Методи пошуку зображень, які варто знати

Відкрийте будь-яку соціальну мережу прямо зараз і порахуйте, скільки секунд пройде, перш ніж ви натрапите на блок простого тексту без зображення. Впевнений, ви будете чекати дуже довго! 

Інтернет - це в переважній більшості і безповоротно візуальне середовище. 

За оцінками 14 мільярдів зображень щодня поширюються через соціальні медіа-платформи. Пошук зображень Google наразі індексує приблизно 136 мільярдів зображень, і експерти стверджують, що за нинішніх темпів створення іміджів ця цифра може сягнути 382 мільярдів до 2030 року.

Серед усіх цих зображень знайти справді корисне, правильно ліцензоване, таке, що дійсно показує те, що воно стверджує, - справді складна робота.

У цій статті ви дізнаєтеся:

• Що таке пошук зображень та його різні форми

• Практичні рекомендації щодо ефективного використання сучасних методів пошуку зображень

• Як захиститися від підроблених зображень в Інтернеті

---

Основні висновки

• Корисні результати пошуку зображень залежать від того, наскільки конкретними є ваші ключові слова, на якій платформі ви шукаєте, а також від фільтрів, які ви використовуєте для роздільної здатності та прав на використання

• Пересічна людина стикається з великою кількістю дезінформації у своїх соціальних мережах, для яких зворотний пошук зображень є недостатньо використовуваним інструментом.

• Ви можете знайти безкоштовні високоякісні зображення на ліцензії Creative Commons, Openverse, в колекціях суспільного надбання Смітсонівського інституту, Метрополітен-музею, Бібліотеки Конгресу тощо.

• Детектор зображень, що не виявляються ШІ, який використовується разом зі зворотним пошуком і перевіркою метаданих, забезпечує надійну перевірку зображень, згенерованих ШІ. 

---

Що таке техніка пошуку зображень?

Техніка пошуку зображень - це будь-який метод, який дозволяє комп'ютерній системі знаходити та отримувати інформацію на основі візуального контенту. 

Коли дослідники вперше почали вивчати методи пошуку зображень на початку 1990-х років, їхній підхід був до смішного простим за сьогоднішніми мірками. 

Крістел Фалуцос та його колеги з IBM були засновниками Запит за вмістом зображення у 1994 році.

QBIC може шукати в базах даних зображень за кольором, текстурою та формою. Червоний круглий об'єкт відповідав би іншим червоним круглим об'єктам. Це було, більш-менш, все.

Сьогодні пошук зображень включає в себе напрочуд широкий спектр підходів: 

1. Пошук зображень на основі тексту, де ви вводите ключові слова і отримуєте зображення, позначені відповідними метаданими, що, по суті, є тим, з чого починався Google Images

2. Пошук зображень на основі вмісту, або CBIR, який аналізує візуальний контент

3. Зворотний пошук зображень, в якому ви надаєте зображення Google Lens і TinEye і просите систему знайти візуально схожі

Ефективне використання зворотного пошуку зображень

Базовий механізм зворотного пошуку зображень досить простий.

Все, що вам потрібно зробити, - це завантажити зображення в систему, або завантажити файл, або, у випадку Google Lens, буквально навести камеру телефону на щось у фізичному світі.

Він проаналізує візуальний контент і поверне вам результати, які візуально схожі або контекстуально пов'язані з вашим зображенням. 

Але як зробити так, щоб ці методи пошуку схожості зображень працювали краще? 

Google Lens - це, мабуть, найкорисніший інструмент для зйомки споживчих товарів, пам'яток і всього, що може мати значну присутність в Інтернеті. 

Ось результат роботи Google Lens, коли ми надали йому зображення будівлі Гарвардського юридичного факультету:

TinEye був спеціально створений для відстеження походження зображень. Він індексує зображення з 2008 року і за останніми підрахунками накопичив понад 62 мільярди зображень у своїй базі даних. 

Яндекс Зображення, як правило, найкраще працює з розпізнаванням облич та зображеннями, які частіше зустрічаються в неангломовних веб-просторах, зокрема, у Східній Європі. 

A Дослідження кібербезпеки 2022 провела ретельне порівняння цих платформ за методом "чорного ящика" і виявила, що їхня точність зворотного пошуку зображень однакова: 

• Гугл: 65%

• Bing: 55%

• Яндекс: 50%

Часто зображення, яке вас цікавить, має багато візуального шуму. Наприклад, насичене тло, кілька об'єктів, люди, які стоять навколо того, на чому ви хочете зосередитися під час пошуку. 

