Aprite subito una qualsiasi applicazione di social media e contate quanti secondi passano prima di trovare un blocco di testo semplice senza alcuna immagine allegata. Sono sicuro che aspetterete a lungo!
Internet è, in modo preponderante e irreversibile, un mezzo visivo.
Una stima 14 miliardi di immagini vengono condivise ogni giorno sulle piattaforme dei social media. La ricerca per immagini di Google indicizza attualmente circa 136 miliardi di immagini, Gli esperti sostengono che questo numero potrebbe raggiungere i 382 miliardi entro il 2030, con l'attuale ritmo di creazione delle immagini.
Tra tutte queste immagini, trovarne una veramente utile, correttamente autorizzata, che mostri effettivamente ciò che dice di mostrare, è un lavoro davvero difficile.
In questo articolo imparerete a conoscere:
- Cos'è la ricerca per immagini e le sue varie forme
- Guida pratica all'utilizzo efficace di tecniche avanzate di ricerca delle immagini
- Come proteggersi dalle immagini false online
Punti di forza
- I risultati utili della ricerca di immagini dipendono dalla specificità delle parole chiave, dalla piattaforma di ricerca e dai filtri utilizzati per la risoluzione e i diritti di utilizzo.
- Una persona media si imbatte in molte informazioni errate sui propri feed di social media, per le quali la ricerca inversa di immagini è uno strumento sottoutilizzato.
- È possibile trovare immagini gratuite e di alta qualità su licenze Creative Commons, Openverse, collezioni di pubblico dominio dello Smithsonian, del Metropolitan Museum, della Biblioteca del Congresso, ecc.
- Il rilevatore di immagini AI non rilevabili, utilizzato insieme alla ricerca inversa e all'ispezione dei metadati, fornisce una solida verifica contro le immagini generate dall'AI.
Che cos'è una tecnica di ricerca per immagini?
Una tecnica di ricerca per immagini è un metodo che consente a un sistema informatico di trovare e recuperare informazioni basate su contenuti visivi.
Quando i ricercatori hanno iniziato a esplorare le tecniche di ricerca delle immagini all'inizio degli anni '90, il loro approccio era ridicolmente semplice per gli standard odierni.
Christel Faloutsos e i suoi colleghi di IBM sono stati i fondatori di Interrogazione per contenuto dell'immagine nel 1994.
Non preoccupatevi più che l'intelligenza artificiale rilevi i vostri messaggi. Undetectable AI Può aiutarvi:
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QBIC potrebbe cercare nei database di immagini utilizzando il colore, la struttura e la forma. Un oggetto circolare rosso corrispondeva ad altri oggetti circolari rossi. Questo era, più o meno, tutto.
Attualmente, la ricerca di immagini comprende una gamma sorprendentemente ampia di approcci:
- Ricerca di immagini basata sul testo, in cui si digitano parole chiave e si recuperano le immagini etichettate con i metadati corrispondenti, essenzialmente ciò che Google Images ha iniziato a fare
- Recupero di immagini basato sul contenuto, o CBIR, che analizza il contenuto visivo
- Ricerca inversa di immagini, in cui si fornisce un'immagine a Google Lens e TinEye e si chiede al sistema di trovare immagini visivamente simili.
Usare la ricerca inversa di immagini in modo efficace
Il meccanismo di base della ricerca inversa di immagini è piuttosto semplice.
Tutto ciò che si deve fare è fornire al sistema un'immagine, caricando un file o, nel caso di Google Lens, puntando letteralmente la fotocamera del telefono verso qualcosa nel mondo fisico.
Analizza il contenuto visivo e restituisce i risultati visivamente simili o contestualmente correlati all'immagine.
Ma come si fa a far funzionare meglio queste tecniche di ricerca per somiglianza di immagini?
Google Lens è probabilmente lo strumento più utile per i prodotti di consumo, i punti di riferimento e tutto ciò che può avere una presenza significativa sul web.
Ecco il risultato di Google Lens quando gli abbiamo fornito l'immagine dell'edificio di Harvard Law:
TinEye è stato creato appositamente per rintracciare l'origine delle immagini. Indicizza le immagini dal 2008 e ha accumulato oltre 62 miliardi di immagini nel suo database, secondo gli ultimi conteggi.
Yandex Images tende a funzionare meglio con il riconoscimento facciale e con le immagini che sono più diffuse negli spazi web non inglesi, in particolare dell'Europa dell'Est.
A Studio sulla cybersicurezza 2022 ha condotto un rigoroso confronto black-box di queste piattaforme e ha riscontrato che la loro accuratezza nella ricerca inversa di immagini è pari a:
- Google: 65%
- Bing: 55%
- Yandex: 50%
Spesso l'immagine di interesse presenta molti disturbi visivi. Ad esempio, uno sfondo affollato, più oggetti, persone in piedi intorno all'elemento che si desidera mettere a fuoco nella ricerca.
