Menggores Gambar untuk Mesin Pencari Gambar Anda

Suatu hari saya berbelanja online untuk membeli ponsel baru. Melihat beberapa situs, saya menemukan bahwa satu hal yang terus saya rujuk, adalah harga (tentu saja!). Tapi ada aspek lain yang terus saya cari, dan itu adalah gambar ponsel yang saya inginkan. Saya kemudian menyadari bahwa di mana pun deskripsi tidak sesuai dengan gambar, faktor kepercayaan sangat rendah bagi saya untuk melanjutkan dengan penjual itu. Dan situs tempat saya dapat menemukan gambar resolusi tinggi yang dapat saya perbesar dan lihat dari berbagai sudut, itu adalah situs yang paling lama saya kunjungi. Jika perilaku belanja atau menjelajah Anda terlalu menonjolkan gambar, maka selamat datang di dunia pencarian gambar.

Faktanya, tren ini sangat mendominasi ekosistem online sehingga Google, raksasa mesin pencari, juga melakukan pencarian gambar, selain pencarian teks biasa. Tidak percaya kami? Kemudian coba seret salah satu gambar yang Anda dapatkan melalui kueri penelusuran biasa ke dalam string penelusuran untuk melihat apa yang saya maksud.

Lihat gambar di sebelah kiri kotak pencarian teks? Itu adalah gambar yang saya minta Google untuk mencari, dan hasilnya cukup akurat (yaitu Asus ZenFone 3 – salah satu dari banyak ponsel yang saya teliti untuk dibeli).

Mesin Pencari Gambar

Bentuk pengambilan konten baru ini dimungkinkan dengan bantuan mesin pencari gambar. Anda tidak perlu hanya bergantung pada kueri teks untuk menemukan informasi. Anda juga dapat mencari gambar serupa berdasarkan gambar sumber yang Anda berikan ke mesin pencari. Ini adalah USP yang tepat dari mesin pencari gambar. Ini didefinisikan sebagai mesin pencari yang dirancang untuk menemukan informasi berdasarkan input gambar dengan tampilan visual gambar. Teknik ini banyak digunakan oleh pembeli dan penjual e-commerce dan untuk mencari info lebih lanjut tentang gambar objek yang tidak dikenal atau untuk mendapatkan informasi penting tentang bagaimana pesaing memposisikan produk tertentu.

Anda mungkin bertanya-tanya algoritme keren atau pembelajaran mesin apa yang berjalan di latar belakang untuk memungkinkan mesin pencari mengembalikan hanya gambar yang relevan dan cocok. Yah, sebagian besar waktu itu sederhana; gambar mencari nama dan nama inilah yang dikumpulkan dan ditampilkan sebagai hasil pencarian jika cocok dengan gambar kueri untuk kepentingan. Metode kuno ini adalah cara dasar untuk menggores gambar. Saat melakukan pengikisan web, alat akan memeriksa apakah nama file telah penuh atau sebagian dari nama filenya berisi permintaan pencarian dan akan mengembalikan gambar itu.

Sebagian besar pengembang, desainer, dan pemasar digital mengikuti konvensi mengganti nama nama file asli (seperti IMG_10092015.jpg) menjadi sesuatu yang bermakna dan memiliki konsekuensi (seperti Earl_Grey_Teabag_1332.jpg). Ini untuk mematuhi mandat algoritma Google untuk memberikan nama yang masuk akal untuk file gambar sebagai salah satu kunci untuk meningkatkan sinyal peringkat. Dan inilah yang akan dicari oleh mesin pencari gambar untuk memberikan hasil pencarian yang akurat.

Tentu saja, ini hanyalah salah satu cara untuk menemukan gambar menggunakan mesin pencari gambar. Dua cara utama di mana informasi dicari secara online adalah –

1. Pencarian Metadata – Seperti diuraikan di bagian atas, pencarian gambar dilakukan dengan mencari metadata gambar. Metadata ini dapat menyertakan satu atau beberapa kata kunci, teks, alt+teks, atau nama gambar.
2. Pengambilan berbasis konten – Di bawah jenis pencarian ini, berbagai karakteristik gambar sumber digunakan dan dijalankan melalui program komputer dan perangkat lunak khusus untuk mengembalikan hasil yang relevan. Alih-alih metadata, jenis pencarian ini menggunakan konten gambar untuk pencarian. Jenis pencarian informasi ini memiliki banyak teknik dasar seperti di bawah ini –
   1. Pendekatan kueri – Pengguna menyediakan gambar sumber, program akan melihat karakteristik seperti bentuk, warna, dan ukuran.
   2. Pengambilan semantik – Pengguna akan menjelaskan kueri untuk menemukan gambar. Ini adalah opsi yang jarang digunakan karena kesulitan yang jelas dalam mencocokkan gambar dengan deskripsi yang diberikan dalam permintaan pencarian.
   3. Pembelajaran mesin – Pencarian gambar menggunakan pembelajaran mesin dapat ditingkatkan dengan bantuan jaringan saraf dan pembelajaran mendalam.
   4. Aplikasi pihak ketiga – Beberapa pekerjaan menarik sedang dilakukan untuk meningkatkan akurasi gambar saat memberikan hasil pencarian untuk kueri gambar. Contohnya adalah akuisisi Neven Vision tahun 2006 oleh Google.

