Abra qualquer aplicação de rede social agora mesmo e conte quantos segundos passam até encontrar um bloco de texto simples sem qualquer imagem anexada. Tenho a certeza de que vai esperar muito tempo!
A Internet é, de forma esmagadora e irreversível, um meio visual.
Estima-se que 14 mil milhões de imagens são partilhadas diariamente nas plataformas de redes sociais. Atualmente, a Pesquisa de Imagens do Google indexa cerca de 136 mil milhões de imagens, e os especialistas dizem que esse número pode chegar a 382 mil milhões em 2030 com o ritmo atual de criação de imagens.
Entre todas estas imagens, encontrar uma verdadeiramente útil, corretamente licenciada, que mostre realmente o que pretende mostrar, é uma tarefa realmente difícil.
Neste artigo, ficará a saber:
- O que é a pesquisa de imagens e as suas várias formas
- Orientação prática sobre a utilização eficaz de técnicas avançadas de pesquisa de imagens
- Como se proteger de imagens falsas em linha
Principais conclusões
- Os resultados úteis da pesquisa de imagens dependem da especificidade das suas palavras-chave, da plataforma em que efectua a pesquisa e dos filtros que utiliza para a resolução e os direitos de utilização
- Uma pessoa comum encontra muita desinformação nos seus feeds das redes sociais, para a qual a pesquisa inversa de imagens é uma ferramenta pouco utilizada.
- Pode encontrar imagens gratuitas e de alta qualidade na licença Creative Commons, Openverse, colecções de domínio público do Smithsonian, do Metropolitan Museum, da Biblioteca do Congresso, etc.
- O detetor de imagens de IA indetetável utilizado juntamente com a pesquisa inversa e a inspeção de metadados proporciona uma forte verificação das imagens geradas por IA.
O que é uma técnica de pesquisa de imagens?
Uma técnica de pesquisa de imagens é qualquer método que permita a um sistema informático encontrar e recuperar informações com base em conteúdos visuais.
Quando os investigadores começaram a explorar as técnicas de pesquisa de imagens no início dos anos 90, a sua abordagem era ridiculamente simples para os padrões actuais.
Christel Faloutsos e os seus colegas da IBM foram os fundadores da Consultar por conteúdo de imagem em 1994.
Nunca mais se preocupe com o facto de a IA detetar os seus textos. Undetectable AI Pode ajudar-vos:
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O QBIC poderia pesquisar bases de dados de imagens utilizando a cor, a textura e a forma. Um objeto circular vermelho corresponderia a outros objectos circulares vermelhos. Era mais ou menos isso.
Atualmente, a pesquisa de imagens inclui uma gama surpreendentemente vasta de abordagens:
- Pesquisa de imagens com base em texto, em que o utilizador escreve palavras-chave e recupera imagens marcadas com metadados correspondentes, essencialmente o que o Google Images começou por fazer
- Recuperação de imagens com base no conteúdo, ou CBIR, que analisa o conteúdo visual
- Pesquisa inversa de imagens, em que o utilizador fornece uma imagem ao Google Lens e ao TinEye e pede ao sistema que encontre imagens visualmente semelhantes
Utilizar a pesquisa inversa de imagens de forma eficaz
O mecanismo básico da pesquisa inversa de imagens é bastante simples.
Tudo o que tem de fazer é alimentar o sistema com uma imagem, quer carregando um ficheiro ou, no caso do Google Lens, apontando literalmente a câmara do seu telemóvel para algo no mundo físico.
Analisará o conteúdo visual e devolver-lhe-á os resultados visualmente semelhantes ou contextualmente relacionados com a sua imagem.
Mas como é que estas técnicas de pesquisa de semelhança de imagens funcionam melhor?
O Google Lens é, sem dúvida, a ferramenta mais útil para produtos de consumo, pontos de referência e tudo o que é suscetível de ter uma presença significativa na Web.
Eis o resultado do Google Lens quando lhe fornecemos a imagem do edifício de Direito de Harvard:
O TinEye foi criado com o objetivo de localizar as origens das imagens. Tem vindo a indexar imagens desde 2008 e acumulou mais de 62 mil milhões de imagens na sua base de dados, segundo contagens recentes.
O Yandex Images tende a funcionar melhor no reconhecimento facial e em imagens que são mais prevalecentes em espaços Web não ingleses, em particular na Europa de Leste.
