百度识图以图搜图网页版_百度识图在线搜图

　　各大搜索引擎已经先后推出了以图搜图的功能，它可以实现输入与图片名称或内容相似的要害字就可以检索到响应的图片，例如电商购物、微信扫一扫以及百度识图等都操纵了这一技术。可是，随着视频内容的走红，业界又衍生出了一种新的技术——以图搜视频，即你能够通过这一技术在海量视频中搜索到目的视频。

　　那么标题来了，这又是一种什么样的技术？它和以图搜图的区别在哪？有什么技术难点？

　　为此本期硬创公开课邀请了图麟信息科技CEO魏京京来为大家解答这些疑惑。

　　魏京京：中国科学技术大学打定机专业本科/硕士，结业后就职于IBM北京研发实施室和美国硅谷研发实施室，继承工程师和产品经理，随后就职于咨询公司和投资公司，曾在同创伟业做过4年的风险投资，继承投资总监。现为图麟信息科技CEO。

　　▌简朴介绍下图麟科技？

　　魏京京：图麟科技的焦点技术团队在图像处置惩罚处罚、识别领域有十几年的经历。如今紧张专注于海量图像/视频的搜索、识别、智能阐明处置惩罚处罚，焦点算法团队来自于举世前沿的图像视频处置惩罚处罚技术研究机构，具有横跨15年的图像视频研究经历。

　　在以图搜视频领域，我们开创了以视频为单元来提取特征，并实现以图搜视频技术的现实商用。

　　▌以图搜视频是用什么样的技术方式实现的？它打点了什么样的标题？应用场景有哪些？

　　魏京京：先说作用，以图搜视频打点了当前针对海量视频内容的精准快速检索的硬伤。

　　随着图片和视频等数据在我们日常保存中、现实应用中海量爆发，就像昔时文字互联网的爆发一样，我们须要一个有用的方式对图像和视频内容进行快速筛选和获取，为了达到这个目的，海量视频检索就是一个很是必要的工具。

　　相对于视频鉴黄，以图搜视频实现的是针对通用物体在海量视频中的快速精准视频检索。

　　再来谈谈它的焦点技术。

　　以图搜视频的技术包含经典的模式识别、深度进修领域干系技术，其道理是通过经典的模式识别技术和深度进修技术的融合，达到海量视频搜索在精准度、速度上的最佳组合。

　　而应用场景就很好大白了。

　　视频搜索的应用场景覆盖许多我们保存和工作中的方方面面，简朴来说，大家如今在各大互联网视频网站、电影视频网站搜索自己感爱好视频的时间，只能通过文字要害字来搜索。

　　而如果集成了以图搜视频的技术，就可以通过某个电影场景、片段、海报等等直接的图片内容来进行搜索。

　　此外，在互联网平安领域，如今对图像、视频内容的查核，都无法做到自动查核，还很大水平上要依赖人力，通过以图搜视频技术，可以自动查核图片或许视频中的包含的内容信息，这就前进了互联网平安领域的图像以及视频内容的过滤和查核坚守。类似的应用场景还存在于安防、电视媒体、个人图片以及视频治理应用等诸多领域。

　　▌以图搜图与图像识别，物体识别的区别是什么？

　　魏京京：着实，“图像/视频检索”和“图像/物体识别”是一对孪生兄弟，在某些时间，这两类技术是可以彼此通用的，好比，为了达到物体识别，你可以先进行图像检索，再进行图像识别来达到识别的成果；为了达到图像检索，也可以先进行识别物体，然后再进行检索来达到图像检索的成果。

　　当然，它们之间也有许多不同，为了达到通用局限的图像/视频检索，如今经典的图像/视频检索算法，是没有到场图像识别技术，这紧张有几方面缘故因由：

　　一、没有到场图像识别，可以有用的低沉物体遮挡造成的无法识别的标题，图像/视频检索可以通过物体的局部特征进行有用的匹配并正确查找到目的伍，即使该目的物体大部门都被遮挡也不会妨碍搜索的正确性。

　　二、为了达到通用物体的搜索，如今还无法到场万事万物的识别，即使随着深度进修技术的迅猛成长，我们仍然无法对所有物体进行有用识别。因此，为了检索的正确性，依赖对万事万物的识别也是不现实的。视频鉴黄也是只能对一类特征目的物体来进行识别，可是我们须要实现的是所有通用物体的检索，因此无法如今就能到场识别技术。

　　可是随着深度进修技术的成长，很是好的趋势就是把深度进修技术和过去经典的图像/视频检索技术进行团结。图麟科技的做法有两方面：

　　1. 通过把识别技术和检索技术进行有用的统一，真正把本来两步过程（检索、识别分成两个单独的步伐）酿成统一的一个过程来做检索。这涉及到算法每一个步伐的两类技术的融条约一，包含特征提取、比对等等细节过程。

