Скрапинг изображений для вашей системы поиска изображений

На днях я делал покупки в Интернете, чтобы купить новый мобильный телефон. Просматривая несколько сайтов, я обнаружил, что единственная вещь, на которую я постоянно ссылался, — это цена (конечно!). Но был еще один аспект, который я продолжал искать, и это был образ телефона, который я хотел. Позже я понял, что везде, где описание не соответствовало изображению, фактор доверия был очень низким для меня, чтобы продолжать сотрудничество с этим продавцом. И сайт, на котором я мог найти изображения с высоким разрешением, которые я мог увеличивать и рассматривать под разными углами, был сайтом, на котором я оставался дольше всего. Если ваше поведение при совершении покупок или просмотре сайтов также придает большое значение изображениям, то добро пожаловать в мир поиска изображений.

На самом деле, эта тенденция настолько доминирует в онлайн-экосистеме, что Google, поисковая система-бегемот, также внедрила поиск по изображениям в дополнение к обычному поиску по текстовым запросам. Не верите нам? Затем попробуйте перетащить одно из изображений, которые вы получаете через обычный поисковый запрос, в строку поиска, чтобы понять, что я имею в виду.

Видите изображение слева от поля текстового поиска? Это изображение, которое я попросил Google найти, и результаты были довольно точными (это Asus ZenFone 3 — один из многих телефонов, которые я собирался купить).

Системы поиска изображений

Эта новая форма поиска контента стала возможной с помощью поисковой системы изображений. Вам не нужно полагаться только на текстовый запрос, чтобы найти информацию. Вы также можете искать похожие изображения на основе исходного изображения, которое вы предоставляете поисковой системе. Это точное УТП системы поиска изображений. Он определяется как поисковая система, предназначенная для поиска информации на основе ввода изображения с визуальным отображением изображений. Этот метод в основном используется покупателями и продавцами электронной коммерции для поиска дополнительной информации об изображении неизвестного объекта или для получения важной информации о том, как конкуренты позиционируют данный продукт.

Вам может быть интересно, какой классный алгоритм или машинное обучение работает в фоновом режиме, чтобы позволить поисковой системе возвращать только релевантные и совпадающие изображения. Ну, в большинстве случаев это просто; изображение ищет имя, и именно это имя собирается и отображается в качестве результата поиска, если оно соответствует изображению запроса по важности. Этот старомодный метод является основным способом извлечения изображений. При просмотре веб-страниц инструмент проверит, содержит ли имя файла полное или часть имени файла, содержащую поисковый запрос, и вернет это изображение.

Большинство разработчиков, дизайнеров и специалистов по цифровому маркетингу следуют соглашению переименовывать исходное имя файла (например, IMG_10092015.jpg) во что-то значимое и значимое (например, Earl_Grey_Teabag_1332.jpg). Это необходимо для соблюдения алгоритма Google по предоставлению разумного имени файлу изображения в качестве одного из ключей к улучшению сигналов ранжирования. И это то, что поисковая система изображений будет искать, чтобы предоставить точные результаты поиска.

Конечно, это всего лишь один из способов поиска изображений с помощью поисковика изображений. Два основных способа поиска информации в Интернете:

1. Поиск метаданных. Как указано в предыдущем разделе, поиск изображения выполняется путем поиска метаданных изображения. Эти метаданные могут включать одно или несколько ключевых слов, заголовок, альтернативный текст + текст или имя изображения.
2. Поиск на основе контента. При этом типе поиска используются различные характеристики исходного изображения, которые обрабатываются компьютерными программами и специализированным программным обеспечением для получения соответствующих результатов. Вместо метаданных этот тип поиска использует содержимое изображения для поиска. Этот тип поиска информации имеет множество базовых методов, как показано ниже:
   1. Запросный подход. Пользователь предоставляет исходное изображение, программа изучает такие характеристики, как форма, цвет и размер.
   2. Семантический поиск — пользователь описывает запрос для поиска изображения. Этот вариант используется реже из-за очевидных сложностей сопоставления изображения с описанием, данным в поисковом запросе.
   3. Машинное обучение. Поиск изображений с использованием машинного обучения можно ускорить с помощью нейронных сетей и глубокого обучения.
   4. Сторонние приложения. Проводится интересная работа по повышению точности изображения при предоставлении результатов поиска по запросу изображения. В качестве примера можно привести приобретение Neven Vision компанией Google в 2006 году.

