Abre ahora mismo cualquier aplicación de redes sociales y cuenta cuántos segundos pasan antes de que te encuentres con un bloque de texto sin imagen adjunta. Seguro que esperas un buen rato.
Internet es, de forma abrumadora e irreversible, un medio visual.
Se calcula que 14.000 millones de imágenes se comparten a diario en las redes sociales. Se calcula que la Búsqueda de imágenes de Google indexa 136.000 millones de imágenes, y, según los expertos, esa cifra podría alcanzar los 382.000 millones en 2030 con el ritmo actual de creación de imágenes.
Entre todas estas imágenes, encontrar una realmente útil, correctamente licenciada, la que realmente muestra lo que dice mostrar, es una tarea realmente difícil.
En este artículo aprenderá:
- Qué es la búsqueda de imágenes y sus distintas formas
- Orientación práctica sobre el uso eficaz de técnicas avanzadas de búsqueda de imágenes
- Cómo protegerse de las imágenes falsas en Internet
Principales conclusiones
- Los resultados útiles de la búsqueda de imágenes dependen de lo específicas que sean tus palabras clave, la plataforma en la que busques y los filtros que utilices para la resolución y los derechos de uso.
- Una persona normal se encuentra con mucha desinformación en las redes sociales, por lo que la búsqueda inversa de imágenes es una herramienta infrautilizada.
- Puedes encontrar imágenes gratuitas y de alta calidad en licencias Creative Commons, Openverse, colecciones de dominio público del Smithsonian, el Museo Metropolitano, la Biblioteca del Congreso, etc.
- El detector de imágenes de IA indetectable utilizado junto con la búsqueda inversa y la inspección de metadatos proporciona una sólida verificación contra las imágenes generadas por IA.
¿Qué es una técnica de búsqueda de imágenes?
Una técnica de búsqueda de imágenes es cualquier método que permita a un sistema informático encontrar y recuperar información basada en contenido visual.
Cuando los investigadores empezaron a explorar las técnicas de búsqueda de imágenes a principios de los años 90, su planteamiento era ridículamente sencillo para los estándares actuales.
Christel Faloutsos y sus colegas de IBM fueron los fundadores de Consulta por contenido de imagen en 1994.
No vuelvas a preocuparte de que la IA detecte tus textos. Undetectable AI puede ayudarle:
- Haz que aparezca tu escritura asistida por IA de aspecto humano.
- Bypass las principales herramientas de detección de IA con un solo clic.
- Utilice AI de forma segura y con confianza en la escuela y el trabajo.
QBIC podría buscar en bases de datos de imágenes utilizando el color, la textura y la forma. Un objeto circular rojo coincidiría con otros objetos circulares rojos. Eso era, más o menos, todo.
En la actualidad, la búsqueda de imágenes incluye una gama sorprendentemente amplia de enfoques:
- Búsqueda de imágenes basada en texto, en la que se escriben palabras clave y se recuperan imágenes etiquetadas con metadatos coincidentes, esencialmente con lo que empezó Google Imágenes.
- Recuperación de imágenes basada en el contenido, o CBIR, que analiza el contenido visual
- Búsqueda inversa de imágenes, en la que se proporciona una imagen a Google Lens y TinEye y se pide al sistema que encuentre otras visualmente similares.
Uso eficaz de la búsqueda inversa de imágenes
El mecanismo básico de la búsqueda inversa de imágenes es bastante sencillo.
Todo lo que tienes que hacer es alimentar el sistema con una imagen, ya sea subiendo un archivo o, en el caso de Google Lens, apuntando literalmente la cámara de tu teléfono a algo en el mundo físico.
Analizará el contenido visual y le devolverá los resultados visualmente similares o contextualmente relacionados con su imagen.
Pero, ¿cómo conseguir que estas técnicas de búsqueda por similitud de imágenes funcionen mejor?
Google Lens es sin duda la herramienta más útil para productos de consumo, puntos de referencia y cualquier cosa que pueda tener una presencia significativa en Internet.
Este es el resultado de Google Lens cuando le proporcionamos la imagen del edificio de Derecho de Harvard:
TinEye se creó específicamente para rastrear el origen de las imágenes. Lleva indexando imágenes desde 2008 y ha acumulado más de 62.000 millones de imágenes en su base de datos.
Yandex Images tiende a funcionar mejor en reconocimiento facial y en imágenes que son más frecuentes en espacios web no ingleses, de Europa del Este en particular.
