リバース画像検索の原則: それがどのように機能し、あなたができること

逆画像検索は、画像を使用してオンラインで写真を検索する技術です。これには、画像内の形状、色、隠された情報を認識するために訓練されたAIシステムが背後にあります。

画像を安全かつ効果的に検索するには、その背後にある技術を理解することが役立ちます。この記事では、逆検索の技術的な側面に深く掘り下げ、それを試すために使用できるツールに関するアドバイスを提供します。

逆画像認識の背後にある技術

画像を使ってキーワードではなく画像で検索するとき、あなたはコンテンツベース画像検索（CBIR）技術を利用しています。テキストベースの画像検索とは異なり、CBIRは画像の視覚的コンテンツのみに焦点を当てます。これにより、画像をアップロードして、提供したものと同様または同一の結果を得ることができます。

類似の画像を見つけるために、CBIRはクエリ画像から特徴を抽出します。これらの特徴には形状、色、ピクセルの配置が含まれます。特定されたら、これらの特徴はコンピュータが理解し、マッチングに使用できるデジタル形式（ベクトル）に変換されます。

CBIRシステムは、ディープラーニングのおかげで非常に正確に動作します。写真の中の猫を認識する方法をコンピュータに教えると想像してみてください。ディープラーニングを使った場合、以下のようになるかもしれません：

ディープラーニングは、ニューラルネットワークと呼ばれる特別な種類の脳に触発されたプログラムを使用します。このネットワークには多くの層があり、深いサンドイッチのようです。
各層は画像について少し学びます。下層は基本的な形やエッジを学び、上層は耳やヒゲ、毛などを認識することを学びます。
十分な訓練（猫と非猫の多くの写真をネットワークに見せる）を行うと、最終層がすべてをまとめて「これは猫です！」と言えるようになります。
重要なのはここです：層が多いほど（

ネットワークが深いほど）、より複雑なことを学ぶことができます。それがディープラーニングと呼ばれる理由です。

これらのシステムはまた、あなたの入力がインデックス内の特定の他の画像とどれだけ類似しているかを数えるために類似性測定を使用します。

あなたが靴下の引き出しを持っていると想像してみてください。類似性測定は、マッチする靴下を見つけるのに役立ちます。

類似性測定の説明

靴下（データ）を比較する方法にはいくつかあります。人気のある測定方法には以下のものがあります：

色の比較：同じ色の靴下のように、類似した特徴を持つデータポイントは高いスコアを得ます。
方向の比較：靴下を平らに置いたと想像してください。両方の靴下に斜めの縞がある場合（両方に斜めの縞があるように）、高いスコアを得ます。これはデータサイエンスで使用されるコサイン類似性測定に類似しています。

類似性測定を使用することで、コンピュータは巨大なデータセットの中からマッチするデータポイントを見つけることができます。ちょうどあなたが引き出しの中でマッチする靴下を見つけることができるように！スコアが高ければ高いほど、アップロードした同じ画像を得る可能性が高くなります。

逆画像検索機能を提供するオンラインサービスはいくつかあります。一部の検索エンジンには組み込みの画像検索機能がありますが、他のウェブサイトはより高度な画像認識機能を提供することに特化しています。

Lensoは、他の人気のある検索エンジンとは異なり、ユーザーが正確に何に焦点を当てるかを選択できるようにカテゴリを使用しています。lenso.aiが提供するいくつかの検索オプションは次のとおりです：

取ります。

*選択された地域で利用可能

Lenso.aiは著作権保護を簡素化することで一歩進んでいます。以下の方法で行います：

**簡単なポートフォリオ管理：**一度にすべての画像をアップロードして、ポートフォリオ全体を保護します。lenso.aiは、著作権の管理を非常に簡単にします！
**即時のアラートで情報を得る：**lenso.aiは常にアップロードされた画像を監視します。著作権侵害が検出された場合、すぐにメールで通知されます。この方法で、あなたの創造的な作業を守るための措置を講じることができます。