Techniki wyszukiwania obrazów, które warto znać

Otwórz teraz dowolną aplikację społecznościową i policz, ile sekund minie, zanim napotkasz blok zwykłego tekstu bez dołączonego do niego obrazu. Jestem pewien, że będziesz długo czekać! 

Internet jest w przeważającej mierze i nieodwracalnie medium wizualnym. 

Szacunkowa 14 miliardów obrazów jest codziennie udostępnianych na platformach mediów społecznościowych. Wyszukiwarka obrazów Google indeksuje obecnie około 136 miliardów obrazów, a eksperci twierdzą, że liczba ta może osiągnąć 382 miliardy do 2030 roku przy obecnym tempie tworzenia obrazów.

Wśród tych wszystkich obrazów znalezienie naprawdę użytecznego, poprawnie licencjonowanego, takiego, który faktycznie pokazuje to, co twierdzi, że pokazuje, jest naprawdę trudnym zadaniem.

W tym artykule dowiesz się:

• Czym jest wyszukiwanie obrazów i jego różne formy

• Praktyczne wskazówki dotyczące skutecznego korzystania z zaawansowanych technik wyszukiwania obrazów

• Jak chronić się przed fałszywymi zdjęciami online

---

Kluczowe wnioski

• Przydatne wyniki wyszukiwania obrazów zależą od tego, jak szczegółowe są słowa kluczowe, platforma, na której wyszukujesz, oraz filtry używane do rozdzielczości i praw użytkowania

• Przeciętna osoba napotyka wiele błędnych informacji w swoich kanałach mediów społecznościowych, dla których odwrotne wyszukiwanie obrazów jest niedostatecznie wykorzystywanym narzędziem.

• Darmowe obrazy wysokiej jakości można znaleźć na licencjach Creative Commons, Openverse, w kolekcjach domeny publicznej Smithsonian, Metropolitan Museum, Library of Congress itp.

• Niewykrywalny detektor obrazów AI używany wraz z wyszukiwaniem wstecznym i inspekcją metadanych zapewnia silną weryfikację obrazów generowanych przez AI. 

---

Czym jest technika wyszukiwania obrazów?

Technika wyszukiwania obrazów to dowolna metoda, która umożliwia systemowi komputerowemu znajdowanie i pobieranie informacji na podstawie treści wizualnych. 

Kiedy naukowcy po raz pierwszy zaczęli badać techniki wyszukiwania obrazów we wczesnych latach 90-tych, ich podejście było śmiesznie proste jak na dzisiejsze standardy. 

Christel Faloutsos i jego koledzy z IBM byli założycielami firmy Zapytanie według zawartości obrazu w 1994 roku.

QBIC może przeszukiwać bazy danych obrazów przy użyciu koloru, tekstury i kształtu. Czerwony okrągły obiekt pasowałby do innych czerwonych okrągłych obiektów. Tak to mniej więcej wyglądało.

Obecnie wyszukiwanie obrazów obejmuje zaskakująco szeroki zakres podejść: 

1. Tekstowe wyszukiwanie obrazów, w którym wpisujesz słowa kluczowe i pobierasz obrazy oznaczone pasującymi metadanymi, zasadniczo to, od czego zaczęły się Obrazy Google.

2. Pobieranie obrazów na podstawie treści, lub CBIR, który analizuje zawartość wizualną

3. Odwrotne wyszukiwanie obrazów, w którym użytkownik dostarcza obraz do Google Lens i TinEye i prosi system o znalezienie podobnych wizualnie obrazów.

Skuteczne korzystanie z odwrotnego wyszukiwania obrazów

Podstawowy mechanizm odwrotnego wyszukiwania obrazów jest dość prosty.

Wszystko, co musisz zrobić, to dostarczyć systemowi obraz, przesyłając plik lub, w przypadku Google Lens, dosłownie kierując aparat telefonu na coś w świecie fizycznym.

Przeanalizuje zawartość wizualną i zwróci wyniki, które są wizualnie podobne lub kontekstowo powiązane z obrazem. 

Ale jak naprawdę sprawić, by te techniki wyszukiwania podobieństw obrazów działały lepiej? 

