现在就打开任何一款社交媒体应用程序，数一数有多少秒钟过去了，你才会看到一个没有图像的纯文本块。我相信你会等很久！
互联网是一种不可逆转的视觉媒体。.
估计 140 亿张图片 每天都在社交媒体平台上分享。谷歌图片搜索目前索引的图片数量约为 1360 亿张图片, 专家称，按照目前的图像创作速度，到 2030 年，这一数字将达到 3 820 亿。.
在所有这些图片中，要找到一张真正有用的、经过正确授权的、能够真正显示其所声称的内容的图片，确实是一件非常困难的事情。.
在本文中，您将了解到
- 什么是图像搜索及其各种形式
- 有效使用高级图像搜索技术的实用指导
- 如何保护自己免受网上虚假图片的侵害
主要收获
- 有用的图像搜索结果取决于关键字的具体程度、搜索平台以及分辨率和使用权的筛选器
- 普通人在社交媒体上会遇到很多错误信息，而反向图片搜索是一种未被充分利用的工具。.
- 您可以在知识共享许可、Openverse、史密森尼学会公共领域收藏、大都会博物馆、国会图书馆等网站上找到免费的高质量图片。.
- 无法检测的人工智能图像检测器与反向搜索和元数据检查一起使用，可对人工智能生成的图像进行强有力的验证。.
什么是图像搜索技术？
图像搜索技术是允许计算机系统根据视觉内容查找和检索信息的任何方法。.
早在 20 世纪 90 年代初，当研究人员首次开始探索图像搜索技术时，他们的方法与今天的标准相比简单得令人啼笑皆非。.
Christel Faloutsos 和他在 IBM 的同事们是 按图像内容查询 1994 年。.
再也不用担心人工智能检测到你的短信了 Undetectable AI 可以帮助您：
- 让人工智能辅助写作显现出来 像人一样
- 旁路 只需点击一下，就能使用所有主要的人工智能检测工具。
- 使用 人工智能 安全地 和 自信地 在学校和工作中。
QBIC 可以使用颜色、纹理和形状搜索图像数据库。一个红色圆形物体可以匹配其他红色圆形物体。差不多就是这样。.
目前，图像搜索包含的方法之多令人惊讶：
- 基于文本的图像搜索，您可以输入关键字，检索带有匹配元数据标签的图像，这基本上是谷歌图像的起点
- 基于内容的图像检索, 或 CBIR，分析视觉内容
- 反向图像搜索：向 Google Lens 和 TinEye 提供图像，并要求系统查找视觉相似的图像
有效使用反向图片搜索
反向图像搜索的基本机制非常简单。.
你所要做的就是向系统提供一张图片，可以是上传文件，也可以是将手机摄像头对准现实世界中的某物。.
它将分析视觉内容，并返回与您的图片视觉相似或上下文相关的结果。.
但是，如何才能真正让这些图像相似性搜索技术更好地发挥作用呢？
谷歌镜头可以说是对消费品、地标和任何可能有重要网络存在的事物最有用的工具。.
以下是 Google Lens 为我们提供哈佛大学法学院大楼图片时的结果：
TinEye 专门用于追踪图片来源。自 2008 年以来，它一直在为图像编制索引，根据最近的统计，其数据库中已积累了超过 620 亿张图像。.
Yandex Images 在面部识别和非英语网络空间（尤其是东欧）中更常见的图像方面往往效果最佳。.
A 2022 年网络安全研究 对这些平台进行了严格的黑盒比较，发现它们的反向图像搜索准确率分别为
- 谷歌65%
- Bing: 55%
- Yandex：50%
很多时候，您感兴趣的图像会有很多视觉干扰。例如，繁忙的背景、多个物体、站在搜索重点周围的人。.
因此，请确保裁剪到您想要调查的特定主题，这样系统也不会混淆。.
寻找高质量图片的技巧
对搜索方式和过滤内容进行一些有意的调整，就能获得比普通搜索更好的图片。.
- 使用明确的搜索关键词
搜索词的具体性对搜索结果有直接影响。.
搜索引擎主要通过相关的元数据和周围的文字来匹配查询的图像。. 基于关键词的图像检索研究 研究表明，明确而精确的关键词查询能检索到更多相关结果。.
尝试分层思考目标图像。从主题开始，然后添加风格、环境、情绪、照明和预期用途等描述。.
此外，博物馆或大学等机构档案馆以及专门的图片库平台也能为您提供不同于一般网络搜索的图片。.
如果您需要历史照片，谷歌图片可能不是获取照片的最佳工具。美国国会图书馆、Europeana 或史密森尼学会的开放式馆藏更有可能满足您的需求。.
- 按图像分辨率筛选
最简单地说，分辨率就是图像的尺寸。有可能一幅图像在缩略图大小时看起来还不错，但在打印时却变成了像素化的一团糟。.
几乎所有的图片搜索工具都有内置搜索功能，您可以过滤感兴趣图片的尺寸。例如，谷歌图片的 ’高级搜索 "允许您根据尺寸、格式、使用权和许多其他参数过滤搜索结果。.
在 Google 图片上，您可以在进行初始搜索后，在 “工具 ”下访问这些过滤器。或者，只需 点击此处 来试试。.
Unsplash、Pexels 和 Adobe Stock 等图片搜索平台都以高分辨率为基准。你不太可能在那里找到低于可用阈值的图片。.
