1000万画像を1秒以内で検索 VisualSeeker
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog 6月10日に公開された、Yahoo! JAPANの研究開発プロダクトのショーケース「Yahoo!ラボ」。 このなかのプロダクトのひとつとしてYahoo! JAPAN研究所が開発した独自の技術「VisualSeeker」について、研究者の岩崎雅二郎さんにお話を聞きました。 ■VisualSeekerとは？ --VisualSeekerの機能 一般の画像検索ではテキストを入力して検索しますが、VisualSeekerでは画像自体の特徴に基づいて検索します。以下のように様々な検索が可能なので、場合に応じて適切な検索方法を選択して利用できます。 類似する画像の検索 描いた画像に類似する画像の検索 指定した色に類似する画像の検索 アップロー
メディア・パブ: Google画像、類似画像が一発で見つかる
Google Labが、類似画像を一発で検索できる“Google Similar Service”を始めた。 例で示そう。まず「大阪」で画像検索してみた。検索結果は次の通り。 ここで、「大阪城」の写真の類似画像を探すために、テキストリンクの「Similar images」をクリックすると、良く似た大阪城の写真がズラリろ出てくる。 このサービスの案内ビデオを貼り付けておく。 「大阪城」は類似画像のサンプルとしては地味すぎたかも。インパクトのあるサンプルとしては「パリスヒルトン」を。 ◇参考 ・Hard at play in Google Labs with Similar Images and Google News Timeline（Google Official Blog)
CNET Japan Blog - 先端研ブログ：画像処理的アプローチによるWeb情報処理
Icon, Others そしてこれらをベースに自動的に画像要素を分類しました。 分類エンジンは SVMLight + RBF Kernel を使用。 SVM (サポートベクターマシン) は機械学習の手法の一つです。 あらかじめ与えられた正解例・誤り例から、何が正誤の判断の決め手になる要素なのかを自動的に学習し、その学習結果を用いて新たな事例に対して正誤の判断を与えます。 学習に使う特徴量（正誤判断の決め手となる要素の候補）として、ピクセル数・色数・DCT等の画像に基づくものと、周辺文字列・リンク有無等のテキストに基づくものを使用しています。 画像に基づく特徴量の一つとして、その画像に文字が含まれるか否かが重要です。 文字があれば見出しとして使われている画像の確率が高くなるわけですし。 ただし、OCRを用いても文字を認識するのは難しいので、「文字認識」ではなく画像パターンを用
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