AI应用实例分析——图像检索

　　编辑导语：图像视觉在人工智能领域被广泛应用，尤其在图像检索技术方面。本文将从关键技术和产品设计两大维度，深入探讨图像检索技术的应用，为对图像检索感兴趣的读者提供有价值的参考。

　　在人工智能技术的浩瀚宇宙中，图像视觉无疑是应用最为广泛的技术之一。从安防监控到人脸识别，图像技术无处不在。本文将聚焦于图像检索技术的应用，为您呈现这一领域的全貌。

　　图像检索技术在实际应用中融合了检索与识别（相似度度量）两大核心环节，目前主要嵌入泛搜索引擎中，如百度搜索、谷歌搜索以及淘宝的拍立淘等，均支持通过图片进行信息检索。相较于文字搜索，图像检索更加直观便捷，尤其适用于陌生信息的快速获取，用户只需轻松一拍，信息便触手可及。

关键技术

　　图像检索主要分为基于文本的图像检索和基于内容的图像检索。前者通过文本描述图像并提炼关键词等标签信息，用户可通过检索关键词查找相应图片；后者则通过提取图像的纹理、颜色、梯度等高层语义特征来计算图像间的相似度，实现图像检索。

1. 基于文本的图像检索：追求高查准率需依赖精确的标签数据，而人工标注耗时耗力。通常采取先基于图像内容分析自动标注，再存储图像与文本标签，虽可能降低查准率，但仍能确保基本的文本检索功能。

2. 基于内容的图像检索：尽管搜索精度可能逊于文本搜索且易受图像质量影响，但对用户而言，操作更为简便，只需拍照即可触发搜索，应用范围广泛。

3. 分布式存储技术：在庞大的工程应用中，需支持至10亿量级的结构构建与存储。因此，如何高效构建并存储图片特征索引信息成为工程优化的关键。

　　在实际应用中，基于文本和基于内容的图像检索往往解耦使用或独立运作，具体取决于产品设计与应用场景。例如，电商平台如淘宝利用知识图谱构建商品画像，支持文本搜索与图像搜索；而某些专业软件则专注于以图搜图功能。

产品设计

应用场景

　　当前，图像搜索在多个领域展现出巨大潜力：拍立淘的电商应用实现快速购物；视觉中国的图片库实现图片查找与版权鉴定；阿里在工业场景中利用图像检索技术快速了解布料供应信息；医疗诊断则借助图像检索在医学影像库中找到相似病灶案例。本文将聚焦于图片库类图片检索的应用场景，探讨产品设计中的业务流程与所需支持的产品能力。

检索技巧

　　根据应用场景的不同，选择相应的检索技术至关重要。图像检索主要包括相同图搜索与相似图搜索：相同图搜索返回与查询图片包含相同主体的图片；相似图搜索则返回在图片类型、颜色、布局等方面内容语义相似的图片。在图片库的应用场景中，两者均需支持。然而，由于相似图结果通常包含相同图，因此在实际操作中可根据具体场景分别调用相应模型以提高效率。

产品功能设计

业务流程：产品核心业务流程包括历史图片入库、查询图片以及供稿新图片查重等。产品功能：涉及图片底库管理、图片新增与删除、图片检索以及索引库更新机制等。例如，图片新增时考虑是否实时更新索引库或选择定时更新以优化性能。产品评估：从算法与工程两个维度评估产品性能，包括计算查询结果的精确率与召回率以及处理速度与存储资源消耗等。

结论

　　随着AI技术与互联网应用的不断进步，智能化检索方式如图搜将拥有更多应用场景。然而，产品设计需结合实际场景与技术现状综合考虑。例如，在推荐场景中为提升用户体验并满足检索需求，需在高精确率与大量返回结果之间取得平衡。因此，在产品设计中需深入思考实际业务场景以优化用户体验并满足业务需求。