Тож не забудьте обрізати до конкретної теми, яку ви хочете дослідити, щоб система також не заплуталася.

Поради щодо пошуку високоякісних зображень

Декілька свідомих змін у способі пошуку та фільтрації можуть дати вам набагато кращі результати, ніж звичайний пошук. 

• Використовуйте чіткі ключові слова для пошуку

Конкретність ваших пошукових запитів має безпосередній вплив на результати, які ви отримуєте. 

Пошукові системи зіставляють зображення із запитами в основному за пов'язаними з ними метаданими та навколишнім текстом. Дослідження пошуку зображень за ключовими словами показало, що чіткі та точні запити з ключовими словами дають більш релевантні результати. 

Спробуйте подумати про цільове зображення пошарово. Почніть з теми, а потім додайте дескриптори стилю, обстановки, настрою, освітлення та призначення. 

Крім того, інституційні архіви, такі як музеї та університети, а також спеціалізовані стокові фотоплатформи надають вам інші види зображень, ніж загальний веб-пошук. 

Якщо ви шукаєте історичну фотографію, Google Зображення, ймовірно, не найкращий інструмент для її пошуку. Бібліотека Конгресу, Europeana або відкриті колекції Смітсонівського інституту з набагато більшою ймовірністю дадуть вам те, що вам потрібно.

• Фільтр за роздільною здатністю зображення

Роздільна здатність - це розмір зображення. Може статися так, що зображення виглядає добре в мініатюрі, але перетворюється на піксельний безлад при друкуванні. 

Ви можете відфільтрувати розмір зображення, яке вас цікавить, за допомогою вбудованих пошукових функцій майже в усіх інструментах пошуку зображень. Наприклад, розширений пошук Google Зображень дозволяє фільтрувати результати за розміром, форматом, правами використання та багатьма іншими параметрами. 

На Google Зображеннях ви можете отримати доступ до цих фільтрів у розділі “Інструменти” після того, як запустите початковий пошук. Або просто натисніть тут щоб спробувати.

Пошукові платформи для зображень, такі як Unsplash, Pexels та Adobe Stock, побудовані на основі високої роздільної здатності як базової. Ви навряд чи знайдете там щось, що має нижчу роздільну здатність.

Роздільна здатність, яка вам потрібна, значною мірою залежить від сценарію використання зображення. 

• 72 DPI, або все, що перевищує 1000 пікселів, є стандартною роздільною здатністю для використання в Інтернеті

• Для повносторінкового друку зображення потрібно щонайменше 300 DPI або більше 2500 x 3500 пікселів

Формат JPEG здебільшого підходить для більшості випадків. Якщо вам потрібне зображення з прозорим фоном, PNG або TIFF збережуть більше даних.

• Перевірте авторські права або права на використання

Знайти образ і вміти його використовувати - це зовсім різні речі. 

За даними Дані відстеження DMCA, на зображення припадає 23% всіх запитів на видалення контенту, пов'язаного з авторським правом, що є найбільшою категорією індивідуально спрямованого контенту в Інтернеті. 

Найбезпечніше місце для отримання придатних для використання зображень - це пошук у місцях, де права на використання чітко визначені від самого початку. 

Ліцензування Creative Commons існує в діапазоні від “вільного для будь-якого використання” до “обов'язкового зазначення авторства” і “лише для некомерційного використання”.”

У "The Інструмент пошуку Creative Commons, який тепер називається Openverse, дозволяє фільтрувати пошук за типом ліцензії. Ви можете знайти зображення, які відповідають вашим потребам, не турбуючись про дозволи. 

Багато колекцій зображень, що є суспільним надбанням, з інституційних архівів є широко доступними і вільними для використання.

Метрополітен-музей має понад 490 000 зображень з високою роздільною здатністю у своїй колекції суспільного надбання, всі вони доступні для завантаження та повторного використання без обмежень. 

Насправді, Розширений пошук зображень Google також дозволяє фільтрувати зображення на основі “прав на використання”.”

Як непомітний ШІ покращує пошук зображень

Розрив між тим, що люди хочуть знайти, і тим, що вони насправді шукають, вже давно є визнаною проблемою в інформаційному пошуку. 

Більшість користувачів не знають, як складати конкретні пошукові запити. Ви можете скористатися чатом зі штучним інтелектом Undetectable AI, який допоможе вам знайти потрібні ключові слова, що описують зображення, перш ніж ви перейдете до інструменту пошуку зображень. 

Ще одна проблема, з якою ми стикаємося із зображеннями, - це те, чи є вони реальними. Масштабне дослідження опубліковано на arXiv проаналізував близько 287 000 оцінок зображень від понад 12 500 учасників з усього світу.