Google Lens jest prawdopodobnie najbardziej przydatnym narzędziem dla produktów konsumenckich, punktów orientacyjnych i wszystkiego, co może mieć znaczącą obecność w sieci. 

Oto wynik działania Google Lens, gdy dostarczyliśmy mu obraz budynku Harvard Law:

TinEye został stworzony specjalnie do śledzenia pochodzenia obrazów. TinEye indeksuje obrazy od 2008 roku i według ostatnich obliczeń zgromadził w swojej bazie danych ponad 62 miliardy obrazów. 

Yandex Images działa najlepiej w przypadku rozpoznawania twarzy i obrazów, które są bardziej rozpowszechnione w nieanglojęzycznych przestrzeniach internetowych, w szczególności w Europie Wschodniej. 

A Badanie cyberbezpieczeństwa 2022 przeprowadzili rygorystyczne porównanie tych platform w trybie black-box i stwierdzili, że ich dokładność odwrotnego wyszukiwania obrazów wynosi: 

• Google: 65%

• Bing: 55%

• Yandex: 50%

W wielu przypadkach interesujący nas obraz będzie zawierał dużo szumu wizualnego. Na przykład ruchliwe tło, wiele obiektów, ludzie stojący wokół rzeczy, na której chcesz się skupić podczas wyszukiwania. 

Upewnij się więc, że przycinasz do konkretnego tematu, który chcesz zbadać, aby system również się nie pomylił.

Wskazówki dotyczące wyszukiwania obrazów wysokiej jakości

Kilka celowych zmian w sposobie wyszukiwania i filtrowania może przynieść znacznie lepsze obrazy niż wyszukiwanie ogólne. 

• Używaj jasnych słów kluczowych wyszukiwania

Szczegółowość wyszukiwanych haseł ma bezpośredni wpływ na otrzymywane wyniki. 

Wyszukiwarki dopasowują obrazy do zapytań głównie poprzez powiązane metadane i otaczający tekst. Badania nad wyszukiwaniem obrazów na podstawie słów kluczowych wykazały, że wyraźne i precyzyjne zapytania o słowa kluczowe uzyskują bardziej trafne wyniki. 

Spróbuj myśleć o docelowym obrazie warstwami. Zaczynając od tematu, a następnie dodając deskryptory stylu, scenerii, nastroju, oświetlenia i zamierzonego zastosowania. 

Ponadto archiwa instytucjonalne, takie jak muzea lub uniwersytety, oraz dedykowane platformy zdjęć stockowych zapewniają inne rodzaje obrazów niż ogólne wyszukiwanie w Internecie. 

Jeśli szukasz historycznej fotografii, Google Images prawdopodobnie nie jest najlepszym narzędziem do jej uzyskania. Biblioteka Kongresu, Europeana lub ogólnodostępne kolekcje Smithsonian mają znacznie większe szanse na uzyskanie tego, czego potrzebujesz.

• Filtrowanie według rozdzielczości obrazu

Rozdzielczość, w najprostszym ujęciu, to wymiar obrazu. Możliwe jest, że obraz wygląda dobrze w rozmiarze miniatury, ale po wydrukowaniu zamienia się w pikselowy bałagan. 

Rozmiar interesującego obrazu można filtrować za pomocą wbudowanych funkcji wyszukiwania w prawie wszystkich narzędziach do wyszukiwania obrazów. Na przykład zaawansowane wyszukiwanie w Google Images umożliwia filtrowanie wyników według rozmiaru, formatu, praw użytkowania i wielu innych parametrów. 

W Google Images można uzyskać dostęp do tych filtrów w sekcji “Narzędzia” po przeprowadzeniu wstępnego wyszukiwania. Lub po prostu kliknij tutaj aby go wypróbować.

Platformy wyszukiwania specyficzne dla obrazów, takie jak Unsplash, Pexels i Adobe Stock, są zbudowane wokół wysokiej rozdzielczości jako podstawy. Jest mało prawdopodobne, aby znaleźć tam coś poniżej progu użyteczności.

Wymagana rozdzielczość zależy w dużej mierze od zastosowania obrazu. 