A Estudo sobre cibersegurança 2022 efectuou uma comparação rigorosa entre estas plataformas e concluiu que a sua precisão na pesquisa inversa de imagens era:
- Google: 65%
- Bing: 55%
- Yandex: 50%
Muitas vezes, a sua imagem de interesse terá muito ruído visual. Por exemplo, um fundo ocupado, vários objectos, pessoas à volta do objeto que pretende focar na sua pesquisa.
Por isso, certifique-se de que recorta para o assunto específico que pretende investigar, para que o sistema também não fique confuso.
Dicas para encontrar imagens de alta qualidade
Alguns ajustes deliberados à forma como pesquisa e ao que filtra podem produzir imagens muito melhores do que uma pesquisa genérica.
- Utilizar palavras-chave de pesquisa claras
A especificidade dos seus termos de pesquisa tem um impacto direto nos resultados que obtém.
Os motores de busca fazem corresponder as imagens às consultas, em grande parte através dos metadados associados e do texto circundante. Investigação sobre a recuperação de imagens com base em palavras-chave demonstrou que as consultas de palavras-chave explícitas e precisas obtêm resultados mais relevantes.
Tente pensar na sua imagem alvo em camadas. Começando com o tema e depois adicionando descritores de estilo, cenário, ambiente, iluminação e utilização pretendida.
Além disso, os arquivos institucionais, como museus ou universidades, e as plataformas dedicadas de fotografias de arquivo fornecem-lhe tipos de imagens diferentes dos de uma pesquisa geral na Web.
Se procura uma fotografia histórica, o Google Images não é provavelmente a melhor ferramenta para a obter. A Biblioteca do Congresso, a Europeana ou as colecções de acesso livre do Smithsonian têm muito mais probabilidades de lhe dar o que 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 uma miniatura, mas se transforme numa confusão pixelizada quando impressa.
Pode filtrar o tamanho da sua imagem de interesse com as funcionalidades de pesquisa incorporadas em quase todas as ferramentas de pesquisa de imagens. A Pesquisa Avançada do Google Images, por exemplo, permite-lhe filtrar os resultados por tamanho, formato, direitos de utilização e muitos outros parâmetros.
No Google Images, pode aceder a estes filtros em “Ferramentas” depois de ter efectuado uma pesquisa inicial. Ou, simplesmente clique aqui para o experimentar.
As plataformas de pesquisa específicas para imagens, como o Unsplash, o Pexels e o Adobe Stock, são criadas com base na alta resolução. É pouco provável que encontre algo abaixo de um limite utilizável.
A resolução necessária depende muito do caso de utilização da imagem.
- 72 DPI, ou seja, qualquer coisa acima de 1000 píxeis, é a resolução padrão para utilização na Web
- Para uma impressão de página inteira de uma imagem, é necessário ter pelo menos 300 DPI, ou seja, mais de 2500 x 3500 pixéis
O formato JPEG é ótimo na maior parte dos casos. Se precisar de uma imagem com um fundo transparente, o PNG ou TIFF preservará mais dados.
- Verificar os direitos de autor ou de utilização
Encontrar uma imagem e ser capaz de a utilizar são coisas completamente diferentes.
De acordo com o Dados de rastreio DMCA, As imagens representam 23% de todos os pedidos de remoção relacionados com direitos de autor, sendo a maior categoria de tipo de conteúdo em linha visado individualmente.
O local mais seguro para obter imagens utilizáveis é procurar em locais onde os direitos de utilização estão explícitos desde o início.
O licenciamento Creative Commons existe num espetro que vai de “livre para qualquer utilização” a “atribuição obrigatória” e “apenas para fins não comerciais”.”
O Ferramenta de pesquisa Creative Commons, agora denominada Openverse, permite-lhe filtrar a sua pesquisa de acordo com o tipo de licença. Pode encontrar imagens que correspondem às suas necessidades sem ter de se preocupar com as permissões.
Muitas colecções de imagens do domínio público de arquivos institucionais estão amplamente disponíveis e podem ser utilizadas gratuitamente.
O Museu Metropolitano de Arte tem mais de 490.000 imagens de alta resolução na sua coleção de domínio público, todas disponíveis para descarregamento e reutilização sem restrições.
De facto, a Pesquisa Avançada do Google Images também permite filtrar as imagens com base nos “direitos de utilização”.”
Como a IA indetetável melhora a pesquisa de imagens
O desfasamento entre o que as pessoas pretendem encontrar e o que efetivamente procuram é há muito um problema reconhecido na recuperação de informação.
A maioria dos utilizadores não sabe realmente como construir consultas de pesquisa específicas. Pode utilizar o chat da IA indetetável para o ajudar a encontrar as palavras-chave certas que descrevem as imagens que tem em mente antes de recorrer a uma ferramenta de pesquisa de imagens.
