Выводы и рекомендации

Выводы и рекомендации

Основными системами поиска изображений в Сети остаются универсальные поисковики и специализированные фотохостинги. Универсальный поиск силен широким охватом, но страдает от информационного шума. Наилучшие результаты он дает тогда, когда изображение можно явно и однозначно описать в текстовом виде, после чего остается надеяться, что веб-мастера не упустили этот момент при верстке своих страниц. Каталоги обеспечивают высокое качество тематического поиска, но «закрывают» далеко не все тематические ниши. Поскольку индексные базы изображений у крупных поисковиков отличаются, при серьезном поиске желательно задействовать несколько машин.

Экспериментальные контентные поисковики сейчас в основном работают с «низкоуровневыми» характеристиками изображений – цветом, формой, текстурой, в то время как человек, глядя на картинку, воспринимает цельные образы, причем способность к такому восприятию во многом опирается на приобретенный жизненный опыт. У машины такой школы нет, и это является причиной многих неточностей при поиске. Пользователю при составлении запроса, так или иначе, приходится учитывать специфику «машинного» восприятия изображения и переводить искомые образы на язык характеристик понятого машине уровня. Ориентация на словесное описание изображений в «традиционных» поисковиках при всех своих недостатках позволяет «зацепить» эти тонкие аспекты за счет прямого или косвенного участия человека в распознании содержимого картинки.

Пользовательский CBIR-поиск еще в самом начале пути. Большинство поисковиков открытого доступа находятся в стадии бета-версий. Экспериментальные машины поиска изображений занимают нишу специфических запросов и вряд ли готовы полностью заменить обычные поисковики и каталоги, ориентированные на использование ключевых слов. В то же время новейшие «контентные» технологии становятся прекрасным дополнением к «традиционным» способам индексации и поиска. Действительно: наиболее гибкими и удобными оказываются сервисы, объединяющие различные подходы к поиску: по ключевым словам, по тегам, по визуальным характеристикам изображений. Это, скорее всего, будет ведущей тенденцией ближайшего будущего. Возможности поиска изображений по косвенным признакам и проставленным пользователями тегам на универсальных поисковиках и фотохостингах все активнее дополняются технологиями контентного поиска.

Примерами могут служить рассмотренные в этой главе сервисы Google Картинки и Яндекс.Картинки. Возможности составления запросов у этих проектов сопоставимы, разве что Google распознает больше оттенков, в то время как. Яндекс предлагает более совершенные инструменты для работы с текстом запроса. Новые инструменты поиска и фильтрации изображений у обоих проектов достигли хорошего уровня. Механизмы распознавания лиц и поиска изображений по цветовой гамме функционируют четко и приносят реальную пользу. По количеству результатов выигрывает Google, однако результаты выдачи Яндекса, обычно уступая в разы количественно, дольше остаются релевантными. Поэтому выбор поисковика зависит от выбора приоритетов: «не упустить, даже ценой шума» или же «пусть меньше, да лучше».

Что касается интерфейсов просмотра, то здесь однозначного лидера выделить трудно. На стороне Google – удобная боковая панель с быстрым доступом к фильтрам и «бесконечная лента» выдачи. В активе Яндекса – чрезвычайно удобная опция группировки одинаковых изображений, а также информативная страница просмотра, позволяющая увидеть изображение без перехода на исходную веб-страницу.

Данный текст является ознакомительным фрагментом.