Assicuratevi quindi di ritagliare l'argomento specifico che volete indagare, in modo che anche il sistema non si confonda.
Suggerimenti per trovare immagini di alta qualità
Alcuni accorgimenti su come effettuare la ricerca e su cosa filtrare possono produrre immagini molto migliori rispetto a una ricerca generica.
- Utilizzare parole chiave di ricerca chiare
La specificità dei termini di ricerca ha un impatto diretto sui risultati ottenuti.
I motori di ricerca abbinano le immagini alle query in gran parte attraverso i metadati associati e il testo circostante. Ricerca sul recupero di immagini basato su parole chiave ha dimostrato che le query con parole chiave esplicite e precise recuperano risultati più pertinenti.
Cercate di pensare all'immagine di destinazione a strati. Iniziate dal soggetto e poi aggiungete i descrittori di stile, ambientazione, atmosfera, illuminazione e destinazione d'uso.
Inoltre, gli archivi istituzionali, come quelli dei musei o delle università, e le piattaforme di foto stock dedicate forniscono tipi di immagini diversi rispetto a una ricerca generica sul web.
Se state cercando una fotografia storica, Google Images non è probabilmente lo strumento migliore per ottenerla. La Biblioteca del Congresso, Europeana o le collezioni ad accesso aperto dello Smithsonian hanno maggiori probabilità di trovare ciò che vi serve.
- Filtro per risoluzione dell'immagine
La risoluzione, in termini più semplici, è la dimensione di un'immagine. È possibile che un'immagine appaia bene in formato miniatura, ma si trasformi in un pasticcio di pixel quando viene stampata.
È possibile filtrare le dimensioni dell'immagine di interesse con le funzioni di ricerca integrate in quasi tutti gli strumenti di ricerca delle immagini. La ricerca avanzata di Google Images, ad esempio, consente di filtrare i risultati in base a dimensioni, formato, diritti di utilizzo e molti altri parametri.
Su Google Images, è possibile accedere a questi filtri alla voce “Strumenti” dopo aver effettuato una prima ricerca. Oppure, semplicemente clicca qui per provarlo.
Le piattaforme di ricerca specifiche per le immagini, come Unsplash, Pexels e Adobe Stock, si basano sull'alta risoluzione come base. È improbabile che si trovi qualcosa al di sotto di una soglia utilizzabile.
La risoluzione necessaria dipende in larga misura dal caso d'uso dell'immagine.
- 72 DPI, o qualsiasi cosa al di sopra dei 1000 pixel, è la risoluzione standard per l'uso sul web.
- Per una stampa a pagina intera di un'immagine, è necessario avere almeno 300 DPI, ovvero 2500 x 3500 pixel.
Il formato JPEG va bene per la maggior parte dei casi. Se avete bisogno di un'immagine con uno sfondo trasparente, PNG o TIFF conserveranno più dati.
- Controllare i diritti di copyright o di utilizzo
Trovare un'immagine e poterla utilizzare sono cose completamente diverse.
Secondo Dati di tracciamento DMCA, Le immagini rappresentano il 23% di tutte le richieste di rimozione legate al copyright, la più grande categoria di contenuti individuali online.
Il posto più sicuro per ottenere immagini utilizzabili è cercare in luoghi dove i diritti di utilizzo sono espliciti fin dall'inizio.
Le licenze Creative Commons si articolano in uno spettro che va da “libero per qualsiasi uso” a “attribuzione obbligatoria” fino a “solo per uso non commerciale”.”
Il Strumento di ricerca Creative Commons, ora chiamato Openverse, consente di filtrare la ricerca in base al tipo di licenza. Potete trovare le immagini che corrispondono alle vostre esigenze senza dovervi preoccupare delle autorizzazioni.
Molte collezioni di immagini di pubblico dominio provenienti da archivi istituzionali sono ampiamente disponibili e utilizzabili gratuitamente.
Il Metropolitan Museum of Art ha oltre 490.000 immagini ad alta risoluzione nella sua collezione di pubblico dominio, tutti disponibili per il download e il riutilizzo senza restrizioni.
In effetti, la ricerca avanzata di Google Images consente anche di filtrare le immagini in base ai “diritti di utilizzo”.”
Come l'intelligenza artificiale non rilevabile migliora la ricerca delle immagini
Il divario tra ciò che le persone vogliono trovare e ciò che effettivamente cercano è da tempo un problema riconosciuto nell'information retrieval.
La maggior parte degli utenti non sa come costruire query di ricerca specifiche. Potete usare la chat di Undetectable AI per aiutarvi a trovare le parole chiave giuste che descrivono le immagini che avete in mente prima di passare a uno strumento di ricerca di immagini.
