在线图像搜索应该得到操作系统的支持

在线图像搜索应该得到操作系统的支持

 

 

于刚

 

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        图片搜索技术已经成为当下各搜索引擎在着力研究的技术，但是我们也尴尬地看到，图像搜索的技术只出现在实验室或者小型产品中，并且并不支持大型的互联网搜索。

        图像搜索为什么难于在互联网上实现，根本原因在于其表达信息的复杂性。单一文字或词可以表达出一个清楚的意思，而单一的像素或者几个像素并不能使人明白所表达的内容，即便能表达一个意思，而同样数量的像素的不同排列所表达的意思也是不同的。因此，基于图像像素的搜索便出现很大的困难，也是行不通的。

       现在的图像搜索算法基本上都是基于整体或者重要局部来进行的，有几何的方式（指纹识别等凸点识别方法）、概率统计方式（PCA、SVM等）、人工神经网络方式（SOM）等众多方法，而这些方法，无不需要从图片上提出一些特征信息（特征脸）进行评估，然后再做搜索识别，即时有的方法不需要特征提取（例如SOM方式），便需要对整个图像做模糊的识别训练，对一副图像来说，其庞大的像素将成为这些方法广泛推广的碍脚石（即使压缩技术的应用也不能起到很大的作用）。

       很显然，基于几何特征的识别室容易仿造的，以前我们坚信指纹识别能得到广泛应用，可如今它也只能用来打开你的笔记本（那是因为普通人懒得找个指纹去打开你的笔记本）等这些简单的应用。基于几何特征的应用是容易仿造的，即使虹膜这样的器官、脸的特征都是容易仿造的。现在有些互联网搜索是基于这个特征的，他们将图像的特征提取下来保存，当我们输入一幅图像进行寻找时，对比特征特征即可。

      人们就希望寻找其他方法了，这些方法可以说多如牛毛啊，数学的、生物的、动物规律的等等，但这些方法，如果你了解一下，你会发现这些方法多需要对图像进行基本上是全面的处理，对浩瀚的互联网图像，这是不能想象的。

但是现在有新的方法能避开这个缺点吗？似乎还很难想象，因为上述的图像的特征，我们很难在算法上有突破。

微软前段时间要收购个雅虎公司，我高兴的跳起来，倒不是因为他要和google去竞争新的市场，而是我想也学图片搜索会有新的局面。

互联网的图像搜索，确实需要操作系统的支持。单靠搜索公司，在现在的局面下，搜索公司确实有很大力不从心了，即使他的机房盖了几栋楼，没有好的图像搜索方法，都是杯水车薪。

我的设想：整个网络都是一个大的神经网络，每个终端都是一个神经元，把图像分析的任务交给这些神经元来完成，将大大提高图像的搜索速度及质量。这些神经元应该是大量冗余的，关闭其中的部分对另外的部分并没有影响，神经元的某个区域对某种图片的相应最为迅速，而这个区域不必要是物理的，而是逻辑的，例如北京与银川的的某个节点都对有雪的图片敏感，而同样是这两个地区的另外的节点，对宝宝图片更为敏感。当然实现这个分类的算法可以多种多样，也可以综合使用，效果也不错，在试验室的搜索结果，有的已在95%以上，对网络图片搜索，已经很不错了。

简单地说，整个互联网构建一个虚拟人工神经网络，网络上的节点再采用不同的方法来处理这些图像，为服务器提供信息。神经网络的思想是比较成熟的，只是在具体的实施过程中需要考虑物理网络的特征来进行。

当然，返回图片并不是由普通终端来做的，终端只需要告诉服务器这章图片放在哪里就可以了。

这个计算如何来完成，让终端，让个人计算机、服务器以及搜索公司一起来完成，而PC不会自动计算，让用户去安装一个插件吗？这是及其愚蠢的，最好的办法是在操作系统中集成这个处理功能，在考虑PC的使用情况下，有限使用用户资源。