Raspagem de imagens para seu mecanismo de busca de imagens

Outro dia eu estava fazendo compras online para comprar um novo celular. Olhando para vários sites, descobri que a única coisa a que me referia era o preço (claro!). Mas havia outro aspecto que eu continuava procurando, que era uma imagem do telefone que eu queria. Mais tarde, percebi que sempre que a descrição não correspondia à imagem, o fator de confiança era muito baixo para eu ir em frente com o vendedor. E o site onde encontrei imagens de alta resolução que pude ampliar e ver de vários ângulos, foi o site em que fiquei mais tempo. Se o seu comportamento de compras ou navegação também dá destaque às imagens, seja bem-vindo ao mundo da pesquisa de imagens.

Na verdade, essa tendência é tão dominante no ecossistema online que o Google, o gigante do mecanismo de pesquisa, também possui uma pesquisa de imagens, além da pesquisa regular de consulta de texto. Não acredite em nós? Em seguida, tente arrastar uma das imagens que você obtém por meio de sua consulta de pesquisa regular para a string de pesquisa para ver o que quero dizer.

Vê a imagem à esquerda da caixa de pesquisa de texto? Essa é a imagem que pedi ao Google para pesquisar, e os resultados foram bastante precisos (esse é o Asus ZenFone 3 – um dos muitos telefones que eu estava pesquisando para comprar).

Motores de busca de imagens

Essa nova forma de recuperação de conteúdo é possível com a ajuda de um mecanismo de busca de imagens. Você não precisa depender apenas da consulta de texto para encontrar informações. Você também pode procurar imagens semelhantes com base na imagem de origem fornecida ao mecanismo de pesquisa. Este é o USP exato de um mecanismo de busca de imagens. É definido como um mecanismo de busca projetado para encontrar informações com base na entrada de uma imagem com exibição visual das imagens. A técnica é usada principalmente por compradores e vendedores de e-commerce e para buscar mais informações sobre a imagem de um objeto desconhecido ou para obter informações cruciais sobre como os concorrentes estão posicionando um determinado produto.

Você pode estar se perguntando qual algoritmo legal ou aprendizado de máquina é executado em segundo plano para permitir que o mecanismo de pesquisa retorne apenas as imagens relevantes e correspondentes. Bem, na maioria das vezes é simples; a imagem pesquisa o nome e é esse nome que é coletado e exibido como resultado da pesquisa se corresponder à imagem da consulta por importância. Este método antiquado é a maneira básica de raspar imagens. Ao fazer o web scraping, a ferramenta verificará se o nome do arquivo está completo ou parte de seu nome de arquivo contendo a consulta de pesquisa e retornará essa imagem.

A maioria dos desenvolvedores, designers e profissionais de marketing digital seguem a convenção de renomear o nome do arquivo original (algo como IMG_10092015.jpg) para algo significativo e importante (algo como Earl_Grey_Teabag_1332.jpg). Isso é para aderir ao mandato do algoritmo do Google de fornecer um nome sensato para um arquivo de imagem como uma das chaves para melhorar os sinais de classificação. E é isso que o mecanismo de pesquisa de imagens procurará para fornecer resultados de pesquisa precisos.

Claro, esta é apenas uma das maneiras de encontrar imagens usando um mecanismo de busca de imagens. As duas principais maneiras pelas quais as informações são pesquisadas on-line são:

1. Pesquisa de Metadados – Conforme descrito na seção acima, a pesquisa de imagem é executada procurando os metadados da imagem. Esses metadados podem incluir uma ou mais palavras-chave, legenda, alt+texto ou nome da imagem.
2. Recuperação baseada em conteúdo – Nesse tipo de pesquisa, as diversas características da imagem de origem são usadas e executadas por meio de programas de computador e softwares especializados para retornar resultados relevantes. Em vez dos metadados, esse tipo de pesquisa usa o conteúdo da imagem para pesquisar. Este tipo de pesquisa de informações tem muitas técnicas subjacentes, como abaixo –
   1. Abordagem de consulta – O usuário fornece uma imagem de origem, o programa analisará características como forma, cor e tamanho.
   2. Recuperação semântica – O usuário descreverá a consulta para encontrar uma imagem. Esta é uma opção menos usada devido a dificuldades óbvias em combinar a imagem com a descrição fornecida na consulta de pesquisa.
   3. Aprendizado de máquina – A pesquisa de imagens usando aprendizado de máquina pode ser aprimorada com a ajuda de redes neurais e aprendizado profundo.
   4. Aplicativos de terceiros – Alguns trabalhos interessantes estão acontecendo para melhorar a precisão da imagem ao fornecer resultados de pesquisa para uma consulta de imagem. Um exemplo é a aquisição em 2006 da Neven Vision pelo Google.