A Estudio sobre ciberseguridad 2022 ha realizado una rigurosa comparación de estas plataformas y ha descubierto que su precisión en la búsqueda inversa de imágenes es:
- Google: 65%
- Bing: 55%
- Yandex: 50%
Muchas veces, su imagen de interés tendrá mucho ruido visual. Por ejemplo, un fondo muy cargado, varios objetos, gente alrededor de lo que quieres destacar en tu búsqueda.
Así que asegúrate de recortar al tema específico que quieres investigar para que el sistema tampoco se confunda.
Consejos para encontrar imágenes de alta calidad
Unos cuantos ajustes deliberados en la forma de buscar y en los filtros pueden producir imágenes mucho mejores que una búsqueda genérica.
- Utilice palabras clave de búsqueda claras
La especificidad de los términos de búsqueda influye directamente en los resultados obtenidos.
Los motores de búsqueda relacionan las imágenes con las consultas en gran medida a través de los metadatos asociados y el texto que las rodea. Investigación sobre recuperación de imágenes basada en palabras clave ha demostrado que las consultas de palabras clave explícitas y precisas obtienen resultados más pertinentes.
Trata de pensar en tu imagen objetivo por capas. Empezando por el sujeto y añadiendo después descriptores de estilo, entorno, ambiente, iluminación y uso previsto.
Además, los archivos institucionales, como los de museos o universidades, y las plataformas especializadas en fotos de archivo ofrecen tipos de imágenes distintos a los de una búsqueda general en Internet.
Si buscas una fotografía histórica, probablemente Google Imágenes no sea la mejor herramienta para conseguirlas. Es mucho más probable que la Biblioteca del Congreso, Europeana o las colecciones de libre acceso del Smithsonian te proporcionen lo que necesitas.
- Filtrar por resolución de imagen
La resolución, en términos sencillos, es la dimensión de una imagen. Es posible que una imagen se vea bien a tamaño miniatura, pero se convierta en un desastre pixelado al imprimirla.
Puedes filtrar el tamaño de la imagen que te interesa con las funciones de búsqueda integradas en casi todas las herramientas de búsqueda de imágenes. La búsqueda avanzada de Google Imágenes, por ejemplo, permite filtrar los resultados por tamaño, formato, derechos de uso y muchos otros parámetros.
En Google Imágenes, puedes acceder a estos filtros en “Herramientas” una vez que hayas realizado una búsqueda inicial. O, simplemente pulse aquí para probarlo.
Las plataformas de búsqueda específicas para imágenes, como Unsplash, Pexels y Adobe Stock, se basan en la alta resolución. Es poco probable que encuentres algo por debajo de un umbral utilizable.
La resolución que necesites dependerá en gran medida del uso que le des a la imagen.
- 72 PPP, es decir, más de 1.000 píxeles, es la resolución estándar para la web.
- Para imprimir una imagen a toda página, necesitas al menos 300 PPP, es decir, más de 2.500 x 3.500 píxeles.
El formato JPEG está bien en la mayoría de los casos. Si necesitas una imagen con fondo transparente, PNG o TIFF conservarán más datos.
- Comprobar los derechos de autor o de uso
Encontrar una imagen y poder utilizarla son cosas totalmente distintas.
Según Datos de seguimiento de la DMCA, las imágenes representan el 23% de todas las solicitudes de retirada relacionadas con los derechos de autor, la mayor categoría de tipo de contenido individualizado en línea.
El lugar más seguro para conseguir imágenes utilizables es buscar en sitios donde los derechos de uso sean explícitos desde el principio.
Las licencias Creative Commons existen en un espectro que va desde “libre para cualquier uso” a “se requiere atribución” y “sólo para uso no comercial”.”
En Herramienta de búsqueda de Creative Commons, ahora llamada Openverse, te permite filtrar tu búsqueda según el tipo de licencia. Podrás encontrar imágenes que se ajusten a tus necesidades sin tener que preocuparte por los permisos.
Muchas colecciones de imágenes de dominio público de archivos institucionales están ampliamente disponibles y son de uso gratuito.
El Museo Metropolitano de Arte ha más de 490.000 imágenes de alta resolución en su colección de dominio público, todos disponibles para su descarga y reutilización sin restricciones.
De hecho, la Búsqueda avanzada de Google Imágenes también permite filtrar las imágenes en función de los “derechos de uso”.”
Cómo la IA indetectable mejora la búsqueda de imágenes
El desfase entre lo que la gente quiere encontrar y lo que realmente busca es un problema reconocido desde hace tiempo en la recuperación de información.
La mayoría de los usuarios no saben realmente cómo construir consultas de búsqueda específicas. Puedes utilizar el chat de Undetectable AI para ayudarte a encontrar las palabras clave adecuadas que describan las imágenes que tienes en mente antes de acudir a una herramienta de búsqueda de imágenes.
