Россия+7 (495) 960-65-87

Как Google будет распознавать и ранжировать изображения в ближайшем будущем?

Россия+7 (495) 960-65-87
Шрифт:
8 22152

Сканирование изображения и обнаружение в нем объектов — задача № 1 в обработке картинок и компьютерном зрении. Поиск по запросу «автоматическое распознавание изображений» на Google Академии выдаст множество статей со сложными уравнениями и алгоритмами от начала 90-х и до наших дней. Это говорит о том, что указанная проблема занимает ученых с самого появления веб-поиска, но она пока не решена.

Основатель cognitiveSEO Рэзван Гаврилас считает, что в ближайшем будущем Google изменит алгоритмы ранжирования изображений, что повлияет на поиск и фактически на поисковую оптимизацию во всем мире. Эту тему Рэзван развивает в данной статье.

Почему умение распознавать объекты в изображениях важно для мирового digital-сообщества?

По мнению эксперта, обнаружение объектов на картинках станет неким дополнительным фактором ранжирования. К примеру, изображение синей собаки будет неразрывно связано с ключевым словом «синяя собака», а не «рыжая собака».

1-1006_cognitiveSEO_01-760x640.jpg

Для SEO это имеет два важных последствия:

  • количество нерелевантных результатов при поиске по определенному ключевому слову будет меньше (в зависимости от того, что находится на изображении),
  • распознавание объектов в картинке поможет связать контент страницы с этим изображением. Если на странице много фотографий синих собак и других вещей, связанных с собаками, то рейтинг этой страницы, как посвященной собакам, будет выше.

Ещё один вопрос — станет ли распознавание образов началом «новой эры» для манипуляций с объектами на картинках, как новой теневой техники SEO? Нет, потому что алгоритмы поисковых систем в наши дни легко обнаружат такой вид спама.

Google, искусственный интеллект и распознавание изображений

В 2010 году Стэндфордским университетом был впервые проведен конкурс ILSVRC (ImageNet large-scale visual recognition challenge), в рамках которого программисты демонстрируют возможности разрабатываемых ими систем распознавания объектов на изображении.

ILSVRC включает три основных этапа:

  • классификация,
  • классификация с локализацией,
  • обнаружения.

В первом случае оценивается возможность алгоритма создавать правильные «подписи» к изображению (маркировка), локализация предполагает выделение основных объектов на изображении, похожим образом формулируется и задача обнаружения, но тут действуют более строгие критерии оценки.

В случае с обнаружением алгоритм распознавания должен описать сложное изображение с множеством объектов, определяя их местонахождение и точно идентифицируя каждый из них. Это значит, что если на картинке кто-то едет на мопеде, то программное обеспечение должно суметь не просто различить несколько отдельных объектов (например, мопед, человека и шлем), но и правильно расположить их в пространстве и верно классифицировать. Как мы видим на изображении ниже, отдельные предметы были определены и классифицированы верно.

2-1006_cognitiveSEO_02.png

Любая поисковая система с наличием подобной возможности затруднит, чьи-либо попытки выдать фотографии людей на мопедах за фото водителей Porsche посредством манипуляций с метаданными. Алгоритм, способный распознавать объекты, довольно продвинутый и сможет разобрать любое, в том числе и самое сложное изображение.

3-1006_cognitiveSEO_03-760x320.png

В 2014 году конкурс ILSVRC выиграла команда GoogLeNet. Название образовано из слов Google и LeNet — одна из реализаций свёрточной нейронной сети. Подобная сеть может быстро обучаться, а также выдавать результаты даже при наличии небольшого объёма памяти за счёт более чем десятикратного сокращения числа параметров, по сравнению с большинством других моделей компьютерного зрения.

В планах Google — создать открытое программное обеспечение, на основе которого будет разработана технология распознавания изображений. Предполагается, что разработки исследовательской команды GoogLeNet будут внедрены в некоторые визуальные сервисы Google, в частности поиск по изображениям и YouTube, а также в Self-Driving Car — систему автоматического управления транспортным средством.

