前一节主要跟大家讨论了文本纠错技术的应用，本节将跟大家讨论分享关于图像视觉方面的应用——图像检索。

　　在人工智能技术应用方面，图像视觉应该是被应用最广泛的技术之一，从最早的安防监控，到后面落地最多的人脸识别，都是图像技术的应用，本文想围绕图像检索技术的应用进行产品介绍。

　　图像检索技术在实际应用中包括了检索+识别（相似度度量）两个部分，目前重点应用于泛搜索引擎中，百度搜Kaiyun平台官方索、谷歌搜索、淘宝拍立淘等都可以支持通过图片检索实现信息查找。

　　相对于文字搜索而言，图像检索更直观，更易操作，尤其是对于陌生信息的检索，可以直接通过拍照实现信息的检索。

　　图像检索包括了基于文本的图像检索和基于内容的图像检索。基于文本的图像检索主要通过对图像进行文本描述，提炼关键词等标签信息，后续在进行检索时，可以通过检索关键词的方式查找对应的图片，这种方式跟用百度查找“胡歌”返回胡歌的照片是一致的；

　　基于内容的图像检索是通过提取图像的纹理、颜色、梯度或者其他高层语义特征等作为图像特征来计算图像间的相似度，实现图像检索。

　　如果需要高查准率，就需要精确的标签数据，而精确的标签数据对于人工标注来说是耗时耗力的，甚至有些图像很难用有限的关键词能描述清楚。目前通常情况下会先基于图像内容分析进行自动标注，然后只要存储图像和文本标签即可，虽然会降低查准率，但是仍然可以保证文本检索。

　　虽然搜索精度不一定如文本搜索，并且容易受到图像质量（光照、遮挡、背景复杂度等）的影响，但是对用户而言，搜索难度将降低，可以实现所见即所得，只要拍照出发搜索即可。因此，可应用范围将更加广阔。

　　除了关键的算法技术，还需要跟工程相关的分布式存储技术，因为在实际工程应用中，涉及到的索引结构需要支持到10亿量级的，所以如何构建并存储图片的特征索引信息，需要工程上进行优化（ps：由于过于技术化，笔者也不敢班门弄斧了）。

　　在实际应用中，基于文本和基于内容的图像检索一般是解耦的，产品设计可以选择两者并存，或者独立使用。

　　比如在电商中，淘宝通过知识图谱技术构建了大量的商品画像，所以用户可以通过文本搜索，同时拍立淘也支持图像搜商品；而某些识花等小软件则是单纯通过以图搜图实现。具体的还是需要产品根据实际应用场景来决定。

　　本文下面将重点介绍的是基于内容的图像检索，其中基于内容的图像检索，从产品的输入角度又可以分为以图搜、以视频搜和以音频搜，列举出来的话是图搜图、图搜视频、视频搜视频。

　　（2）本文选择图片库类的图片检索为应用场景，讲述产品设计中的业务流程和需要支持的产品能力，其中图片库类的图片检索应用场景有以下两个：

　　先确定应用场景不仅是为了便于产品设计，也是为了检索技术的选择，从图像检索的特征来看一般包括两种类型：

　　相同图搜索：是指返回与查询图片包含相同主体的图片，一般是完全相同或具备相同主体的图片，主要适用于重复图片检测、图片精确查找等场景。

　　相似图搜索：是指返回与查询图片内容语义相似的图片，内容语义相似包括在图片类型、颜色、布局、内容、风格和纹理等特征方面的相似，主要应用于相似图片素材搜索、相似图片推荐等场景；

　　在图片库的图片检索应用场景中，这两个场景都是要支持的，因此相同图检索，和相似图检索都需要包含的。

　　但是实际上相似图的结果通常情况下是包含相同图的，相同图是相似图的一个子集。之所以区分开来，是为了便于产品设计，因为在实际过程中，需要设定一个阈值来决定返回结果，但是如果想让相似图都能包含相同图，则很难指定一个通用的阈值，因此，可以根据实际场景分别调用两个模型。

　　相同图和相似图的特征提取是不一样的，这里为了简化流程，因此画在了一起。

　　用于查询与上传图片相似或者相同的图片，这里可以根据实际场景进行设计，增加参数是否做主体识别，如果做主体识别，则调用相同图检索；如果不做主体识别，则调用相似图检索。

　　图片新增或者删除后，如何更新图片的特征索引库，以新增为例，是在新增后实时更新索引库还是定时更新，这个需要产品根据场景判断。一般当底库较小，且日常并发检索较小时，可以考虑实时更新；当底库容量较大，且频繁发生检索时，建议可以选择定时更新，如选取闲时更新。

　　随着AI技术和互联网应用的发展，图搜这样的智能化检索方式将会有更多的落地场景，但是对于产品设计而言，需要根据实际场景结合技术现状考虑。

　　比如在推荐场景中，为了更多能留住客户，在尽可能保证高精确率的情况下，k的上限就会取得较大，这样就能给用Kaiyun平台官方户更多的返回结果。因此为了能满足检索业务的需要，同时提高用户体验，就需要产品能多思考实际业务场景。

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