma comparação rigorosa entre essas plataformas e constatou que a precisão da pesquisa reversa de imagens era:
- Google: 65%
- Bing: 55%
- Yandex: 50%
Muitas vezes, sua imagem de interesse terá muito ruído visual. Por exemplo, um plano de fundo movimentado, vários objetos, pessoas ao redor do objeto que você deseja focar em sua pesquisa.
Portanto, certifique-se de cortar para o assunto específico que você deseja investigar para que o sistema também não se confunda.
Dicas para encontrar imagens de alta qualidade
Alguns ajustes deliberados na forma como você pesquisa e no que você filtra podem produzir imagens muito melhores do que uma pesquisa genérica.
- Use palavras-chave de pesquisa claras
A especificidade de seus termos de pesquisa tem um impacto direto nos resultados que você obtém.
Os mecanismos de pesquisa combinam imagens com consultas, em grande parte por meio de metadados associados e do texto ao redor. Pesquisa sobre recuperação de imagens baseada em palavras-chave demonstrou que as consultas explícitas e precisas de palavras-chave obtêm resultados mais relevantes.
Tente pensar em sua imagem alvo em camadas. Comece com o tema e, em seguida, adicione descritores de estilo, cenário, clima, iluminação e uso pretendido.
Além disso, os arquivos institucionais, como museus ou universidades, e as plataformas dedicadas de banco de imagens oferecem tipos diferentes de imagens do que uma pesquisa geral na Web.
Se você está procurando uma fotografia histórica, o Google Images provavelmente não é a melhor ferramenta para obtê-la. A Biblioteca do Congresso, a Europeana ou as coleções de acesso aberto do Smithsonian têm muito mais chances de fornecer o que você precisa.
- Filtrar por resolução de imagem
A resolução, em termos mais simples, é a dimensão de uma imagem. É possível que uma imagem pareça boa no tamanho de miniatura, mas se transforme em uma bagunça pixelada quando impressa.
Você pode filtrar o tamanho da imagem de seu interesse com os recursos de pesquisa incorporados em quase todas as ferramentas de pesquisa de imagens. A Pesquisa avançada do Google Images, por exemplo, permite filtrar os resultados por tamanho, formato, direitos de uso e muitos outros parâmetros.
No Google Images, você pode acessar esses filtros em “Ferramentas” depois de executar uma pesquisa inicial. Ou, simplesmente clique aqui para experimentá-lo.
As plataformas de pesquisa específicas para imagens, como Unsplash, Pexels e Adobe Stock, são criadas tendo como base a alta resolução. É improvável que você encontre algo abaixo de um limite utilizável lá.
A resolução necessária depende muito do caso de uso da imagem.
- 72 DPI, ou qualquer coisa acima de 1000 pixels, é a resolução padrão para uso na Web
- Para uma impressão de página inteira de uma imagem, é necessário ter pelo menos 300 DPI ou mais de 2500 x 3500 pixels
O formato JPEG é bom na maioria das vezes. Se você precisar de uma imagem com fundo transparente, o PNG ou o TIFF preservará mais dados.
- Verifique os direitos autorais ou de uso
Encontrar uma imagem e poder usá-la são coisas totalmente diferentes.
De acordo com Dados de rastreamento DMCA, Em um ano, as imagens representam 23% de todas as solicitações de remoção relacionadas a direitos autorais, a maior categoria de tipo de conteúdo on-line direcionado individualmente.
O lugar mais seguro para obter imagens utilizáveis é pesquisar em locais onde os direitos de uso estão explícitos desde o início.
A licença Creative Commons existe em um espectro que vai de “livre para qualquer uso” a “atribuição obrigatória” e “somente para fins não comerciais”.”
O Ferramenta de pesquisa Creative Commons, agora chamada Openverse, permite que você filtre sua pesquisa de acordo com o tipo de licença. Você pode encontrar imagens que atendam às suas necessidades sem ter que se preocupar com permissões.
Muitas coleções de imagens de domínio público de arquivos institucionais estão amplamente disponíveis e podem ser usadas gratuitamente.
O Metropolitan Museum of Art tem mais de 490.000 imagens de alta resolução em sua coleção de domínio público, todos disponíveis para download e reutilização sem restrições.
De fato, a Pesquisa avançada do Google Images também permite filtrar suas imagens com base nos “direitos de uso”.”
Como a IA indetectável melhora a pesquisa de imagens
A lacuna entre o que as pessoas querem encontrar e o que elas realmente pesquisam é um problema reconhecido há muito tempo na recuperação de informações.
A maioria dos usuários não sabe realmente como construir consultas de pesquisa específicas. Você pode usar o bate-papo da Undetectable AI para ajudá-lo a encontrar as palavras-chave certas que descrevem as imagens que você tem em mente antes de usar uma ferramenta de pesquisa de imagens.