Отметим, что на ILSVRC 2014 предложено множество идей для распознавания объектов, причем они более «продвинутые», чем 2 года назад. В 2014 году число распознанных изображений составило 457 000, тогда как в 2013 году 395 000. В нынешнем году собрали более 60 000 новых изображений, которые были распределены по 200 категориям объектов.

На ILSVRC 2014 была отмечена нейронная сеть DistBelief (с 11-ю уровнями нейронов), которая может идентифицировать объекты независимо от их размера и расположения на картинке. Сеть DistBelief способна к обучению. Именно её Google использует для выявления семантического смысла понятий.

Как действительно происходит распознавание изображений?

В чем принцип работы вышеупомянутой инфраструктуры DistBelief? Она позволяет обучать нейронные сети в распределенной манере, и основана на принципах Хебба и масштабной инвариантности.

Под термином «нейронные сети» подразумеваются искусственные нейронные сети (ИНС), являющиеся вычислительными моделями, основанными на принципах обучения и распознавания образов. Пример работы алгоритма обнаружения объекта приведен ниже:

4-1006_cognitiveSEO_10.jpg

Команда GoogLeNet использует определенный тип ИНС — сверточную нейронную сеть, принцип работы которой заключается в том, что отдельные нейроны реагируют на разные (но перекрывающиеся) области в поле зрения. Эти области можно сопоставить воедино, чтобы получить более сложный образ. По словам Рэзвана Гавриласа, это напоминает работу со слоями в редакторе изображений.

Одним из плюсов сверточной нейронной сети является хорошая поддержка перевода — любого типа движения объекта из одного пространства в другое. Инфраструктура DistBelief умеет выделять объект независимо от того, где он находится на картинке.

5-1006_cognitiveSEO_11.png

Ещё одна полезная возможность инфраструктуры — масштабная инвариантность, согласно которой, свойства объектов не меняются, если масштабы длины умножаются на общий множитель. Это означает, что инфраструктура DistBelief должна четко распознавать изображение, к примеру, «апельсина», независимо от того, большой ли он (на обоях для рабочего стола) или крошечный (на иконке). В обоих случаях объект оранжевый и классифицируется как «апельсин».

Необходимо сказать и о принципе Хебба, согласно которому происходит обучение искусственных нейронных сетей. В книге «Организация поведения: нейропсихологическая теория» постулат Хебба звучит следующим образом: «Если аксон клетки А находится достаточно близко, чтобы возбуждать клетку B, и неоднократно или постоянно принимает участие в ее возбуждении, то наблюдается некоторый процесс роста или метаболических изменений в одной или обеих клетках, ведущий к увеличению эффективности А, как одной из клеток, возбуждающих В».

Рэзван Гаврилас немного упрощает цитату: «Клетки, которые возбуждаются вместе, связываются вместе». В случае с ИНС «клетки» стоит заменить на «нейроны». Выстраивая дальнейшую аналогию, можно сказать, что программное обеспечение будет в состоянии обучать себя, чтобы постоянно совершенствоваться.

6-1006_cognitiveSEO_12.jpg

Google рекрутирует специалистов в области искусственного интеллекта и распознавания изображений

Собственную технологию распознавания образов Google создает на основе сторонних разработок, например, для этого была приобретена компания-стартап DNNresearch, занимающаяся исследованиями в области распознавания объектов и голоса. DNNresearch представляет собой стартап, на момент поглощения в его штате числились три человека, автоматически ставшие сотрудниками Google. Им выделен грант на поддержку работы в области нейронных сетей. Новые технологии Google может применить для улучшения качества поиска по картинкам.

Согласно стратегии компании Google, многие решения с открытым исходным кодом остаются доступны для других компаний. Это делается для развития рынка. Как считает Рэзван, зачем душить конкурентов, когда вы можете позволить себе купить его спустя некоторое время?

