الخوارزمية التي يستخدمها جوجل للبحث عن الصور

عندما نفكر في بحث الويب، فإن الكلمة الأولى التي تتبادر إلى ذهننا هي Google. السبب واضح جدًا: فهو أكبر منصة بحث على الويب. كل شخص لديه حق الوصول إلى الإنترنت يعرف عن Google. إنه بمثابة بوابة لنا لمعرفة جميع المواقع التي تقدم لنا معلومات حول الموضوع أو الشخص أو الحدث أو الشيء الذي نهتم به.

ويعتبر Google مرادفًا لبحث الويب، وغالبًا ما يستخدم الأشخاص هذه الكلمات بالتبادل أثناء التواصل بشكل عرضي مع بعضهم البعض. وتعكس الحقائق والأرقام أيضًا هيمنتها من حيث حصتها في السوق. وتظهر الإحصائيات الأخيرة أن Google تمتلك 83.49% من إجمالي سوق محركات البحث. كما أنه يساعدنا في البحث عن الصور عبر الإنترنت باستخدام صورة مرجعية كاستعلام.

وكان العثور على الصور المطلوبة عبر الإنترنت يعتبر مهمة شاقة. ومع ذلك، تساعد Google المستخدمين في العثور على الصور المطلوبة بسهولة باستخدام بحث الصور. ومعظم نتائج البحث عن الصور متشابهة بصريًا وبدقة كبيرة. والسؤال الآن، هل فكرت يومًا كيف أصبح هذا البحث الدقيق عن الصور بواسطة Google ممكنًا؟ الإجابة على هذا السؤال هي استخدام خوارزمية متقدمة تعتمد على الذكاء الاصطناعي (AI).

تُسمى هذه الخوارزمية CBIR (استرجاع الصور المستندة إلى المحتوى). وتستخدم Google مشتقاتها المعدلة للبحث عن الصور ذات الصلة عبر الإنترنت. ويُطلق على هذا المشتق اسم Google Vision. وبما أن القوى العاملة الأساسية وراء تقنية البحث عن الصور هي CBIR، فسوف نناقش كيفية عملها. وسيساعدك القيام بذلك على فهم التفاصيل الجوهرية للخوارزمية التي يستخدمها Google للبحث عن الصور. تابع القراءة لمعرفة المزيد.

ما هو البحث عن الصور عبر الإنترنت؟

قبل أن نناقش عمل CBIR، من الضروري فهم أساسيات البحث عن الصور عبر الإنترنت. إنها طريقة بحث على الويب تساعد المستخدمين في العثور بسهولة على الصورة المطلوبة عبر الإنترنت. يمكن للمستخدمين استخدام صورة كاستعلام والحصول على نتائج مشابهة بشكل مرئي من الويب. تتيح لهم طريقة البحث على الويب هذه، البحث عن تفاصيل حول صورة معينة أو المحتوى الموجود فيها. علاوة على ذلك، فهو يساعدهم أيضًا في العثور على مصدر الصورة عبر الإنترنت. وأصبح البحث الدقيق عن الصور ممكنًا بفضل استخدام التقنيات المتقدمة مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ورؤية الكمبيوتر.

كيف يعمل CBIR؟

كما ذكرنا سابقًا، فإن CBIR عبارة عن خوارزمية قائمة على الذكاء الاصطناعي تساعد منصات البحث في العثور على نتائج مماثلة بصريًا بمساعدة البحث عن طريق الصورة تكنولوجيا. ومع ذلك، يجب أن تكون على دراية بكيفية عمله لفهم كيف يساعدهم في تسهيل عثور المستخدمين على الصور المطلوبة عبر الإنترنت. ويعرض هذا القسم المراحل المختلفة لعمله. وتعمل الخوارزمية التي تعمل خلف Google أيضًا بنفس الطريقة. وفيما يلي مزيد من التفاصيل.

يتم المسح

المرحلة الأولى من عمل CBIR للبحث بالصور هي مسح الصورة ضوئيًا. تقوم خوارزمية CBIR بتشغيل Computer Vision لإجراء فحص شامل للصورة المستخدمة كاستعلام بحث. يساعد هذا المسح CBIR على تبسيط عمليات التحليل والمطابقة في المراحل التالية.

