Картинки собраны в каталог, пользователь просто тыкает мышью в картинку, которая ему нравится и получает в ответ выдачу – сайты по теме. Графический запрос трансформируется в текстовый и отображается в качестве результата для пользователя. Вероятно, с каждой картинкой связана фраза, которая и позволяет получить поисковую выдачу.

Когда и кому нужен такой поиск? Например, я хочу купить машину. Я в них совершенно не разбираюсь, но по внешнему виду могу сказать, что вот это мне подходит, а это – нет. А если мне дать кучу картинок автомобилей, то я, конечно, много времени потрачу на их просмотр, однако точно найду для себя ту машину, которая мне понравилась.

Или я вернулась из путешествия, посмотрела много красивых мест за короткое время. В результате у меня смешались «кони-люди», все посещенные места слились в единую картинку. А вот если найти фото того красивого места, то можно узнать, где именно сделан кадр. Примеров можно привести множество, конечно, такая технология может быть только дополнением к традиционному поиску, тем не менее, она расширяет традиционные возможности поисковика.

Конечно, запуск Bing Visual Search -  еще только малюсенький шажок, тем не менее, благодаря этому Bing можно назвать визуальным поисковиком второго поколения.

Итак, я выделила два поколения визуальных поисковиков. Разница между этими «визуальными» поисковыми машинами- следующая:

То, что сделали разработчики Bing – это, на мой взгляд, первая более-менее работающая попытка создать визуальный поисковик второго поколения. Именно благодаря визуальному запросу, сервис можно назвать инновационным.

Что дальше? Работы в этом направлении – просто огромное количество. Например, сейчас Bing ищет по отобранным картинкам из каталога, а вот было бы здорово, если бы сервис умел искать по любой картинке, распознавать изображение на ней и выдавать запрос. И ли по ее фрагменту… Но пока это дело будущего, будем надеяться, не очень далекого.

Идея описана в блоге Google, кроме того, описание работы с сервисом можно найти в разделе "Помощи". Однако лично мне не удалось найти обновленную настройку и попробовать самой добавить в список приоритетных нужные мне сайты.

Я нашла не одно описание того, как работает сервис, даже с картинками, но увы, у меня ничего не вышло. Некоторые обозреватели уже успели назвать новинку от Google убийцей оптимизаторов.

Итак, пользователь якобы может сформировать список предпочтительных сайтов на странице настройки поиска. повторюсь, что я такого блога у себя не нашла. Вероятно, сервис доступен не всем, либо до этого нужно было установить какую-то галочку.

Кроме того, если в поисковой выдаче пользователь встретил важный для него сайт, он может выбрать ссылку "My preferred site" и указать, что этот сайт будет приоритетным для поиска.

Новая функция Google под названием Google Preferred Site представляет собой экспериментальное расширение возможностей внедренной недавно другой поисковой новинки Google SearchWiki. SearchWiki, в свою очередь, позволяет редактировать поисковую выдачу, удаляя лишние и добавляя нужные сайты.

Таким образом, Google внедрил в свой функционал пользовательский поиск. Что это означает по сути? Например, человек ищет определенную информацию на определенных сайтах (например, я ищу новости на новостных агрегаторах, другой же человек может интересоваться определенным товаром, например, телефоном на сайтах интернет-магазинов). С помощью Google Preferred Site можно теперь поступить так: включить в список сайтов-приоритетов в первом случае – новостные ресурсы, во втором – интернет-магазины. И при следующем поиске Google в первую очередь будет искать поисковый запрос на сайтах-приоритетах. Это означает, что каждый желающий сможет сконструировать для себя поисковик. Более того, в некоторых случаях Google превращается в локальную поисковую систему.

Если посмотреть глубже, то Google Preferred Site позволит превратить монстра-Google в вертикальный поисковик, оснащенный конструктором вертикали. Большей гибкости для пользователя в этом придумать сложно.

Задумка очень хорошая, ведь поиск фото нужного человека – эта задача довольно тривиальна. И традиционных инструментов для ее решения нет (если быть более точным – не было до недавнего времени).

Авторы Facesaerch берутся решить эту задачу. Пользователь в поисковой строке задает запрос и получает выдачу – найденные фотографии.

Отметим очень интересное интерфейсное решение: фото представлены в виде стопки карточек, которые двигаются по экрану при прокрутке. Каждая фотография является ссылкой на страницу, на которой она найдена. Расширенный поиск не предусмотрен. Система воспринимает запросы на кириллице, и даже предлагает результат, более-менее соответствующий такому запросу.

Однако в целом нельзя сказать, что сервис ищет фотографии заданных людей.

По очень актуальному запросу «Barak Obama» Facesaerch представил действительно идеальную выдачу – только фотографии кандидата в президенты США. По другим запросам (на кириллице или же на английском) система только первые несколько фотографий были фотографиями искомого человека, в остальных случаях просто предлагались фото с сайтов, на которых эти люди упоминаются. Такое несоответствие запроса и выдачи привели к тому, что по запросу с моим именем можно получить фото совершенно непонятных людей. Среди которых – неизвестные мне японские девушки и Стив Балмер. Или даже не всегда фото…

Несмотря на интересную задумку, реализация ее подкачала. Точнее, слишком простой подход к поисковому алгоритму привел к тому, что, например, по запросу «Артур Оруджалиев» вторым будет представлена фотография Сергея Петренко.

Интересно, что несколько дней назад поиск фотографий появился и у поисковой системы Google. Теперь при поиске картинок в разделе расширенного поиска можно указать поиск фотографий.

Выдача Google в этом случае будет напоминать ту, которую представил Facesaerch, но все же в Google результат больше соответствует запросу,

Новость, объявленная компанией Яндекс несколько дней назад, состоит в серьезном обновлении своего раздела поиска по изображениям. Новые функции, появившиеся у сервиса Яндекс.Картинки, позволяют находить одинаковые изображения.

При этом проводится поиск не только абсолютно схожих изображений, а еще и картинок измененных различными способами. Яндекс утверждает, что умеет искать картинки и после изменения размера, добавления надписей, и даже изменения степени сжатия.

Найденные картинки-дубликаты не отображаются в выдаче – наличие копий можно увидеть на странице предварительного просмотра картинки.

При этом сервис предлагает список сайтов, на которых размещена копия, рядом указываются размеры найденных дубликатов.

В пресс-релизе о запуске этого сервиса сказано, что «в Рунете из 600 млн картинок половина уникальна (300 млн), вторая половина склеивается в отношении 3:1, 200 из 300 млн имеют дубликаты только на своем сайте». Данные более чем впечатляют.

Также в пресс-релизе Яндекса описаны некоторые статистические закономерности, обнаруженные в результате поиска изображений. Так разработчики сервиса утверждают, что «самый многочисленный класс картинок, оказавшийся в выигрыше, это пары – исходное изображение и его уменьшенная копия, лежащие на одном сайте. Оказывается, что маленькие картинки гораздо чаще хорошо подписаны, но они не попадают на первые страницы поисковиков из-за своих размеров. Благодаря новой технологии мы научились находить маленькую картинку, а показывать ее большой оригинал».
Задача поиска картинок-дубликатов с разной степенью результативности решается многими поисковыми системами. Среди них – Picollator, TinEye, Picitup.

В ближайших записях мы проведем тест сервисов поиска похожих изображений и определим наиболее качественные из них.