TinEye - TinEye

TinEye
Tineye Logo.svg
Сайт түрі
Кескін Іздеу жүйесі
Қол жетімдікөптілді
ИесіIdée, Inc.
URL мекен-жайықалайы.com
КоммерциялықИә
ТіркеуҚосымша
Іске қосылды6 мамыр, 2008 ж; 12 жыл бұрын (2008-05-06)
Ағымдағы күйБелсенді

TinEye Бұл кері кескін іздеу негізіндегі компания Idée, Inc ұсынған және ұсынған қозғалтқыш Торонто, Онтарио, Канада. Бұл интернеттегі алғашқы сурет іздеу жүйесі кескінді сәйкестендіру кілт сөздер, метадеректер немесе су белгілері.[1] TinEye пайдаланушыларға кілт сөздерді емес, кескіндерді іздеуге мүмкіндік береді. Суретті жіберген кезде TinEye суреттің «ерекше және ықшам цифрлық қолтаңбасын немесе саусақ ізін» жасайды және оны басқа индекстелген кескіндермен сәйкестендіреді.[2] Бұл процедура жіберілген кескіннің тіпті қатты өңделген нұсқаларына сәйкес келеді, бірақ әдетте нәтижелердегі ұқсас кескіндерді қайтармайды.[3]

Тарих

Idée, Inc. компаниясының негізін 1999 жылы Лейла Божнане мен Пол Блор қалаған. Идеэ бұл қызметті 2008 жылы 6 мамырда іске қосып, сол жылдың тамызында ашық бета нұсқасына көшкен.[4][5]Компьютерлік көзқарас пен бейнені сәйкестендіру жөніндегі ғылыми жобалар 1980 жылдардың басында басталған кезде,[6] компания TinEye кескінді анықтау технологиясын қолданған алғашқы веб-сурет іздеу жүйесі деп мәлімдейді. Қызмет құрылды авторлық құқық рұқсат етілмеген пайдалануды іздеу және сәйкесінше брендтердің қай жерде көрінетінін қадағалау үшін пайдаланушылар базасы ретінде иелері мен бренд маркетологтары.[7]

2014 жылдың маусымында TinEye салыстыру үшін бес миллиардтан астам суретті индекстеді деп мәлімдеді.[8] Алайда, бұл суреттердің жалпы санының салыстырмалы түрде аз бөлігі Дүниежүзілік өрмек.[9]

2020 жылдың қыркүйегіндегі жағдай бойынша TinEye іздеу нәтижелері салыстыру үшін 41,9 миллиардтан астам кескін индекстелген деп мәлімдейді.

Технология

Пайдаланушы суретті іздеу жүйесіне жүктейді (жүктеу мөлшері 20 МБ-мен шектелген) немесе a URL мекен-жайы сурет үшін немесе кескіні бар бет үшін. Іздеу жүйесі суреттің басқа қолданылуын іздейді ғаламтор, сол кескінге негізделген өзгертілген кескіндерді қоса, орналастырылған күн мен уақытты хабарлаңыз. TinEye жоқ нысандардың сұлбаларын тану немесе орындау тұлғаны тану, бірақ бүкіл кескінді және сол кескіннің кейбір өзгертілген нұсқаларын таниды. Бұған суреттің кішірек, үлкен және қиылған нұсқалары кіреді. TinEye өзін бір тақырыптағы мәліметтер базасынан, мысалы, белгілі жерлер сияқты түрлі суреттерді алуға қабілетті екенін көрсетті.[10]

TinEye суреттерді іздеуге қабілетті JPEG, GIF, немесе PNG формат. 2009 жылғы жағдай бойынша, суреттерді желіде қамтитын басқа форматтар, мысалы Adobe Flash, іздеу мүмкін емес.[11]

TinEye-ден алынған нәтижелер мәліметтер базасындағы жіберілген кескіннің сәйкестіктерінің жалпы санын, алдын-ала қарау суреті мен әр сәйкестікке арналған URL және суреттерді салыстыру функциясын қамтиды. Суреттерді салыстыру пайдаланушыға түпнұсқа кескін мен іздеу нәтижесі арасында алға-артқа ауыса алатын терезе ұсынады.[12] TinEye нәтижелерді ең жақсы сәйкестік, ең нашар сәйкестік, ең үлкен сурет немесе ең кіші сурет бойынша сұрыптай алады.

Пайдаланушыны тіркеу қосымша болып табылады және пайдаланушының алдыңғы сұрауларын сақтауды ұсынады. Басқа функцияларға кіріктірілген кіреді виджеттер және бетбелгілер. TinEye сонымен қатар өздерінің коммерциялық API шығарды.