التقسيم

تسمى المرحلة الثانية من البحث عن طريق عملية الصور المدعومة بـ CBIR بالتجزئة. تتضمن هذه المرحلة تحليل الصورة وتقسيمها إلى وحدات بكسل مرقمة مختلفة. وتستعين هذه العملية أيضًا بالشبكات العصبية التلافيفية (CNN) لتقسيم الصورة إلى طبقات لتسهيل التعرف عليها.

تعريف

تمثل المرحلة الثالثة من عملية البحث بالصور خطوة التحديد. خلال هذه المرحلة، يستخدم CBIR الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي جنبًا إلى جنب لتحديد العناصر المختلفة الموجودة في الصورة التي تم تحميلها. وتتضمن هذه الميزات الألوان والطبقات والأنماط والأشكال.

يبحث

البحث هو الخطوة الأخيرة في عملية البحث بالصور. تتضمن هذه المرحلة استرجاع البيانات بواسطة CBIR من المراحل السابقة واستخدامها للبحث عن صورة عبر الإنترنت. وتأخذ هذه المرحلة البيانات من التعريف وتجري بحثًا وفقًا لذلك للعثور على نتائج مشابهة بصريًا للمستخدم الذي يبحث عبر الإنترنت للعثور على صورة.

الحد من فرص فقدان نتائج بحث الصور القيمة

وغني عن القول أن جوجل تمتلك بلا شك أكبر قاعدة بيانات على الإنترنت ويمكن أن تكون بمثابة بوابة لمنح مستخدمي الإنترنت إمكانية الوصول إلى كمية هائلة من المحتوى، بما في ذلك الصور. ومع ذلك، تجدر الإشارة إلى أن Google وأداة البحث العكسي للصور الخاصة به لا تقدم دقة بنسبة 100%. وينطبق الشيء نفسه على منصات البحث عن الصور الأخرى التي يمكنك التفكير فيها.

تحدث هذه المشكلة بسبب فشل الفهرسة بواسطة برامج زحف الويب التي تفشل في تصنيف الصور. علاوة على ذلك، يحدث ذلك أحيانًا بسبب الكفاءة المحدودة للخوارزمية. أفضل طريقة للتعامل مع هذا الحل هي عرض النتائج من جميع المنصات الشهيرة. ومع ذلك، فإن إجراء عمليات البحث عن الصور على كل منصة على حدة يستغرق وقتًا وجهدًا كبيرًا.Searchbyimage.org يقدم أداة يمكنها مساعدتك في عرض النتائج من منصات البحث عن الصور المختلفة دفعة واحدة.

فوائد استخدام البحث المتقدم بواسطة Image Utility

يمكن أن يكون استخدام أداة بحث عكسية متقدمة عن الصور مثل عروض searchbyimage.org حلاً مثاليًا. ستساعدك هذه الأداة المساعدة على عرض النتائج من جميع منصات البحث الشهيرة دفعة واحدة. ومن ثم، فهو يساعدك على الحد من فرص تفويت نتائج بحث الصور القيمة. مثل هذا البحث عن طريق الأداة المساعدة للصور يفيدك بطرق مختلفة. وهنا بعض منهم.

• يسمح لك بعرض النتائج من كل منصة بحث.
• يوفر وقتك وجهدك.
• يمكن الوصول إليها من الأجهزة المختلفة.
• لا يلزم التثبيت.
• صالحة للاستعمال مجانا.
• يساعدك على تجنب فرصة فقدان نتائج قيمة.
• قابلة للاستخدام بسهولة دون أي حاجة للتسجيل أو الاشتراك.

في النهاية

كان العثور على الصورة المطلوبة عبر الإنترنت دون معرفة الكلمات الرئيسية المناسبة لتعريفها مهمة شاقة منذ عدة سنوات. ومع ذلك، فقد أصبح الأمر أسهل بفضل البحث العكسي عن الصور. يمكن أن تساعدك هذه الطريقة في العثور على صور مماثلة بسهولة. ومع ذلك، لا يعرف الكثير من الأشخاص الكثير عن الخوارزمية التي تعمل خلف Google ومنصات البحث الأخرى والتي يمكن أن تساعد المستخدمين في العثور على الصور المطلوبة عبر الإنترنت بسهولة باستخدام صورة كاستعلام.

لم نناقش عمل هذه الخوارزمية فحسب، بل قمنا أيضًا بتوجيه المستخدمين فيما يتعلق بالحل الذي يمكن أن يساعدهم في العثور على العناصر المرئية المطلوبة بسهولة وفعالية أكبر. نأمل أن تجد هذه المقالة مفيدة.