7-1006_cognitiveSEO_13.jpg

Ещё одно интересное приобретение Google — компания DeepMind, в которую инвестировано 400 миллионов долларов. Это и многие другие приобретения направлены в первую очередь на то, чтобы привлечь в Google квалифицированных специалистов, а не какие-то готовые решения. Подобные шаги по покупке компаний — свидетельство гонки Google, Facebook и других интернет-компаний за «мозгами» для дальнейших разработок в области искусственного интеллекта.

Google+ уже использует обнаружение объектов в картинках. На очереди Google Поиск?

На самом деле, алгоритм обнаружения изображений на основе нейронной сети уже больше года работает в Google+. Часть кода программного обеспечения представленного на ILSVRC, использовалась для улучшения алгоритмов Google+, а именно — для поиска конкретных типов фотографий.

8-1006_cognitiveSEO_05-760x649.jpg

Технология распознавания изображений от Google имеет следующие особенности:

  • Алгоритм Google учитывает соответствие объектов на веб-изображениях (крупный план, искусственное освещение, детализация) с объектами на естественных фотографиях (средний план, естественный свет с тенями, разная степень детализации). Другими словами — цветок должен оставаться цветком даже на изображениях с другим разрешением или условий освещения.
  • Некоторые специфические визуальные классы выведены за рамки общих единиц. Например, в большом списке из наименований цветов, которые различает алгоритм, отмечены некоторые отдельные растения, например, гибискус или георгин.
  • Алгоритму распознавания изображений Google также удалось научиться работать с абстрактными категориями объектов, выделяя то или иное количество картинок, которые могли бы быть отнесены к категориям «танец», «еда», «поцелуи». Это занимает куда больше времени, чем простое выявление соотношений «апельсин — апельсин».

9-1006_cognitiveSEO_06-760x634.jpg

Классы с разным значением также обрабатываются хорошо. Пример — «автомобиль». Это точно снимок автомобиля, если на нём мы видим весь автомобиль? Считается ли изображение салона машины фотографией автомобиля или уже чем-то другим? На оба вопроса мы бы ответили утвердительно, также поступает и алгоритм распознавания Google.

Нельзя не отметить, что система распознавания изображений пока ещё недоработана. Однако даже в «сыром» виде алгоритм Google на голову выше всех предыдущих разработок в сфере компьютерного зрения.

Технология распознавания изображений — часть Графа знаний Google?

Новый алгоритм Google — часть «машинного обучения», которое отчасти реализовано в Графе знаний. В нем находятся entities — объекты, предназначенные для замещения символов, которые не могут встречаться в «чистом» виде в HTML-тексте, например, символа «<». Такие «символьные объекты» помогают алгоритму обнаружения изображения находить и классифицировать объекты.

Каждый объекты и каждый класс объектов получают уникальный код, благодаря чему животное «ягуар» никогда не перепутается с одноименной маркой автомобиля. На основе этих кодов алгоритм распознавания может пользоваться базой знаний. Фактически Google создает «умный поиск», который понимает и переводит ваши слова и изображения в реальные символьные объекты.

10-1006_cognitiveSEO_08-760x271.jpg

Как технология обнаружения объекта в изображениях может повлиять на SEO?

Возможность распознавания изображений может быть полезна везде, где требуется узнать, что находится на картинке.

С точки зрения обычного SEO умение распознавать изображения является огромным шагом вперед. Это способствует повышению качества контента, так как обмануть поисковик с помощью неверной маркировки фотографий или их огромного количества становится почти невозможно.

Хороший визуальный контент (то есть высокое качество изображения, четко видимые объекты, актуальность фото), вероятно, будет играть важную роль во всем, что касается визуального поиска.

Если вы хотите, чтобы ваш рисунок был первым среди изображений по запросам «Yellow Dog», то оптимизацию придется начать с указания типа вашего снимка и перечисления содержащихся в нем объектов.