Un altro problema che dobbiamo affrontare con le immagini è se sono reali o meno. Uno studio su larga scala pubblicato su arXiv ha analizzato circa 287.000 valutazioni di immagini di oltre 12.500 partecipanti in tutto il mondo.
È emerso che gli esseri umani hanno avuto un tasso di successo di soli 62% quando hanno cercato di distinguere le immagini generate dall'IA da quelle reali.
Undetectable AI Image Detector esegue un'analisi a livello di pixel per cercare modelli di texture, rumore, saturazione del colore e artefatti strutturali statisticamente associati a risultati di AI generativa.
Il rilevamento si basa sul contenuto dei pixel piuttosto che sui metadati. Pertanto, se i metadati di un'immagine sono stati eliminati e non è presente alcun watermark, è comunque possibile individuarne l'origine AI.
È compatibile con tutti i seguenti generatori di immagini:
- DALL-E
- Diffusione stabile
- Viaggio intermedio
- Ideogramma
- Flusso
- Creatore di immagini Bing
- GAN
- Nano Banana (Google DeepMind)
- Seedream
- Adobe Lucciola
Evitare le immagini false online
Le stime indicano che oltre 500.000 deepfakes sono stati condivisi su social media solo nel 2023. E questa è solo la varietà sintetica.
Non tiene conto del volume molto più grande di fotografie reali deliberatamente private del contesto o riciclate da vecchi eventi per travisare quelli attuali.
Secondo NewsGuard, che tiene traccia delle fonti di disinformazione, il numero di siti di fake news abilitati dall'intelligenza artificiale è decuplicato nel 2023 ed è cresciuto solo nel 2026.
Quando le persone cercano immagini relative a notizie dell'ultima ora, queste immagini false e manipolate sono spesso tra le più diffuse e quindi tra le più indicizzate.
Quindi, ogni volta che vi imbattete in un'immagine che suscita forti reazioni, fate sempre una ricerca inversa per vedere quando è stata usata per la prima volta, in quale contesto è stata usata, la fonte della foto e se questa fonte è credibile.
Abbiamo anche una guida utile su come capire se un'immagine è generata dall'intelligenza artificiale o è falsa.
Quando un'immagine viene modificata e salvata, le aree manipolate si comprimono in modo diverso rispetto alle sezioni originali. Il problema può essere rilevato con la tecnica dell'analisi del livello di errore (ELA) utilizzando lo strumento web gratuito, FotoForensics.
Usi pratici della ricerca per immagini
La ricerca per immagini ha molti più usi di quanti se ne possano immaginare. Ecco alcuni degli usi pratici della ricerca per immagini:
- Se avete visto una giacca che desiderate ma non avete idea di come si chiami o di chi la produca, caricare una foto è infinitamente più diretto che cercare di descriverla con parole chiave. Gli utenti della ricerca visiva convertono a tassi 30% più alti rispetto agli utenti della ricerca testuale tradizionale negli acquisti online.
- Nel settore sanitario, i sistemi di recupero delle immagini mediche basati sul contenuto aiutano i medici a cercare nei database di radiologia e patologia casi visivamente simili.
- L'intera carriera dei giornalisti si basa sul fact-checking. Il Global Investigative Journalism Network ha formalizzato la ricerca di immagini come strumento chiave di verifica nel giornalismo. Viene utilizzata per rintracciare la provenienza delle fotografie, identificare le persone nelle immagini, individuare il contesto originale di una scena, incrociare le prove visive tra più fonti, ecc.
- Google ha sviluppato SpeciesNet, un modello di intelligenza artificiale open-source utilizzato per identificare la fauna selvatica nelle immagini delle fotocamere. Aiuta gli sforzi di conservazione della fauna selvatica automatizzando l'identificazione delle specie dalle immagini.
- Si può anche utilizzare Rilevamento di immagini AI per rilevare il plagio di opere visive in contesti accademici.
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Pensieri finali
Gli strumenti di ricerca per immagini sono presenti sui telefoni di tutti. Solo Google Lens gestisce 20 miliardi di ricerche mensili, passando da 10 milioni di utilizzi giornalieri in un periodo relativamente breve.
Le tecniche di ricerca avanzata e inversa delle immagini spiegate in questo articolo dovrebbero aiutarvi a estrarre valore dagli strumenti che avete tra le mani.
Inoltre, saper distinguere un'immagine generata dall'IA da una realmente creata dall'uomo è un'abilità di base per tutti, soprattutto quando viviamo in un mondo dominato dall'IA.
Il nostro AI non rilevabile analizza i modelli di rumore, gli artefatti di compressione, la saturazione del colore e i segnali del dominio della frequenza per aiutarvi a stare alla larga dalle immagini false online.
Provate oggi stesso!