Outro problema que enfrentamos com as imagens é o facto de serem ou não reais. 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.
Descobriu-se que os humanos tinham uma taxa de sucesso de apenas 62% quando tentavam distinguir as imagens geradas pela IA das imagens reais.
O Detetor de imagens de IA indetetável efectua uma análise ao nível do pixel para procurar padrões de textura, ruído, saturação de cor e artefactos estruturais estatisticamente associados a resultados de IA generativa.
A deteção baseia-se no conteúdo dos píxeis e não nos metadados. Assim, se os metadados de uma imagem tiverem sido retirados e não estiver presente qualquer marca de água, será possível detetar a sua origem IA.
É compatível com todos os seguintes geradores de imagens:
- DALL-E
- Difusão estável
- A meio da viagem
- Ideograma
- Fluxo
- Criador de imagens do Bing
- GANs
- Nano Banana (Google DeepMind)
- Seedream
- Adobe Firefly
Evitar imagens falsas na Internet
As estimativas sugerem que mais de 500.000 falsificações profundas foram partilhados em redes sociais só em 2023. E isto é apenas a variedade sintética.
Não tem em conta o volume muito maior de fotografias reais deliberadamente retiradas do contexto ou recicladas de acontecimentos antigos para deturpar os actuais.
De acordo com o NewsGuard, que monitoriza as fontes de desinformação, o número de sítios de notícias falsas com IA aumentou dez vezes em 2023 e só tem vindo a crescer em 2026.
Quando as pessoas procuram imagens relacionadas com notícias de última hora, estas imagens falsas e manipuladas encontram-se frequentemente entre as mais divulgadas e, por conseguinte, entre as mais indexadas.
Por isso, sempre que encontrar uma imagem que provoque uma forte reação, faça sempre uma pesquisa inversa para ver quando foi utilizada pela primeira vez, em que contexto foi utilizada, a fonte da fotografia e se essa fonte é credível.
Também temos um guia útil sobre como saber se uma imagem é gerada por IA ou falsa.
Quando uma imagem é editada e guardada novamente, as áreas manipuladas são comprimidas de forma diferente das secções originais. Pode ser detectado através da técnica de Análise do nível de erro (ELA) utilizando a ferramenta Web gratuita, FotoForensics.
Utilizações práticas da pesquisa de imagens
A pesquisa de imagens tem muito mais utilizações do que possa imaginar. Eis algumas das utilizações práticas da pesquisa de imagens:
- Se viu um casaco que quer mas não faz ideia de como se chama ou quem o fabrica, carregar uma fotografia é infinitamente mais direto do que tentar descrevê-lo com palavras-chave. Os utilizadores de pesquisa visual convertem a taxas 30% mais elevadas do que os utilizadores de pesquisa de texto tradicional nas compras em linha.
- No sector da saúde, os sistemas de recuperação de imagens médicas baseados no conteúdo ajudam os médicos a procurar casos visualmente semelhantes nas bases de dados de radiologia e patologia.
- Toda a carreira dos jornalistas assenta na verificação de factos. A Rede Global de Jornalismo de Investigação formalizou a pesquisa de imagens como uma ferramenta de verificação fundamental no jornalismo. É utilizada para localizar a proveniência de fotografias, identificar pessoas em imagens, localizar o contexto original de uma cena, cruzar provas visuais de várias fontes, etc.
- A Google desenvolveu o SpeciesNet, um modelo de IA de código aberto utilizado para identificar animais selvagens em imagens de armadilhas fotográficas. Este modelo ajuda os esforços de conservação da vida selvagem, automatizando a identificação de espécies a partir de imagens.
- Também é possível utilizar Deteção de imagens com IA para detetar o plágio em trabalhos visuais em contextos académicos.
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Considerações finais
Existem ferramentas de pesquisa de imagens nos telemóveis de todos. Só o Google Lens processa atualmente 20 mil milhões de pesquisas mensais, tendo passado de 10 milhões de utilizações diárias num período relativamente curto.
As técnicas avançadas e de pesquisa inversa de imagens explicadas neste artigo devem ajudá-lo a extrair valor das ferramentas que tem nas suas mãos.
Além disso, ser capaz de diferenciar uma imagem gerada por IA de uma imagem genuinamente criada por humanos é uma competência básica de literacia para todos, especialmente quando vivemos neste mundo dominado pela IA.
O nosso IA indetetável analisa padrões de ruído, artefactos de compressão, saturação de cor e sinais no domínio da frequência para o ajudar a evitar imagens falsas online.
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