　　2. 在某些可以限制的较宽泛的领域，通过识别标题来确定局限，然后在有用识别的子类中进行快速图像/视频检索。视频鉴黄只是其中某一类场景，尚有包含许多客户特定的应用场景，这一方式可以快速有用的进行优化融合，把识别和视频搜索技术快速有用团结。

　　▌以图搜视频的比拟以图搜图，技术上存在哪些区别与难点？

　　魏京京：视频的本质就是图像序列，所以以图搜视频，面临的一个最直接标题，就是数据量很是庞大，一秒钟的视频就相当于25-30张图片，因此须要一个很是好的方法来把这些图像序列的特征进行紧凑快速有用的融合，而不是简朴的把每帧图片别离进行特征提取然后采纳以图搜图的方式实现视频搜索。

　　简朴来说，比拟力以图搜图，以图搜视频，必需要通过视频为单元来进行特征提取，才气在现实应用中达到可实施的或许。这就是相对于以图搜图，以图搜视频的区别和难点。

　　再补充一下，为了实现以视频为单元进行特征提取，这中间还会涉及到视频内容自己的认知及算法，这方面会超出以图搜图中单幅图像比对的领域，算法复杂度和难点较高。

　　▌那么以视频搜视频又有什么样的技术特点呢？

　　魏京京：以视频搜视频，我们坚信这必定是未来的一个趋势。因为如今以图搜视频照旧基于单幅图像来进行搜索，相对尚有局限性。

　　用图麟科技举个例子，我们正在实现的以视频搜视频技术，团结的照旧之前提到的以视频为单元进行特征提取的算法根本，可以对用户输入的这段视频进行有用的特征提取，通过算法鉴定用户对视频中某类物体或场景感爱好，从而快速的在海量视频中查找到相似的视频片段。

　　综合来讲，以视频搜视频，这中间的焦点技术，也是之前提到的以视频为单元的特征提取和比较。这与针对单幅图像作为目的来进行搜索比拟，更往前了一步。

　　▌这样的优势详细表示在何处？

　　图麟科技算法负责人张工：如今视频的检索许多时间大家照旧把视频作为孤立的帧来操纵，也就是，先提取多帧的特征，最后来一对一匹配。

　　这样做看起来很大雅，但会导致数据库过于庞大，并且现实上除了坚守不高，精度也欠好。图麟的做法就是从视频级，而不是帧级来机关数据库，在坚守上、精度上都有响应的抬举。

　　▌上述不同种类的图像处置惩罚处罚技术应用前景奈何？

　　魏京京：正如前面提到的，以图搜图、以图搜视频和以视频搜视频直接手理了如今我们对图片/视频内容自己的快速获取和过滤。

　　类似于2000年左右，收集文字信息的爆发，直接催生了文字检索过滤等功能的诉求。而如今我们所处的工作保存领域，图片和视频的获取，就像昔时我们输入文字一样便捷。

　　这直接导致了我们所接触到的是图片/视频的海量存量信息，同时随着根本硬件的不绝前进，图片和视频的处置惩罚处罚也变得越来越便捷和经济，所以视频检索就会在未来的各个领域酿成一个刚需。详细的应用场景之前的回复中也涵盖了许多方面，这里不再赘述。

　　▌精彩问答：

　　Q：视频检索如今紧张是用在公安，安防这一块，那么未来有没有新的成长偏向？

　　A：从我们如今接触的客户诉求，公安、安防只是其中一个比较小的领域，大批量具有许多图片、视频存量的企古迹单元，都表示出很直接的对以图搜视频的紧迫需求。

　　如今的许多公司，已经在图片、视频上积累了许多数据，可是这些数据自己他们没有举措进行有用的交互和获取，这些都是视频检索的用武之地，类似于广电、互联网、文化、营销等等。

　　Q：您觉得以图搜视频技术在机器人技术方面有没有应用或许呢，或许说您对这项技术在机器人方面的有没有什么设法？

　　A：以图搜视频自己涵盖的底层技术面比较多，包含了图像识别、深度进修、模式识别、视频检索，从大类来看，这些都是CV领域很重要的底层技术，他们也都可以直接应用在机器人视觉方面，简朴来说，机器人的视觉所须要的物体识别、室内导航视觉模块、图像/视频比对技术，都已经在视频检索中部门获得体验。

　　以视频搜视频，着实跟机器人场景团结的就很亲近，机器人通过摄像头进行视频输入后，可以快速有用的定位他所处的场景，并做出行为反馈。其他关于识别方面信任大家都很了解了。

　　Q：“从视频级，而不是帧级来机关数据库”，这个可以详细表白下吗？

　　A：这么说吧，如果一个视频有100个小时的话，如今市面上许多视频检索系统，或许数据库是存储单帧的，这样总共有100*3600*25帧，数据库是这么大。可是如果以视频内容来分级，或许只有几个自力的视频剪辑，这样就小许多了，检索起来也快。

　　Q：您经常逛那些技术论坛以及社区？

　　A：我个人喜爱看一些顶尖的国际论文，例如CVPR，ICML，ICLR。

　　泉源： 硬创公开课 程弢