Заключение

Способность человека распознавать множество объектов и распределять их по категориям является одной из самых удивительных возможностей зрительного восприятия, компьютерных аналогов которой пока не придумано. Однако Google уже делает шаги вперед, например, ему уже принадлежит патент на автоматическое масштабное видеораспознавание объектов с 2012 года.

Итак, по мнению Рэзвана Гавриласа, органические результаты поиска Google в ближайшем времени подвергнутся изменению. Поисковик перейдет «от строк к вещам», фактически интегрировав в поисковый ландшафт свой Граф знаний. Изменятся и алгоритмы поиска, которые, вероятно, будут связаны с фактическими объектами в содержании и определении того, как эти объекты будут связаны друг с другом.


(Голосов: 5, Рейтинг: 5)
Читайте нас в Telegram - digital_bar

Есть о чем рассказать? Тогда присылайте свои материалы Даше Калинской


Новые 
Новые
Лучшие
Старые
Сообщество
Подписаться 
Подписаться на дискуссию:
E-mail:
ОК
Вы подписаны на комментарии
Ошибка. Пожалуйста, попробуйте ещё раз.
Отправить отзыв
  • Гость
    больше года назад
    Технология распознавания изображений достаточно перспективна и некоторые факторы все больше способствуют росту данного рынка. Прогнозы и анализ рынка рассмотрены в исследовании: goo.gl/h1SYYV
    -
    0
    +
    Ответить
  • Гость
    больше года назад
    Я так понимаю, все идет к уникализации изображений
    Интересно, а как будут распознаваться зеркальные изображения? другие масштабы и т.п. ?
    -
    0
    +
    Ответить
    • oldbadboy696
      Гость
      больше года назад
      так уже распознается все
      -
      -1
      +
      Ответить
  • Daria Mutovkina
    1
    комментарий
    0
    читателей
    Daria Mutovkina
    больше года назад
    Очень интересно
    -
    0
    +
    Ответить
  • Михаил Петров (из skarui.ru)
    14
    комментариев
    0
    читателей
    Михаил Петров (из skarui.ru)
    больше года назад
    Очень хорошо, если совсем скоро введут это распознавание. По сравнению с этим, Яндекс просто в ступор встанет, т.к. у него ранжирование изображений довольно таки примитивно: ключевое слово в ALT картинки, ключевое слово в названии картинки, ключевое слово в TITLE картинки.
    -
    0
    +
    Ответить
ПОПУЛЯРНЫЕ ОБСУЖДЕНИЯ НА SEONEWS
Google Data Studio: делаем красивые отчеты по контекстной рекламе для клиентов
Светлана Зубрицкая
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Светлана Зубрицкая - Нужно убрать пробелы между строк и заменить кавычки на вот такие "
#SEOnews14: мы празднуем – вы получаете подарки!
Rizat Sundetov
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Rizat Sundetov - 14
Как ускорить сайт на WordPress, чтобы получить 100/100 в Google PageSpeed Insights
Георгий
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Георгий - Все что рекомендуется в этой статье есть у w.tools. Ни разу не пожалел что подключился. Своя CDN сеть, кеш статики и динамики, минификация js\css и кешируемого html, оптимизация всех типов картинок и еще куча всего полезного. Сайт летает и я не знаю проблем. Могу рекомендовать от души.
Война с дубликатами. Как нужно и как не нужно канонизировать URL
Ann Yaroshenko
5
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Ann Yaroshenko - Дмитрий, добрый день! Если вы проставили на странице с автозапчастями rel=canonical ( а я вижу в коде, что не проставили) или в HTTP хедере, то бот, как правило: выберит ту страницу главной, которую вы указали в rel=canonical ссылке. Eсли же вы этого не сделали, то бот сам выберит оригинал (алгоритмы, по которым бот это делает, скрыты Googl-ом)
«Аудит, чтобы ты заплакала…», или Что делать, когда получил сторонний аудит сайта
TehotdelSamara@gmail.com
4
комментария
0
читателей
Полный профиль
