淺談搜尋引擎對於不同形式圖像的工作原理

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我們經常說的都是網站中的文章啊。 文字的推廣與優化，今天就跟大家來說說搜尋引擎對於不同形式圖像的工作原理，這樣對於大家以後進行圖片的SEO工作很有指導意義。 目前主流圖片搜尋引擎中，大多數都是以文本連結或圖像的ALT描述標籤等HTML元素來辨別圖像內容的，當然，也有根據圖片本身的內容來做圖像內容發掘的。 現在我們就針對一下兩種不同形式的圖像來進行分析。

1.通過文本等協力廠商因素來辨別圖片內容的圖像搜尋引擎

當一個搜尋引擎爬蟲(spider)在網路中通過URL尋找新的網頁時，它會通過HTTP協定來提取這個網頁，並把網頁的HTML代碼傳輸給內容分析器。 內容分析會根據待定的HTML代碼(例如<img>標籤)來尋找網頁中所包含的圖片。

然後，搜尋引擎爬蟲會根據網頁HTML代碼中的title、heading、keyworlds、description標籤以及<img>標籤中的<alt>屬性來判斷該圖片的內容。 同時，SE爬蟲還會通過連結到該網頁的外部連結來判斷這張圖片的內容。 當搜尋引擎能夠基本判斷圖片內容後，就會按照圖片的內容對其進行歸類總結，並以圖片與關鍵字的相關度來進行排序，

在當我們確定了圖片的內容、分類後，搜尋引擎將分析好的資料放置到索引資料庫當中，並自動為圖片生成縮略圖。 當使用者進行搜索時，搜尋引擎就會根據圖片的內容、相關度等因素來對圖片進行先後排序，最終將較準確和相關的結果展示給使用者。

2.通過分析圖片本身來確定圖像內容的搜尋引擎

目前通過圖片本身的內容進行內容分析的搜尋引擎還不是很多，主要都是一些國外的。 這其中著名的就是華盛頓大學的Chuck Jacobs、Adan Finkelstein和David Salesin 與2005年推出的Retrievr系統。 Retrievr系統的網路展示位址為：HTTP:labs.systemone.at/retrievr/。

Retrievr系統的圖像內容來自www.flickr.com網站使用者上傳的圖片。 該系統的原理基本是這樣的：對每一張Flickr使用者上傳的圖片進行色階圖相似性的分析，並利用色階圖和圖譜差異對圖片進行分類。 當使用者進行搜索時，只需要在Retrievr系統的塗鴉板上繪製一定的形狀，系統就可以自動將所以與該塗鴉相似的圖片推薦給使用者，具體的介面大家可以看看下面的圖。

由於基於色譜偏差進行圖像分析的搜尋引擎還基本上屬於在研究階段，尤其在國內。 因此對於我們中文的搜尋引擎來說，這塊還是很不成熟的。 而且目前主流的搜尋引擎在做圖像分析時大部分還是依靠對HTML代碼的分析，來確定你所要推廣出去的圖片。 所以這一塊對於我們中文站長來說，我們只作為瞭解。

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