首個圖像識別軟件誕生用圖片定位文件提升搜索效率

　　達特茅斯大學的研究人員開發了一個人工智能軟件，在互聯網上使用圖片來搜索定位文件，這比以往的文件搜索具有更大的準確性。

　　這個新系統，最初是用圖片來搜索定位的，現在也可以應用視頻文件，首次顯示出機器學習圖片識別和檢索算法的技術已經成熟，足以提高大量文檔的在線搜索效率。該系統采用圖像和視頻數據而不是文本進行文件的搜索定位。這個系統通過學習基于文本的圖像搜索結果，從而在搜索階段學會識別像素。從這些結果中學到的知識，再應用到其它的那些沒有標簽或標題的圖片文件上，使文件的搜索結果更加準確。

　　該研究結果發表在《PAMI》雜志上（IEEE交易模式分析與機器智能）。

　　“圖片在互聯網上隨處可見，我們這個方法意味著在文件搜索時他們將不再被忽略。”這項研究的作者之一，副教授Lorenzo Torresani說，“在過去30年里，互聯網已經從一個以文本文件為主的小集合，發展為現代化、大規模、快速增加的多媒體數據集，幾乎每一個頁面都包括多個圖片或視頻。當一個人瀏覽網頁的時候，他得到的第一眼信息是圖片帶給他的。但令人驚訝的是，所有現在流行的搜索引擎，包括谷歌和Bing，都去掉圖片中包含的信息，并使用專門的文本網頁執行文件檢索。我們的研究首次表明現代機器視覺系統是準確和高效的，能夠有效利用圖片像素中的信息提高文件搜索效率。”

　　研究人員設計和測試了機器視覺系統（人工智能的一個種類），讓計算機在沒有明確程序的情況下，從網頁圖片的像素中提取語義信息。當用搜索引擎搜索文件時，這些信息能夠豐富HTML頁面的描述。研究人員在擁有5000萬網頁的數據庫中執行了600多次搜索查詢來測試他們的方法。他們選擇了效率最高的文本搜索引擎，并將它修改用來搜索網頁圖片中提取的額外的語義信息。他們發現這個方法比之前完全的文本搜索精度提高了30%。