A raspagem de imagem ajuda a obter dados e imagens de várias fontes e, em seguida, migrar seus metadados e imagens de maneira estruturada. Alguns dos canais de exportação comuns incluem Excel, bancos de dados de back-end, CSV ou XML. A busca de imagens na web ajuda vários beneficiários, incluindo desenvolvedores da web, designers, gerentes de conteúdo, jornalistas, executivos de marketing ou blogueiros.

Ao usar uma aranha para rastrear imagens , o programa procurará quatro coisas principais

1. Título da página
2. Data de publicação
3. A imagem real
4. A URL do site

Interessado em saber o que acontece a seguir? Então continue a ler.

Análise da pesquisa de imagens

Depois que o programa raspa uma imagem e analisa os metadados e o conteúdo associado à imagem, a maior parte do trabalho está concluída. No entanto, ainda resta o importante indicador de verificar o conteúdo do arquivo de imagem. Então suponha que se você encontrar para o Superman , você obterá várias combinações –

1. Superman nos quadrinhos
2. Superman nos filmes
3. Christopher Reeves como Superman
4. Henry Cavill como Superman
5. Superman em pôsteres de filmes
6. Superman e fãs

…e assim por diante

Esta é a etapa de classificação do processamento de busca de imagens. O motor lançará perguntas básicas –

1. A imagem tem um rosto?
2. É o perfil frontal?
3. Qual é a cor de fundo presente?
4. Qual é a cor de primeiro plano presente e qual é a sua frequência/intensidade?
5. É uma imagem gratuita ou licenciada?
6. Qual é o tamanho do arquivo?
7. Qual é a resolução da imagem?

Alguns mecanismos de busca de imagens, como o Google, vão um passo além e permitem que os usuários carreguem sua própria imagem para encontrar.

Existem vários critérios para determinar o grau de sucesso e precisão do resultado apresentado pelo motor de busca de imagens. Se houver algum dos itens abaixo, as chances de retornar resultados precisos diminuem significativamente:

1. Muito barulho no fundo
2. Muitas cores no primeiro plano ou no plano de fundo
3. Pouco detalhamento ou
4. Resolução mais baixa da imagem de entrada

Agora vamos olhar para outro método de classificação, ou seja, agrupamento. Isso tenta reunir todas as imagens com conteúdo semelhante em um grupo. Assim, levando adiante o exemplo acima, o agrupamento reunirá todas essas combinações de Superman e até incluirá itens relacionados, como Superman vs. Batman ou desenhos animados do Superman . Novamente, isso fornecerá resultados precisos somente se o ruído na imagem for menor e a resolução for alta.

Rasgando as imagens

Obter um grande número de imagens é crucial para construir um mecanismo de busca de imagens. A aquisição de grandes quantidades de dados requer uma solução de web scraping escalável. A raspagem da Web é a maneira mais conveniente de adquirir dados da Web, sejam dados estruturados, URLs ou imagens. É melhor confiar em um provedor de serviços de raspagem da Web para raspar imagens para seu mecanismo de pesquisa de imagens.

Antes de assinar

Como é evidente, o valor proporcionado por um buscador de imagens vai muito além da precisão. Ele ajuda os compradores a tomar uma decisão de compra informada e aproveitar ao máximo a experiência do usuário da web. Para os proprietários de comércio eletrônico, isso os ajuda a reunir informações cruciais sobre a variedade de produtos nas lojas dos rivais e os mantém atualizados sobre os vários dados sobre um produto específico. Portanto, se a maioria dos lojistas tiver o iPhone 6s vendendo no varejo em torno de US $ 825, você saberia que sua loja também teria que corresponder a esse preço para ajudar na conversão do tráfego da Web em seu portal de comércio eletrônico. Dessa forma, a pesquisa de imagens também ajuda na inteligência de preços.

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