搜图绝技：谷歌能“认出”照片上的东西

业界动态 2014-09-14 12:29:29 转载来源: 网络整理/侵权必删

站长搜索（www.adminso.com）：搜图绝技：谷歌能“认出”照片上的东西如果你突然想在自己保存的无数照片里找到其中的某一张，一般情况下会怎么做？你可能知道这张照片大概是什么样子，照片中有什么元素，但就是想不起来放到哪个文件夹里了。而且要是照片数量太多的话，想找到那张图恐怕真得费一会儿功夫

站长搜索（www.adminso.com）：搜图绝技：谷歌能“认出”照片上的东西

如果你突然想在自己保存的无数照片里找到其中的某一张，一般情况下会怎么做？你可能知道这张照片大概是什么样子，照片中有什么元素，但就是想不起来放到哪个文件夹里了。而且要是照片数量太多的话，想找到那张图恐怕真得费一会儿功夫。

要是能通过搜索照片中某个元素的关键词来找到它就好了。

实际上从去年开始，像Google+ Photos的搜索中就已经开始使用这种简单的物体识别技术了，后来Google Drive的搜索引擎也引入了类似的功能。通过Google的一种自动注解技术，用户可以通过照片中某些元素的单词描述来搜索到对应的图片。

虽然像人脸识别这样的图像识别技术已经有了很多应用，但要识别出自然界中各种各样的物体就比人脸识别困难多了，尤其是当这些物体都还在一张图片中。在今年的ImageNet大规模视觉识别挑战赛中，Google的一支团队就使用了与之相关的技术，借此我们也可以看看一些与之相关的细节。具体来说，一张图片中往往存在好几种物体，参赛者借助一些技术则可以在同一张图片中识别出不同物体的类型，比如一张果盘图片里放着的几个橘子和香蕉、一个房间图片里的电视和猫咪，等等。在这些照片中，Google可以通过技术手段识别出图像中的物体，并让用户可以搜索它们。

也许你会好奇Google是如何做到的，其实想让用户可以搜索到，你当然需要标记这些物体，但在标记它们之前，你还需要让机器知道这是什么才可以标记。为了让机器知道图片中的物体是什么，Google甚至专门开发的一个名为DistBelief的基础框架。利用它，Google可以调用成千上万的计算机集群，使用数十亿的参量来做大规模的深度神经网络训练，进而也就能比对大量图片中的相似物体，为它们打上标签。如果这个系统再接受到相似物体的图像信息，系统就会检测到它与此前被打上标签的那些物体是相似的。在分布式计算和快速迭代的机制下，Google可以把训练深度网络的规模提升到以前学术报道中理论值的30倍以上，这就让它可以主动“认识”某个物体――就像人脑识别某个物体那样工作。在这种“主动学习”的基础上，就可以达到输入一个关键词、机器就能识别出图像中物体的目的。

在未来，在Google对这项技术改善之后，我们还有可能看到它运用在Google图像搜索、YouTube、自动驾驶汽车等其他应用场景中。总之，它可以被运用在任何需要“理解”照片的地方。

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