이미지의 다른 형태에 대 한 검색 엔진의 작동 원리에

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우리가 자주 말하는 웹사이트에서 문서입니다. 프로 모션 및 최적화, 오늘 당신과 함께 텍스트 말 그 검색 엔진 이미지 작동 원리의 다른 형태에 대 한 서구 작품의 이미지는 매우 유익한 후 모두를 위해 너무. 현재, 대부분의 주류 이미지 검색 엔진, 텍스트 링크 또는 이미지의 ALT 설명 태그와 콘텐츠, 이미지를 식별 하기 위해 다른 HTML 요소, 거기 기반으로 사진 이미지 콘텐츠를 탐험 할 자체의 콘텐츠 합니다. 이제 분석을 위해 이미지의 두 가지 유형을 살펴 봅시다.

1. 이미지 검색 엔진 텍스트 및 기타 제 3 자의 요소를 사용 하 여 사진 콘텐츠를 구별 하

검색 엔진 크롤러 (거미) URL 통해 웹에서 새로운 페이지에 대 한 검색을 할 때 HTTP 프로토콜을 통해 페이지를 추출 하 고 콘텐츠 분석기를 페이지의 HTML 코드를 전송 합니다. 콘텐츠 분석 중인 < 그림 > 태그 같은 HTML 코드에 따라 웹 페이지에 포함 된 이미지를 찾습니다.

다음 검색 엔진 크롤러 제목, Keyworlds, 설명 태그는 페이지의 HTML 코드에서와 < 그림 > 태그에서 < a l t > 특성 하는 제목에 따라 이미지의 내용을 결정 합니다. 같은 시간에 SE 크롤러 또한 페이지에 외부 링크에 연결 하 여 이미지의 내용을 결정 합니다. 검색 엔진 기본적으로 그림의 콘텐츠를 판단할 수 있는, 그것은 사진과 그림의 상관도 내용에 따라 요약 되 고 키워드 정렬

우리 그림, 분류, 내용 확인 후 검색 엔진 색인 데이터베이스에 좋은 데이터의 분석을 수 하 고 자동으로 사진에 대 한 축소판을 생성. 때 사용자가 검색, 검색 엔진 그림 내용, 관련성 및 이미지 시퀀스, 그리고 궁극적으로 더 정확 하 고 관련성이 높은 결과 사용자 표시 다른 요인에 기초 이다.

2. 검색 엔진 그림 자체를 분석 하 여 이미지 내용을 확인 하

그림 자체의 콘텐츠를 통해 현재 검색 엔진의 콘텐츠 분석은 많은, 주로 어떤 외국. 주목할 만한 중 하나 이며 워싱턴 대학 척 제이콥스, 아덴 핀켈슈타인과 데이비드 Salesin RETRIEVR 시스템을 2005 년에 도입. RETRIEVR 시스템의 네트워크 디스플레이 주소는: http:labs.systemone.at/retrievr/.

RETRIEVR 시스템의 이미지 콘텐츠 www.flickr.com 웹사이트 사용자가 올린 이미지에서입니다. 시스템의 원리는 기본적으로이: 각 플리커 사용자에 게 컬러 지도 유사성 분석 및 컬러 지도 그림을 분류할 지도 차이 사용 하 여 이미지를 업로드. 사용자가 검색, RETRIEVR 시스템의 낙서 보드에 특정 모양을 그립니다만 필요 하면 시스템 만들 수 있습니다 자동으로 사진을 특정 인터페이스는 다음 그림에서 볼 수 있는 사용자에 게 권장 하는 낙서와 비슷합니다.

이미지 분석에 대 한 크로마 편차에 따라 검색 엔진은 기본적으로 연구 단계에서 중국에서 특히. 따라서 우리의 중국 검색 엔진에 대 한이 작품은 여전히 매우 성숙. 그리고 밖으로 홍보 하고자 하는 이미지를 확인 하기 위해 HTML 코드의 분석에 의존 하는 이미지 분석을 주로 하 고 있는 현재 주류 검색 엔진. 그래서 우리의 중국 웹 마 스 터, 이해로 서만 우리에 대 한이 작품.

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