Otro problema al que nos enfrentamos con las imágenes es si son reales o no. Un estudio a gran escala publicado en arXiv analizó aproximadamente 287.000 evaluaciones de imágenes de más de 12.500 participantes de todo el mundo.
Se descubrió que los humanos sólo tenían una tasa de acierto de 62% cuando intentaban distinguir las imágenes generadas por la IA de las reales.
Undetectable AI Image Detector ejecuta un análisis a nivel de píxel para buscar patrones de textura, ruido, saturación de color y artefactos estructurales asociados estadísticamente con la salida de IA generativa.
La detección se basa en el contenido de píxeles y no en los metadatos. Por lo tanto, si se han eliminado los metadatos de una imagen y no hay ninguna marca de agua, podrás detectar su origen IA.
Es compatible con todos los generadores de imágenes siguientes:
- DALL-E
- Difusión estable
- A mitad de viaje
- Ideograma
- Flux
- Creador de imágenes Bing
- GANs
- Nano Banana (Google DeepMind)
- Seedream
- Adobe Firefly
Evitar imágenes falsas en Internet
Se calcula que más de 500.000 deepfakes se compartieron en redes sociales sólo en 2023. Y eso es sólo la variedad sintética.
No tiene en cuenta el volumen mucho mayor de fotografías reales deliberadamente despojadas de contexto o recicladas de acontecimientos antiguos para tergiversar los actuales.
Según NewsGuard, que rastrea las fuentes de desinformación, el número de sitios de noticias falsas con IA se multiplicó por diez en 2023, y no ha dejado de crecer hasta 2026.
Cuando la gente busca imágenes relacionadas con noticias de última hora, estas imágenes falsas y manipuladas suelen estar entre las más difundidas y, por tanto, entre las más indexadas.
Así que, cada vez que te encuentres con una imagen que provoque una reacción fuerte, haz siempre una búsqueda inversa para ver cuándo se utilizó por primera vez, en qué contexto se utilizó, la fuente de la foto y si esa fuente es creíble.
También tenemos una guía útil sobre cómo saber si una imagen está generada por IA o es falsa.
Cuando se edita una imagen y se vuelve a guardar, las zonas manipuladas se comprimen de forma diferente a las secciones originales. Puede detectarse mediante la técnica de Análisis del Nivel de Error (ELA) utilizando la herramienta web gratuita, FotoForensics.
Usos prácticos de la búsqueda de imágenes
La búsqueda de imágenes tiene muchos más usos de los que puedas imaginar. Estos son algunos de los usos prácticos de la búsqueda de imágenes:
- Si has visto una chaqueta que quieres pero no tienes ni idea de cómo se llama o quién la fabrica, subir una foto es infinitamente más directo que intentar describirla con palabras clave. Los usuarios de búsquedas visuales convierten a tasas 30% más altas en comparación con los usuarios de búsquedas de texto tradicionales en las compras online.
- En sanidad, los sistemas de recuperación de imágenes médicas basados en el contenido ayudan a los médicos a buscar casos visualmente similares en las bases de datos de radiología y patología.
- Toda la carrera de los periodistas se basa en la comprobación de hechos. La Red Mundial de Periodismo de Investigación ha formalizado la búsqueda de imágenes como herramienta clave de verificación en el periodismo. Se utiliza para rastrear la procedencia de fotografías, identificar a personas en imágenes, localizar el contexto original de una escena, cruzar pruebas visuales entre múltiples fuentes, etc.
- Google ha desarrollado SpeciesNet, un modelo de inteligencia artificial de código abierto que se utiliza para identificar animales salvajes en imágenes de cámaras trampa. Contribuye a la conservación de la fauna automatizando la identificación de especies a partir de imágenes.
- También puede utilizar Detección de imágenes AI detectar el plagio en trabajos visuales en contextos académicos.
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Reflexiones finales
Las herramientas de búsqueda de imágenes están en todos los teléfonos. Solo Google Lens gestiona ya 20.000 millones de búsquedas mensuales, habiendo pasado de 10 millones de usos diarios en un periodo relativamente corto.
Las técnicas de búsqueda avanzada e inversa de imágenes que se explican en este artículo deberían ayudarte a extraer valor de las herramientas que tienes en tus manos.
Además, ser capaz de diferenciar una imagen generada por la IA de una genuinamente creada por un ser humano es una habilidad básica de alfabetización para todos, especialmente cuando vivimos en este mundo dominado por la IA.
Nuestra IA indetectable analiza patrones de ruido, artefactos de compresión, saturación de color y señales en el dominio de la frecuencia para ayudarle a mantenerse alejado de las imágenes falsas en línea.
Pruébelo hoy mismo.