您所需要的分辨率在很大程度上取决于图像的用途。.
- 72 DPI 或高于 1000 像素是网络使用的标准分辨率
- 对于整版打印的图像，要求至少达到 300 DPI，或 2500 x 3500 像素以上
JPEG 格式在大多数情况下都没问题。如果需要背景透明的图像，PNG 或 TIFF 可以保留更多数据。.
- 检查版权或使用权
找到图像和能够使用图像完全是两码事。.
根据 DMCA 跟踪数据, 在所有与版权相关的移除请求中，图片占 23%，是网上针对个人的最大一类内容类型。.
要获得可用的图片，最安全的方法是在一开始就明确规定了使用权的地方进行搜索。.
知识共享 “许可协议的范围从 ”可自由使用 “到 ”需注明出处 “再到 ”仅限非商业"。”
"(《世界人权宣言》) 知识共享搜索工具，现称为 Openverse, 您可以根据许可证类型过滤搜索。您可以找到符合自己需要的图片，而不必担心权限问题。.
许多来自机构档案馆的公共领域图像集可广泛免费使用。.
大都会艺术博物馆 超过 490,000 幅高清图片 在其公共领域收藏中，所有这些都可供下载和无限制地重复使用。.
事实上，谷歌图片高级搜索还允许你根据 “使用权 ”过滤图片。”
无法检测的人工智能如何改进图像搜索
人们想要查找的内容与实际搜索的内容之间的差距一直是信息检索领域公认的问题。.
大多数用户并不真正了解如何构建特定的搜索查询。在使用图像搜索工具之前，您可以使用 Undetectable AI 聊天工具帮您找到描述您心目中图像的正确关键词。.
我们面对图像的另一个问题是它们是否真实。一项大规模研究 发表于 arXiv 分析了来自全球 12,500 多名参与者的约 287,000 份图像评估。.
研究发现，人类在试图区分人工智能生成的图像和真实图像时，成功率仅为 62%。.
无法检测的人工智能图像检测器在像素级运行分析，以查找纹理、噪声、色彩饱和度和结构人工痕迹中与人工智能生成输出相关的统计模式。.
检测基于像素内容而非元数据。因此，如果图像的元数据已被删除，也没有水印，你仍然可以捕捉到它的人工智能来源。.
它与以下所有图像生成器兼容：
- DALL-E
- 稳定扩散
- 中途旅程
- 表意文字
- 通量
- 必应图像创建器
- 广域网
- 纳米香蕉（谷歌 DeepMind）
- 种子流
- Adobe 萤火虫
避免网上虚假图片
据估计，超过 50 万 深假 在 仅 2023 年社交媒体. .这还只是人工合成的品种。.
这并不能说明有更多的真实照片被故意剔除了背景或从旧事件中回收来歪曲当前事件。.
据 NewsGuard 报道, 根据跟踪错误信息来源的《世界新闻报告》，人工智能支持的假新闻网站数量在 2023 年增加了十倍，到 2026 年才开始增长。.
当人们搜索与突发新闻相关的图片时，这些经过篡改的虚假图片往往是流传最广的，因此也是被收录最多的。.
因此，当你遇到一张引起强烈反响的图片时，一定要进行反向搜索，看看它是何时首次使用的，在什么情况下使用的，照片的来源，以及该来源是否可信。.
我们还为您提供了以下实用指南 如何辨别图像是人工智能生成的还是伪造的.
编辑和重新保存图像时，处理过的区域与原始部分的压缩方式不同。可以使用免费的网络工具，通过误差水平分析 (ELA) 技术来检测、, FotoForensics.
图像搜索的实际用途
图像搜索的用途远远超出你的想象。以下是图像搜索的一些实际用途：
- 如果你看到了一件心仪的夹克，但不知道它叫什么名字，也不知道是谁生产的，上传照片比用关键字描述要直接得多。在网上购物中，视觉搜索用户的转化率比传统文字搜索用户高出 30%。.
- 在医疗保健领域，基于内容的医学图像检索系统可帮助临床医生在放射学和病理学数据库中搜索视觉相似的病例。.
- 记者的整个职业生涯都依赖于事实核查。全球新闻调查网络已将图像搜索正式确定为新闻工作中的一项重要核查工具。它被用来追踪照片的出处、识别图像中的人物、定位场景的原始背景、交叉引用多个来源的视觉证据等。.
- 谷歌开发的 SpeciesNet 是一个开源的人工智能模型，用于识别相机陷阱图像中的野生动物。它通过自动从图像中识别物种来帮助野生动物保护工作。.
- 您还可以使用 人工智能图像检测 检测学术背景下视觉作品的抄袭行为。.
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最终想法
每个人的手机上都有图像搜索工具。仅 Google Lens 现在每月就能处理 200 亿次搜索，在相对较短的时间内就从每天 1000 万次的使用量增长到现在的 200 亿次。.
本文介绍的高级和反向图像搜索技术应能帮助你从手中的工具中获取价值。.
此外，能够区分人工智能生成的图像和真正由人类创作的图像是每个人的基本素养，尤其是当我们生活在这个人工智能主导的世界里。.
我们的 检测不到的人工智能 它能分析噪声模式、压缩伪影、色彩饱和度和频域信号，帮你远离网络假图像。.
今天就试试吧