Алгоритм

TinEye қолданылған нақты алгоритмдерді жарияламаса да, компанияның сипаттамасына сәйкес техникада ұқсас кескіндерді сәйкестендіру мақсатына жететін әдістер бар. Осындай алгоритмдердің бірі болып табылады перцептивті хэштеу құру үшін қолданылады хэш үлгі кескіннен. Доктор Нил Краветцтің қабылдаған хэшке ұқсас, бірақ қарапайым қарапайым хэш алгоритмінің мысалы:[13]

  1. Өлшемді кішірейту Суреттерде жоғары жиіліктер бөлшектерді береді, ал төмен жиіліктер құрылымды көрсетеді; біз соңғысын қалаймыз. Жоғары жиіліктер мен бөлшектерді жоюдың ең жылдам тәсілі - кескінді кішірейту. Бұл жағдайда оны 64 пиксел болатындай етіп 8х8-ге дейін қысқартыңыз. Пропорциялардың арақатынасын сақтауға алаңдамаңыз, оны тек 8х8 квадратқа дейін қиыстырыңыз. Осылайша, хэш кескіннің кез-келген өзгеруіне сәйкес келеді, масштабқа немесе арақатынасқа қарамастан.
  2. Түсті азайтыңыз 64 түстің орташа мәнін есептеңіз.
  3. Түстерді орташа Суреттегі ең төменгі жиіліктерді алу үшін, қазірдің өзінде кішірейтілген кескіннің кішірек бөлігін ғана алыңыз. Мысалы, егер DCT (Дискретті косинаның өзгеруі, Фурьеге байланысты түрлендіру) 32х32 құрайды, жай сол жақтағы 8х8 сақтаңыз.
  4. Байттан битке дейін Әрбір бит түс мәнінің орташадан жоғары немесе төмен екендігіне байланысты жай ғана орнатылады.
  5. Хэшті құрастырыңыз 64 битті 64 биттік бүтін санға қойыңыз. Тапсырыс маңызды емес, тек сіз дәйекті болсаңыз болды. Сіздің соңғы нәтиже хэшіңіз келесідей болады: 8f373714acfcf4d0

Егер кескін масштабталған болса немесе арақатынас өзгерсе, алынған хэш өзгермейді. Жарықтықты немесе контрастты көбейту немесе азайту, тіпті түстерді өзгерту хэш мәнін күрт өзгертпейді.

Екі суретті салыстыру үшін әр кескіннен хэш құрып, әр түрлі разрядтардың санын санаңыз. Бұл Хамминг қашықтығы. Нөл қашықтығы бұл өте ұқсас сурет немесе сол суреттің вариациясы екенін көрсетеді. 5 қашықтық бірнеше нәрселер басқаша болуы мүмкін дегенді білдіреді, бірақ олар ұқсас болуы үшін әлі де жақын болуы мүмкін. 10 немесе одан көп қашықтық - бұл кескіндердің әр түрлі болатындығының белгісі.

Пайдалану

TinEye белгілі бір суреттерді (және сол суреттердің модификациясын) Интернеттен іздеу қабілеті көрнекі туындылардың авторлық құқық иелері үшін олардың авторлық құқығының бұзылуын табудың әлеуетті құралына айналдырады. Ол сондай-ақ астындағы кескіндерді пайдаланғысы келетін адамдар үшін ықтимал даңғыл жасайды жетім жұмыс істейді сол суреттің авторлық құқық иелерін табу. Жетім туындыларды «иелерін анықтау қиын немесе мүмкін емес / табу қиын немесе авторлық құқықпен қорғалған туындылар» деп анықтауға болады.[14] TinEye-ді қолдану оның дерекқорынан табуға болатын интернеттегі кескіндерден жетімнің жұмыс күйін алып тастауы мүмкін.

Сондай-ақ қараңыз

Әдебиеттер тізімі

  1. ^ TinEye дегеніміз не?
  2. ^ TinEye қалай жұмыс істейді?
  3. ^ TinEye ұқсас кескіндерді таба ала ма?
  4. ^ «Шығарылымдар». Tineye.com. Алынған 21 ақпан, 2013.
  5. ^ Клабурн, Томас (18 тамыз, 2008). «TinEye кескінін іздеу авторлық құқықты бұзушыларды табады». Ақпараттық апта. Алынған 28 қыркүйек, 2014.
  6. ^ Селиски, Ричард (2010). Компьютерлік пайымдау: алгоритмдер және қосымшалар. Springer Publishing. б. 832. ISBN  9781848829343.
  7. ^ Джордж-Кош, Дэвид (нд). «Веб іздеудегі Idée's TinEye келесі шекарасы» (PDF). Ұлттық пошта. Алынған 11 ақпан, 2010.
  8. ^ «Алынған 2014-07-01». Tineye.com. Алынған 1 шілде 2014.
  9. ^ «Flickr 10 қыркүйектегі жағдай бойынша 5 миллиард суретті орналастырады - 2011-04-06 шығарылды». Royal.pingdom.com. Алынған 21 ақпан, 2013.
  10. ^ Элиас, Жан-Клод. (11 желтоқсан, 2009). Фотосурет бойынша іздеу. Джордан Таймс. 19.02.10 Factiva дерекқорынан алынды.
  11. ^ Кречевский, Кертис. (1 мамыр 2009 ж. «Интернеттегі логотип пен сурет іздеудің қиындықтары»). IP заңы және бизнес. 7 (5). 19.02.10 Factiva дерекқорынан алынды.
  12. ^ «TinEye көмегімен онлайн-детектив бол». Groovypost.com. 2010 жылғы 18 қаңтар. Алынған 25 маусым, 2013.
  13. ^ «Құралдар, әдістер мен тангенттер». Доктор Нил Кравец.
  14. ^ Yeh, B. (1 ақпан, 2010). Авторлық құқық туралы «жетім шығармалар». Конгресстің зерттеу қызметі. 19.02.10 Factiva дерекқорынан алынды.

Сыртқы сілтемелер