Outro problema que enfrentamos com as imagens é saber se elas são reais ou não. Um estudo em grande escala publicado no arXiv analisou aproximadamente 287.000 avaliações de imagens de mais de 12.500 participantes em todo o mundo.
Ele descobriu que os humanos tiveram uma taxa de sucesso de apenas 62% ao tentar distinguir imagens geradas por IA de imagens reais.
O Undetectable AI Image Detector executa uma análise em nível de pixel para procurar padrões de textura, ruído, saturação de cor e artefatos estruturais estatisticamente associados à saída de IA generativa.
A detecção é baseada no conteúdo do pixel e não nos metadados. Portanto, se os metadados de uma imagem tiverem sido removidos e nenhuma marca d'água estiver presente, você ainda poderá detectar a origem da IA.
Ele é compatível com todos os geradores de imagens a seguir:
- DALL-E
- Difusão estável
- Meio da jornada
- Ideograma
- Fluxo
- Criador de imagens do Bing
- GANs
- Nano Banana (Google DeepMind)
- Seedream
- Adobe Firefly
Como evitar imagens falsas on-line
As estimativas sugerem que mais de 500.000 deepfakes foram compartilhadas em mídia social somente em 2023. E isso é apenas a variedade sintética.
Isso não leva em conta o volume muito maior de fotografias reais deliberadamente retiradas do contexto ou recicladas de eventos antigos para deturpar os atuais.
De acordo com a NewsGuard, que rastreia as fontes de desinformação, o número de sites de notícias falsas habilitados para IA aumentou dez vezes em 2023 e só tem crescido em 2026.
Quando as pessoas pesquisam imagens relacionadas a notícias de última hora, essas imagens falsas e manipuladas geralmente estão entre as que mais circulam e, portanto, entre as mais indexadas.
Portanto, sempre que encontrar uma imagem que provoque uma forte reação, faça uma pesquisa reversa para ver quando ela foi usada pela primeira vez, em que contexto foi usada, a fonte da foto e se essa fonte é confiável.
Também temos um guia útil sobre Como saber se uma imagem é gerada por IA ou falsa.
Quando uma imagem é editada e salva novamente, as áreas manipuladas são comprimidas de forma diferente das seções originais. Isso pode ser detectado por meio da técnica de análise de nível de erro (ELA) usando a ferramenta gratuita da Web, FotoForensics.
Usos práticos da pesquisa de imagens
A pesquisa de imagens tem muito mais usos do que você pode imaginar. Aqui estão alguns dos usos práticos da pesquisa de imagens:
- Se você viu uma jaqueta que deseja, mas não tem ideia de como ela se chama ou quem a fabrica, carregar uma foto é infinitamente mais direto do que tentar descrevê-la com palavras-chave. Os usuários de pesquisa visual convertem a taxas 30% mais altas em comparação com os usuários de pesquisa de texto tradicional em compras on-line.
- Na área da saúde, os sistemas de recuperação de imagens médicas baseados em conteúdo ajudam os médicos a pesquisar em bancos de dados de radiologia e patologia casos visualmente semelhantes.
- Toda a carreira dos jornalistas é baseada na verificação de fatos. A Rede Global de Jornalismo Investigativo formalizou a pesquisa de imagens como uma ferramenta de verificação fundamental no jornalismo. Ela é usada para rastrear a procedência de fotografias, identificar pessoas em imagens, localizar o contexto original de uma cena, fazer referência cruzada de evidências visuais em várias fontes etc.
- O Google desenvolveu o SpeciesNet, um modelo de IA de código aberto usado para identificar a vida selvagem em imagens de armadilhas fotográficas. Ele ajuda nos esforços de conservação da vida selvagem, automatizando a identificação de espécies a partir de imagens.
- Você também pode usar Detecção de imagens por IA para detectar plágio em trabalhos visuais em contextos acadêmicos.
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Considerações finais
Existem ferramentas de pesquisa de imagens nos celulares de todos. O Google Lens sozinho agora lida com 20 bilhões de pesquisas mensais, tendo crescido de 10 milhões de usos diários em um período relativamente curto.
As técnicas avançadas e reversas de pesquisa de imagens explicadas neste artigo devem ajudá-lo a extrair valor das ferramentas que você tem em suas mãos.
Além disso, ser capaz de diferenciar uma imagem gerada por IA de uma imagem genuinamente criada por humanos é uma habilidade básica de alfabetização para todos, especialmente quando vivemos em um mundo dominado pela IA.
Nosso Undetectable AI analisa padrões de ruído, artefatos de compressão, saturação de cores e sinais no domínio da frequência para ajudá-lo a evitar imagens falsas on-line.
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