TehotdelSamara@gmail.com - Артур! Задели своим комментарием "за живое") Абсолютно,... целиком.... и полностью согласны с вами! А именно, с тем, что продажи клиента зависят в первую очередь от клиента, перечисленных вами выше и других факторов! А ещё с тем, что чистое SEO в классическом его понимании зачастую уже не даёт результата в виде роста продаж. Если хотим увеличить продажи - нужно бить по всем фронтам, SEO - только один из них, об этом клиент должен знать и быть предупреждён... Касательно нашей рекомендации смотреть на эффективность по тому, увеличилось ли число и качество заказов или нет - в контексте данной статьи говорится о том, что SEO бывает разное. По большому счёту, результат SEO — это именно привлекаемый поисковый трафик. И этот трафик может быть качественным, целевым или нет. Кроме того, трафик должен расти. Мы говорим о том, что если специалист хорошо проработал семантику, изучил бизнес клиента, исключил фразы с околонулевым спросом и проч., то трафик должен быть целевым, растущим, что значит рост обращений в отдел продаж клиента !при условии! , что само предложение и сайт располагают к тому, чтобы обратиться в отдел продаж клиента. Действительно, современное SEO предполагает учёт значительного количества факторов, в том числе и коммерческих. Без этого и трафика зачастую не будет. Нужно доносить всё это до клиента, включать подобные работы в стоимость по SEO или отдельно. А с "хочу все подряд за 25к в месяц" мы сталкиваемся тоже. Тут только пояснять и подсказывать, давать рекомендации заранее, чтобы клиент заранее был предупреждён о том, что ему требуется сделать параллельно с нашими работами по SEO. И в итоге вся эта деятельность должна привести к росту целевого трафика как на сайт, так и в отдел продаж.
BDD 2019: Как перестать убивать время на сбор и обработку тонны данных для SEO-аудита
Feth
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Feth - Тот момент, когда от статьи в интернете получаешь больше полезных знаний и навыков, чем от своего начальства. По статьям нетпиковцев можно учебник про SEO уже сшивать, ребята молодцы. Спасибо, что делитесь информацией.
Как вывести сайт в ТОП 10 Google в 2019 году
Анна Макарова
356
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Анна Макарова - Сергей, в нашей отрасли много заимствований из английского, иногда с ними быстрее, проще .Но будем стараться ))
Как построить качественный ссылочный профиль на основе конкурентов
Ирина
7
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Ирина - Давно сотрудничаю с megaindex.com и считаю данный сервис одним из лучших в сео сегменте рунета да и не только рунета. Пользуюсь их инструментами для аналитики своих работ и выявлению своих и чужих ошибок. Да и ссылочный профиль, как и говорится в данной статье сделать гораздо проще и правильней при помощи как раз мегаиндекса. Добавлю еще что инструмент для поиска конкурентов у мегаиндекса очень удобный и простой в применении.
Как я пытался купить CRM-систему, но мне ее поленились продать
Kristina
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Kristina - Очень рекомендую CRM-систему польской фирмы Firmao. Все функции настраиваются в соответствии с индивидуальным потребностям компании! Советую попробовать бесплатную демо-версию, чтобы попробовать все необходимые функции, без лишних кнопок и траты дополнительных финансов! :) Сайт: firmao.ru/info
Как улучшить репутацию сайта недвижимости с помощью крауд-маркетинга
Евгений
2
комментария
0
читателей
Полный профиль
Евгений - а у вас какое впечатление от статьи?
ТОП КОММЕНТАТОРОВ
Комментариев
910
Комментариев
834
Комментариев
554
Комментариев
540
Комментариев
483
Комментариев
373
Комментариев
356
Комментариев
262
Комментариев
249
Комментариев
171
Комментариев
156
Комментариев
137
Комментариев
121
Комментариев
105
Комментариев
97
Комментариев
97
Комментариев
96
Комментариев
80
Комментариев
77
Комментариев
69
Комментариев
67
Комментариев
60
Комментариев
59
Комментариев
57
Комментариев
55

Отправьте отзыв!
Отправьте отзыв!