Popularyzacja odwrotnego wyszukiwania obrazów wpłynęła znacząco na zachowania klientów sklepów internetowych w ostatnich latach. Zrozumienie tej technologii oraz jej powiązania z big data pozwala marketerom i właścicielom sklepów online na rozwijanie ich biznesu.

Czym jest odwrotne wyszukiwanie obrazów?

Odwrotne wyszukiwanie obrazów (ang. reverse image search) to technologia polegająca na wyszukiwaniu zdjęć i grafik w internecie za pomocą obrazu, a nie tekstu.

Poprzez przesłanie obrazu do wyszukiwarki lub wklejenie jego adresu URL, użytkownik ma możliwość wyszukać powiązane z tym zdjęciem obiekty, podobne obrazy, lub twarze i miejsca w internecie, bez potrzeby dodawania opisów tekstowych lub długotrwałego przeszukiwania stron internetowych.

Odwrotne wyszukiwanie obrazów jest narzędziem szczególnie przydatnym w handlu online i e-commerce. Narzędzia tego typu mogą wykorzystywać zarówno właściciele film zajmujących się sprzedażą internetową, jak i osoby poszukujące produktów i robiące zakupy online.

Źródło: materiały dostarczone przez autora

Rola Big Data w wyszukiwaniu obrazów

Terminem “Big Data” określa się duże zbiory danych, które mogą być analizowane i przetwarzane w celu zdobycia użytecznej wiedzy.

Big data jest podstawą działania odwrotnego wyszukiwania obrazów. Wyszukiwarki obrazów działają dzięki ogromnym, wielobilionowym zbiorom zdjęć. Te zbiory, nazywane indeksami, są tworzone przez agregację obrazów z różnych źródeł, takich jak strony internetowe i biblioteki cyfrowe. Indeksowanie obrazów, możliwe dzięki technologiom big data, pozwala na uzyskanie podobnych i powiązanych obrazów podczas wyszukiwania.

CBIR i Deep Learning

W odwrotnym wyszukiwaniu obrazów wykorzystywana jest technologia Content-Based Image Retrieval (CBIR). W przeciwieństwie do wyszukiwania obrazów opartego na tekście, CBIR koncentruje się wyłącznie na wizualnej zawartości obrazu. Pozwala to na przesłanie obrazu i uzyskanie wyników, które są podobne lub identyczne z obrazem wyszukiwanym.

Aby znaleźć podobne obrazy, CBIR wyodrębnia cechy z obrazu zapytania. Cechy te obejmują kształty, kolory i rozmieszczenie pikseli. Po zidentyfikowaniu cechy te są konwertowane na format cyfrowy (wektory), który komputery mogą zrozumieć i wykorzystać do dopasowania.

Systemy CBIR działają tak dokładnie dzięki głębokiemu uczeniu (ang. deep learning). Wyobraźmy sobie, że uczymy komputer rozpoznawania kotów na zdjęciach. Oto jak może to działać dzięki głębokiemu uczeniu:

• Głębokie uczenie wykorzystuje specjalny rodzaj programu inspirowanego ludzkim mózgiem, zwany siecią neuronową. Sieć ta ma wiele warstw, jak głęboka kanapka.
• Każda warstwa uczy się nieco o obrazach. Niższe warstwy mogą uczyć się podstawowych kształtów i krawędzi. Wyższe warstwy mogą nauczyć się rozpoznawać takie rzeczy jak uszy, wąsy i futro.
• Przy wystarczającej ilości treningu (pokazując sieci wiele zdjęć kotów i nie-kotów), ostatnie warstwy mogą połączyć to wszystko razem i powiedzieć „To jest kot!”.
• Im więcej warstw (im głębsza sieć), tym bardziej złożonych rzeczy może się ona nauczyć. Dlatego właśnie nazywa się to głębokim uczeniem!

Miara podobieństwa

Systemy te wykorzystują również miary podobieństwa, aby policzyć, jak bardzo dane wejściowe są podobne do innych obrazów w indeksie.

Wyobraźmy sobie, że mamy gigantyczną szufladę pełną skarpet. Miary podobieństwa pomagają znaleźć pasujące skarpetki.

• Każda skarpetka jest jak kawałek danych. Ma cechy, takie jak kolor, rozmiar i wzór.
• Miara podobieństwa porównuje te cechy. Daje to wynik, który mówi, jak podobne są dwie skarpetki.
• Wysoki wynik oznacza, że skarpetki są bardzo podobne (prawdopodobnie pasują do siebie). Niski wynik oznacza, że różnią się od siebie (nie pasują do siebie).