Pengikisan gambar membantu memperoleh data dan gambar dari berbagai sumber dan kemudian memigrasikan metadata dan gambarnya secara terstruktur. Beberapa saluran ekspor umum termasuk Excel, database backend, CSV, atau XML. Mengikis web untuk mendapatkan gambar membantu banyak penerima manfaat, termasuk pengembang web, perancang, pengelola konten, jurnalis, eksekutif pemasaran, atau blogger.

Saat menggunakan laba-laba untuk merayapi gambar , program akan mencari empat hal utama:

1. Judul halaman
2. Tanggal penerbitan
3. Gambar sebenarnya
4. URL situs

Tertarik untuk mengetahui apa yang terjadi selanjutnya? Kemudian baca terus.

Analisis pencarian gambar

Setelah program menggores gambar dan melihat metadata dan konten terkait dengan gambar, sebagian besar pekerjaan selesai. Namun, masih ada petunjuk penting untuk memverifikasi konten file gambar. Jadi misalkan jika Anda menemukan Superman , Anda akan mendapatkan berbagai kombinasi –

1. Superman dalam komik
2. Superman di film
3. Christopher Reeves sebagai Superman
4. Henry Cavill sebagai Superman
5. Superman di poster film
6. Superman dan penggemar

…dan seterusnya

Ini adalah tahap klasifikasi dari proses pencarian gambar. Mesin akan mengeluarkan pertanyaan dasar –

1. Apakah gambar memiliki wajah?
2. Ini profil depannya?
3. Apa warna latar belakang yang ada?
4. Apa warna latar depan yang ada dan berapa frekuensi/intensitasnya?
5. Apakah itu gambar gratis atau berlisensi?
6. Berapa ukuran filenya?
7. Berapa resolusi gambarnya?

Beberapa mesin pencari gambar seperti Google melangkah lebih jauh dan memungkinkan pengguna mengunggah gambar mereka sendiri untuk ditemukan.

Ada berbagai kriteria untuk menentukan tingkat keberhasilan dan keakuratan hasil yang ditampilkan oleh mesin pencari gambar. Jika ada salah satu di bawah ini, maka kemungkinan mengembalikan hasil yang akurat turun secara signifikan:

1. Terlalu banyak kebisingan di latar belakang
2. Terlalu banyak warna di latar depan atau latar belakang
3. Terlalu sedikit detail, atau
4. Resolusi gambar input yang lebih rendah

Sekarang kita melihat metode klasifikasi lain yaitu clustering. Ini mencoba menyatukan semua gambar dengan konten serupa dalam satu grup. Jadi meneruskan contoh di atas, pengelompokan akan menyatukan semua kombinasi Superman ini dan bahkan menyertakan item terkait seperti Superman vs. Batman atau kartun Superman . Sekali lagi, ini akan memberikan hasil yang akurat hanya jika noise pada gambar berkurang, dan resolusinya tinggi.

Menggores gambar

Mendapatkan sejumlah besar gambar sangat penting untuk membangun mesin pencari gambar. Memperoleh data dalam jumlah besar membutuhkan solusi web scraping yang dapat diskalakan. Pengikisan web adalah cara paling mudah untuk memperoleh data dari web baik itu data terstruktur, URL, atau gambar. Lebih baik mengandalkan penyedia layanan scraping web untuk menggores gambar untuk mesin pencari gambar Anda.

Sebelum menandatangani

Terbukti, nilai yang diberikan oleh mesin pencari gambar jauh melampaui akurasi. Ini membantu pembeli untuk membuat keputusan pembelian yang tepat dan memanfaatkan pengalaman pengguna web mereka sebaik mungkin. Untuk pemilik e-commerce, ini membantu mereka mengumpulkan informasi penting tentang berbagai produk di toko pesaing dan membuat mereka tetap up to date tentang berbagai data seputar produk tertentu. Jadi, jika sebagian besar pemilik toko memiliki iPhone 6s yang dijual dengan kisaran harga $825, Anda akan tahu bahwa toko Anda juga harus mencocokkan harga ini untuk membantu konversi lalu lintas web di portal e-niaga Anda. Pencarian gambar dengan cara ini juga membantu dalam kecerdasan harga.

Berencana untuk memperoleh data dari web? Kami di sini untuk membantu. Beri tahu kami tentang kebutuhan Anda.