• 72 DPI, czyli wszystko powyżej 1000 pikseli, to standardowa rozdzielczość do użytku internetowego

• W przypadku drukowania całostronicowego obrazu wymagana jest rozdzielczość co najmniej 300 DPI, czyli 2500 x 3500 pikseli.

Format JPEG jest w większości przypadków odpowiedni. Jeśli potrzebujesz obrazu z przezroczystym tłem, PNG lub TIFF zachowają więcej danych.

• Sprawdź prawa autorskie lub prawa użytkowania

Znalezienie obrazu i możliwość jego wykorzystania to zupełnie różne rzeczy. 

Według Dane śledzenia DMCA, Obrazy stanowią 23% wszystkich żądań usunięcia związanych z prawami autorskimi, co stanowi największą kategorię indywidualnie ukierunkowanych treści online. 

Najbezpieczniejszym miejscem do uzyskania użytecznych obrazów jest wyszukiwanie w miejscach, w których prawa użytkowania są wyraźne od samego początku. 

Licencje Creative Commons obejmują zakres od “bezpłatnie do dowolnego użytku”, przez “wymagane podanie źródła”, po “wyłącznie do celów niekomercyjnych”.”

The Narzędzie wyszukiwania Creative Commons, teraz pod nazwą Openverse, pozwala filtrować wyszukiwanie według typu licencji. Możesz znaleźć obrazy, które odpowiadają Twoim potrzebom, bez konieczności martwienia się o uprawnienia. 

Wiele zbiorów obrazów należących do domeny publicznej z archiwów instytucjonalnych jest powszechnie dostępnych i bezpłatnych.

Metropolitan Museum of Art ma ponad 490 000 obrazów w wysokiej rozdzielczości w kolekcji domeny publicznej, wszystkie dostępne do pobrania i ponownego wykorzystania bez ograniczeń. 

Co więcej, zaawansowane wyszukiwanie w Obrazach Google pozwala również filtrować obrazy na podstawie “praw użytkowania”.”

Jak niewykrywalna sztuczna inteligencja usprawnia wyszukiwanie obrazów

Rozbieżność między tym, co ludzie chcą znaleźć, a tym, czego faktycznie szukają, od dawna stanowi uznany problem w wyszukiwaniu informacji. 

Większość użytkowników tak naprawdę nie wie, jak konstruować konkretne zapytania wyszukiwania. Możesz użyć czatu Undetectable AI, aby pomóc Ci znaleźć odpowiednie słowa kluczowe opisujące obrazy, które masz na myśli, zanim przejdziesz do narzędzia wyszukiwania obrazów. 

Innym problemem związanym z obrazami jest to, czy są one prawdziwe. Badanie na dużą skalę opublikowane na stronie arXiv przeanalizował około 287 000 ocen obrazów od ponad 12 500 uczestników z całego świata.

Okazało się, że ludzie osiągnęli wskaźnik sukcesu wynoszący zaledwie 62%, próbując odróżnić obrazy wygenerowane przez sztuczną inteligencję od prawdziwych.

Funkcja Undetectable AI Image Detector przeprowadza analizę na poziomie pikseli w poszukiwaniu wzorców tekstur, szumów, nasycenia kolorów i artefaktów strukturalnych statystycznie powiązanych z generatywną sztuczną inteligencją. 

Wykrywanie opiera się na zawartości pikseli, a nie na metadanych. Tak więc, jeśli metadane obrazu zostały usunięte i nie ma znaku wodnego, nadal będziesz w stanie uchwycić jego pochodzenie AI.

Jest kompatybilny ze wszystkimi poniższymi generatorami obrazów: 

• DALL-E

• Stabilna dyfuzja

• MidJourney

• Ideogram

• Flux

• Kreator obrazów Bing

• GAN

• Nano Banana (Google DeepMind)

• Seedream

• Adobe Firefly

Unikanie fałszywych zdjęć online

Szacunki wskazują, że ponad 500 000 deepfakes zostały udostępnione na w mediach społecznościowych tylko w 2023 roku. A to tylko odmiana syntetyczna.

Nie uwzględnia to znacznie większej liczby prawdziwych zdjęć celowo pozbawionych kontekstu lub przetworzonych z dawnych wydarzeń w celu fałszywego przedstawienia bieżących wydarzeń. 

