Search by image что это за программа
Search by image что это за программа
Краткое описание:
Поиск идентичных изображений в гугл.картинках по графическому содержимому заданного изображения
Требуется Android: 4.0.3+
Русский интерфейс: Нет
Скачать:
Search By Image(RusByHumanZ)v2.0.2.apk ( 3.04 МБ )
:beta: :4PDA:
Я тут решил накатить мануал по тому как работает поиск по изображениям, это по открытым источникам Google.
Поиск по картинкам
В качестве запросов в Google Поиске можно использовать изображения.
Как работает поиск по картинкам
При использовании этой функции можно получить следующие результаты:
похожие картинки;
сайты, на которых размещено это изображение;
Это же изображение других размеров.
Поиск по картинке лучше всего работает, если она популярна в Интернете. Например, для достопримечательностей и произведений искусства вы найдете гораздо больше результатов, чем для семейных фотографий.
Поиск на компьютере
Поиск по картинке работает в следующих браузерах:
Chrome 5 и более поздние версии;
Internet Explorer 9 и более поздних версий;
Safari 5 и более поздних версий;
Firefox 4 и более поздние версии.
И уже от блогспота, уже о том, как это работает на более глубоком уровне:
Как работает распознавание картинок в сервисах Google
Оригинал статьи: How Google’s Image Recognition Works
Для поиска по графическим файлам даже в том случае, когда к ним нет подписи, а имя файла не несёт полезной информации, в Google+ Photos, как и в Google Drive, используется технология распознавания изображения. «Эта технология базируется на компьютерном распознавании изображений и машинном самообучении, в результате на основании содержания картинки генерируются поисковые теги (searchable tags), что в сочетании с другими источниками, такими как текстовые теги и метаданные EXIF, делает возможным поиск таких обобщённых образов, как цветы, еда, автомобили, самолёты, черепахи…», объясняет Google.
Недавно Google приобрёл компанию DNNresearch, стартап, который создали профессор Джеффри Хинтон (Geoffrey Hinton) и два его дипломника из Университета Торонто. Они построили «систему, которая использует глубокое обучение и свёрточные нейронные сети и показала своё значительное превосходство по сравнению с традицонными подходами к распознаванию образов на конкурсе компьютерного распознавания ImageNet». Затем Google построил аналогичную модель большего масштаба, которая при испытаниях показала в среднем вдвое лучшую точность по сравнению с другими методами распознавания объектов. «Мы взяли исследование с переднего края науки прямо из исследовательской лаборатории и запустили его в жизнь — немногим более чем за шесть месяцев», говорит Чак Розенберг (Chuck Rosenberg) из команды сервиса Картинки (Google Image Search).
Доклад под названием «Классификация изображений с помощью глубоких свёрточных нейронных сетей» (PDF-файл) разъясняет принципы работы алгоритма. В нём используются контролируемое обучение, 7 скрытых весовых слоёв и особые биграфы, выстраиваемые на основании данных. «Наша нейронная сеть включает 60 млн оцениваемых параметров и 650 тыс. нейронов. Она обладает серьёзным запасом мощности. Мы обучаем её распознавать образцы размером 224×224 пикс., случайным образом получаемые из изображений размера 256×256, и их горизонтальные отражения».
Google сообщает, что общедоступная функция поиска по фотографиям распознаёт 1 100 тегов. «Мы довели набор визуальных классов до 2 000, отталкиваясь от популярных меток в Google+ Photos и выраженного визуального компонента (то есть человек должен легко идентифицировать класс, просто глядя на изображение), то есть значительно улучшили систему: на конкурсе ImageNet набор составлял 1 000 классов. Как и в прототипе, классы представляют собой не текстовые строки, а понятия, категории (entities); мы используем категории базы знаний Freebase, на основе которых создана наша Сеть знаний (Knowledge Graph), которая применяется в Поиске (Google Search). Категория — это способ уникальным образом определить нечто независимо от языка. Поскольку мы хотели достичь высокой точности в присвоении меток, к запуску функции мы уточнили наш набор классов, сократив его с начальных двух тысяч до 1 100 высокоточных классов».
Вот несколько примеров распознаваемых классов: автомобиль, танец, поцелуй, гибискус, георгин, закат, белый медведь, медведь гризли. Система распознаёт общие понятия и конкретные объекты. «В отличие от других систем, с которыми мы экспериментировали, ошибки данной системы выглядят по-человечески обоснованными: они похожи на ошибки, которые делает человек, когда путает похожие вещи».
picsearch, поиск, reverso
Mobi Invision
Для iPhone
Снимки экрана (iPhone)
Описание
Приложение Reverse Image Search Tool может определить настоящего владельца или фотографию из социальной сети, или если вы хотите проверить то, что фотография является ли поддельной или оригинальной. Приложение обеспечивает поиск по изображению, взятому из галереи или с камеры. Это мост между вашими фотографиями и поисковыми системами обратного изображения, позволяющие искать по изображению.
【Функции】
— Прямой поиск изображений из вашей фотогалереи, камеры, последнего изображения, URL-адреса изображения, изображения из буфера обмена на ваших устройствах.
— Определите человека, который изображен на картинке
— Для тех, «Что это?» моменты
— Обрезать изображение Редактировать изображение перед поиском
Автоматически возобновляемые подписки:
— 1,99 доллара в неделю
— 7,99 долларов США в год
— 9,99 долл. США на всю жизнь
Правила, которые применяются ко всем подпискам:
— Оплата будет снята с учетной записи iTunes при подтверждении покупки.
— Подписка автоматически продлевается, если автоматическое продление не отключено по крайней мере за 24 часа до окончания текущего периода.
— С аккаунта будет взиматься плата за продление в течение 24 часов до окончания текущего периода, и будет указана стоимость продления.
— Подписками может управлять пользователь, а автоматическое продление можно отключить, перейдя в настройки учетной записи пользователя после покупки.
— Любая неиспользованная часть бесплатного пробного периода, если таковая предлагается, будет аннулирована, когда пользователь приобретает подписку на эту публикацию, где это применимо.