Дослідження показало, що люди мали лише 62% успіху при спробі відрізнити зображення, згенеровані ШІ, від реальних.

Undetectable AI Image Detector виконує аналіз на рівні пікселів для пошуку закономірностей у текстурі, шумі, насиченості кольору та структурних артефактах, статистично пов'язаних з результатами роботи генеративного ШІ. 

Виявлення базується на вмісті пікселів, а не на метаданих. Отже, якщо метадані зображення були видалені, а водяний знак відсутній, ви все одно зможете визначити його ШІ-походження.

Він сумісний з усіма наступними генераторами зображень: 

• ДАЛ-І

• Стабільна дифузія

• MidJourney

• Ідеограма

• Потік

• Bing Image Creator

• GANs

• Nano Banana (Google DeepMind)

• Seedream

• Adobe Firefly

Як уникнути фальшивих зображень в Інтернеті

За оцінками, понад 500 000 підробки були поширені на соціальних мереж лише у 2023 році. І це лише синтетичний різновид.

Це не враховує набагато більший обсяг реальних фотографій, навмисно вирваних з контексту або перероблених з минулих подій, щоб спотворити поточні. 

Як повідомляє NewsGuard, який відстежує джерела дезінформації, кількість сайтів фейкових новин з використанням штучного інтелекту зросла в десять разів у 2023 році, і вона продовжує зростати у 2026 році.

Коли люди шукають зображення, пов'язані з останніми новинами, ці фейкові, маніпульовані зображення часто є одними з найбільш поширених, а отже, і найбільш індексованих.

Отже, щоразу, коли ви натрапляєте на зображення, яке викликає сильну реакцію, завжди робіть зворотний пошук, щоб дізнатися, коли воно було вперше використане, в якому контексті, джерело фотографії та чи заслуговує воно на довіру. 

У нас також є корисний посібник про як визначити, чи є зображення згенерованим штучним інтелектом або підробленим.

Коли зображення редагується і зберігається, оброблені ділянки стискаються інакше, ніж початкові ділянки. Це можна виявити за допомогою методу аналізу рівня помилок (ELA) за допомогою безкоштовного веб-інструменту, FotoForensics.

Практичне використання для пошуку зображень

Пошук зображень має набагато більше застосувань, ніж ви можете собі уявити. Ось деякі з практичних застосувань пошуку зображень:

• Якщо ви побачили куртку, яку хочете, але не знаєте, як вона називається або хто її виробляє, завантажити фотографію набагато простіше, ніж намагатися описати її за допомогою ключових слів. Користувачі візуального пошуку конвертують на 30% більше, ніж користувачі традиційного текстового пошуку в інтернет-магазинах. 

• У сфері охорони здоров'я системи пошуку медичних зображень на основі контенту допомагають лікарям шукати в базах даних радіології та патології візуально схожі випадки. 

• Уся кар'єра журналіста будується на фактчекінгу. Глобальна мережа журналістських розслідувань формалізувала пошук зображень як ключовий інструмент верифікації в журналістиці. Він використовується для відстеження походження фотографій, ідентифікації людей на зображеннях, визначення початкового контексту сцени, перехресних посилань на візуальні докази в різних джерелах тощо.

• Google розробив SpeciesNet - модель штучного інтелекту з відкритим вихідним кодом, яка використовується для ідентифікації диких тварин на знімках, зроблених фотопастками. Вона допомагає захисникам дикої природи, автоматизуючи ідентифікацію видів на зображеннях. 

• Ви також можете використовувати Розпізнавання зображень зі штучним інтелектом виявляти плагіат у візуальних роботах в академічному контексті.

Покращуйте свою роботу за допомогою нашого ШІ-детектора та гуманізатора - почніть нижче!

Заключні думки

Інструменти для пошуку зображень є в телефоні кожного. Лише Google Lens зараз обробляє 20 мільярдів пошукових запитів щомісяця, збільшившись з 10 мільйонів щоденних запитів за відносно короткий період. 

Методи розширеного та зворотного пошуку зображень, описані в цій статті, допоможуть вам витягти користь з інструментів, які ви маєте в руках.

Крім того, вміння відрізнити зображення, створене штучним інтелектом, від справжнього, створеного людиною, є базовою навичкою грамотності для кожного, особливо коли ми живемо у світі, де домінує штучний інтелект. 

Наш ШІ, який неможливо виявити аналізує патерни шуму, артефакти стиснення, насиченість кольору та частотні сигнали, щоб допомогти вам уникнути підроблених зображень в Інтернеті.

Спробуйте вже сьогодні!