Istnieją różne sposoby porównywania skarpet (danych). Niektóre popularne miary obejmują:

• Porównanie kolorów: Podobnie jak w przypadku skarpet tego samego koloru, punkty danych o podobnych cechach otrzymują wysoki wynik.
• Porównanie kierunku: Jeśli paski na obu skarpetkach wskazują podobne kierunki (np. ukośne paski na obu skarpetkach), otrzymują wysoki wynik. Jest to podobne do miary podobieństwa kosinusowego stosowanej w nauce o danych.

Korzystając z miar podobieństwa, komputery mogą znaleźć pasujące punkty danych w ogromnych zbiorach danych, tak jak można znaleźć pasujące skarpetki w szufladzie. Im wyższy wynik, tym większe prawdopodobieństwo, że otrzymamy to samo zdjęcie, które przesłaliśmy.

Modele uczenia maszynowego, które są niezbędne do odwrotnego wyszukiwania obrazów, wymagają dużych zbiorów danych do szkolenia. Big data dostarcza objętości i różnorodności obrazów niezbędnych do szkolenia dokładnych i niezawodnych modeli. Ponadto big data pozwala narzędziom do odwrotnego wyszukiwania obrazów na ciągłe uczenie się i doskonalenie na podstawie nowych danych, zwiększając z czasem ich dokładność i trafność.

Odwrotne wyszukiwanie obrazów w e-commerce

Odwrotnym wyszukiwaniem obrazów posługuje się nawet 36% klientów sklepów internetowych*. Kupujący mogą przesyłać obrazy produktów, które im się podobają, i znajdować wizualnie podobne przedmioty, co ułatwia odnalezienie pożądanych produktów i zwiększa zadowolenie z zakupów online.

Klient może wyszukać podobne produkty w internecie w poszukiwaniu niższych cen lub podobnych modeli.

Firmy e-commerce mogą również wykorzystać analizy big data do identyfikacji pojawiających się trendów na podstawie wyszukiwań obrazów. 

W kontekście marketingu big data umożliwia tworzenie ukierunkowanych kampanii reklamowych na podstawie wzorców wyszukiwania obrazów, docierając do odpowiedniej grupy odbiorców z odpowiednimi produktami. Wyszukiwanie wizualne może również wspomagać zespoły wsparcia klienta w szybkim identyfikowaniu produktów na podstawie dostarczonych przez klientów obrazów, poprawiając efektywność obsługi i satysfakcję klientów.

Jak wyszukiwać obrazy online?

Na rynku istnieje wiele narzędzi do wyszukiwania obrazów online. Wśród popularnych propozycji znajduje się strona lenso.ai – polska wyszukiwarka obrazów online.

Lenso.ai pozwala na wyszukiwanie obrazów powiązanych, podobnych, duplikatów zdjęć, a także miejsc i ludzi (wyszukiwanie ludzi jest dostępne w wybranych regionach). Strona lenso.ai jest przejrzysta i prosta w użyciu, dzięki czemu narzędzie przypadnie do gustu zarówno wielbicielom technologii, jak i zwykłym użytkownikom.

W wyszukiwaniu produktów pomagają także filtry zastosowane w lenso.ai. W przeciwieństwie do większości witryn do odwrotnego wyszukiwania obrazów lenso umożliwia filtrowanie według:

• Tekstu – wyszukiwanie według słów kluczowych; załaduj niebieski kubek i wypróbuj słowo kluczowe „czerwony”, aby znaleźć czerwone kubki.
• Adresu URL – wyszukiwanie tylko na określonej stronie internetowej poprzez podanie jej adresu URL.

Ponadto lenso ułatwia sortowanie wyników, oferując między innymi opcje wyświetlania od najnowszych zdjęć, od najlepszego dopasowania lub wyświetlania losowego.

Odwrotne wyszukiwanie obrazów, wspierane przez technologie Big data, stało się kluczowym narzędziem w e-commerce, które zmienia sposób, w jaki klienci wyszukują i kupują produkty. Umożliwiając łatwe i szybkie znalezienie wizualnie podobnych przedmiotów, zwiększa satysfakcję klientów i poprawia efektywność procesów marketingowych. Narzędzia takie jak lenso.ai, dzięki swojej prostocie i zaawansowanym funkcjom, stają się nieocenione zarówno dla sprzedawców, jak i kupujących. Przyszłość tej technologii, oparta na ciągłym rozwoju Big Data i uczenia maszynowego, zapowiada dalsze usprawnienia i jeszcze większe korzyści dla całego sektora e-commerce.

Niniejszy artykuł został napisany przez firmę Lenso AI.