Według NewsGuard, która śledzi źródła dezinformacji, liczba fałszywych wiadomości opartych na sztucznej inteligencji wzrosła dziesięciokrotnie w 2023 r., a w 2026 r. już tylko rosła.

Kiedy ludzie szukają obrazów związanych z najświeższymi wiadomościami, te fałszywe, zmanipulowane obrazy są często jednymi z najczęściej rozpowszechnianych, a zatem jednymi z najczęściej indeksowanych.

Tak więc, za każdym razem, gdy natkniesz się na obraz wywołujący silną reakcję, zawsze przeszukuj go wstecz, aby sprawdzić, kiedy został użyty po raz pierwszy, w jakim kontekście został użyty, źródło zdjęcia i czy to źródło jest wiarygodne. 

Mamy również pomocny przewodnik na temat Jak sprawdzić, czy obraz jest wygenerowany przez sztuczną inteligencję czy fałszywy?.

Gdy obraz jest edytowany i ponownie zapisywany, manipulowane obszary kompresują się inaczej niż oryginalne sekcje. Można to wykryć za pomocą techniki analizy poziomu błędu (ELA) przy użyciu bezpłatnego narzędzia internetowego, FotoForensics.

Praktyczne zastosowania wyszukiwania obrazów

Wyszukiwanie obrazów ma o wiele więcej zastosowań, niż można sobie wyobrazić. Oto niektóre z praktycznych zastosowań wyszukiwania obrazów:

• Jeśli widziałeś kurtkę, którą chcesz, ale nie masz pojęcia, jak się nazywa lub kto ją produkuje, przesłanie zdjęcia jest nieskończenie bardziej bezpośrednie niż próba opisania jej słowami kluczowymi. Użytkownicy korzystający z wyszukiwania wizualnego dokonują konwersji na poziomie 30% wyższym niż użytkownicy korzystający z tradycyjnego wyszukiwania tekstowego podczas zakupów online. 

• W służbie zdrowia systemy wyszukiwania obrazów medycznych oparte na treści pomagają lekarzom przeszukiwać bazy danych radiologicznych i patologicznych pod kątem wizualnie podobnych przypadków. 

• Cała kariera dziennikarzy opiera się na sprawdzaniu faktów. Global Investigative Journalism Network sformalizowała wyszukiwanie obrazów jako kluczowe narzędzie weryfikacji w dziennikarstwie. Służy do śledzenia pochodzenia zdjęć, identyfikacji osób na zdjęciach, lokalizowania oryginalnego kontekstu sceny, porównywania dowodów wizualnych z wielu źródeł itp.

• Firma Google opracowała SpeciesNet, model sztucznej inteligencji o otwartym kodzie źródłowym służący do identyfikacji dzikich zwierząt na zdjęciach z fotopułapek. Pomaga on w ochronie dzikiej przyrody poprzez automatyzację identyfikacji gatunków na podstawie zdjęć. 

• Można również użyć Wykrywanie obrazów AI do wykrywania plagiatu w pracach wizualnych w kontekście akademickim.

Usprawnij swoją pracę dzięki AI Detector i Humanizer - zacznij poniżej!

Przemyślenia końcowe

Narzędzia do wyszukiwania obrazów są dostępne na każdym telefonie. Sam Google Lens obsługuje obecnie 20 miliardów wyszukiwań miesięcznie, a liczba ta wzrosła z 10 milionów dziennych zastosowań w stosunkowo krótkim czasie. 

Zaawansowane i odwrotne techniki wyszukiwania obrazów wyjaśnione w tym artykule powinny pomóc ci wydobyć wartość z narzędzi, które masz w rękach.

Ponadto umiejętność odróżnienia obrazu wygenerowanego przez sztuczną inteligencję od obrazu stworzonego przez człowieka jest podstawową umiejętnością czytania i pisania dla każdego, zwłaszcza gdy żyjemy w świecie zdominowanym przez sztuczną inteligencję. 

Nasz Niewykrywalna sztuczna inteligencja analizuje wzorce szumów, artefakty kompresji, nasycenie kolorów i sygnały w dziedzinie częstotliwości, aby pomóc Ci trzymać się z dala od fałszywych obrazów online.

Spróbuj już dziś!