Очистка изображений помогает получать данные и изображения из различных источников, а затем структурированно переносить их метаданные и изображения. Некоторые из распространенных каналов экспорта включают Excel, серверные базы данных, CSV или XML. Поиск изображений в Интернете помогает множеству бенефициаров, включая веб-разработчиков, дизайнеров, контент-менеджеров, журналистов, руководителей отдела маркетинга или блоггеров.

При использовании паука для обхода изображений программа будет искать четыре ключевые вещи.

1. Название страницы
2. Дата публикации
3. Фактическое изображение
4. URL-адрес сайта

Интересно узнать, что будет дальше? Тогда читайте дальше.

Анализ поиска изображений

После того, как программа извлекла изображение и просмотрела метаданные и связанный с ним контент, большая часть работы выполнена. Однако по-прежнему остается важным указателем проверки содержимого файла изображения. Итак, предположим, если вы найдете для Супермена , вы получите различные комбинации —

1. Супермен в комиксах
2. Супермен в кино
3. Кристофер Ривз в роли Супермена
4. Генри Кавилл в роли Супермена
5. Супермен на афишах фильмов
6. Супермен и фанаты

…и так далее

Это этап классификации обработки поиска изображения. Двигатель выкинет элементарные вопросы —

1. Есть ли у изображения лицо?
2. Это передний профиль?
3. Какой цвет фона присутствует?
4. Какой цвет переднего плана присутствует и какова его частота/интенсивность?
5. Это бесплатное или лицензионное изображение?
6. Каков размер файла?
7. Какое разрешение изображения?

Некоторые системы поиска изображений, такие как Google, делают еще один шаг вперед и позволяют пользователям загружать свои собственные изображения для поиска.

Существуют различные критерии для определения степени успешности и точности результатов, выдаваемых поисковой системой изображений. Если есть что-то из нижеперечисленного, то шансы на получение точных результатов значительно снижаются:

1. Слишком много шума на заднем плане
2. Слишком много цветов на переднем или заднем плане
3. Слишком мало деталей или
4. Более низкое разрешение входного изображения

Теперь мы рассмотрим другой метод классификации, т. е. кластеризацию. Это пытается собрать все изображения с похожим содержанием в одну группу. Таким образом, продолжая приведенный выше пример, кластеризация объединит все эти комбинации Супермена и даже включит связанные элементы, такие как Супермен против Бэтмена или мультфильмы о Супермене . Опять же, это даст точные результаты только в том случае, если шум на изображении меньше, а разрешение высокое.

Очистка изображений

Получение большого количества изображений имеет решающее значение для создания системы поиска изображений. Для сбора огромных объемов данных требуется масштабируемое решение для парсинга веб-страниц. Веб-скрапинг — это наиболее удобный способ получения данных из Интернета, будь то структурированные данные, URL-адреса или изображения. Лучше полагаться на поставщика услуг веб-скрейпинга для очистки изображений для вашей поисковой системы изображений.

Перед подписанием

Как видно, ценность, предоставляемая поисковой системой изображений, выходит далеко за рамки точности. Это помогает покупателям принимать обоснованные решения о покупке и максимально использовать возможности своего веб-пользователя. Для владельцев электронной коммерции это помогает им собирать важную информацию об ассортименте продуктов в магазинах конкурентов и держать их в курсе различных данных о конкретном продукте. Таким образом, если у большинства владельцев магазинов iPhone 6 стоит около 825 долларов, вы должны знать, что ваш магазин также должен соответствовать этой цене, чтобы помочь в конверсии веб-трафика на вашем портале электронной коммерции. Таким образом, поиск изображений также помогает в ценообразовании.

Планируете получать данные из Интернета? Мы здесь, чтобы помочь. Дайте нам знать о ваших требованиях.