Algorithm ทใชในการค านวณและจดอนดบหนา (Page Rank) หากใครทใช Search Engine เขาประจ าอยาง Google เวลาทเราจะคนหารปภาพ เราจะเหนวารปภาพทปรากฏเวลาท

เราท าการคนหาจะมมากมาย แตในเรองของการคนทไดอยางตรงเปาหมายตามตองการเปนแนนอน นนกลบมจ ากด และมกไมไดภาพทเราตองการปรากฏขนมามากเทาทควรจะปรากฏ เปน การยากทจะ คนหารปภาพดวย คยเวรด ใดแลวได รปทตรงตาม คยเวรดนน อาจจะเปนเพราะ หลายปจจย อาธเชน ค าอธบายรปภาพ บนเวบไซตตางๆ ส าหรบรปภาพนน การกระบวนการวเคราะหรปภาพ อลกอรทม(Algorithm) ของ Google ทท าการวเคราะหจะไมสามารถประมวลผลรปภาพ ในเรองของการยดหยน ของการคนหารปภาพ ทละหลายๆรป ได Yushi Jing และ เจาหนาทของ Google เอง Shumeet Baluja ในเอกสารไดอธบายกลไก ทท าหนาท วเคราะห ทคลายคลง วธในการประมวลผล ของการจดอนดบหนา (Page Rank) มาใช ระหวางการคนหารปภาพ "เราไดท าการคดเลอกโดยใชการแกปญหาการจดอนดบ (Rank) ของรปภาพ ระบโนด node บน Visual similarity กราฟ ซงเปนกราฟทจะเสนอการกอใหเกดกลไกในการวเครสะหโครงสรางจดเชอมโยง (link) ของรปภาพ ผานกระบวนการค านวณการจดอนดบของหนา Page Rank) คดเปนตวเลขน าหนก เพอท าการก าหนดลงในรปภาพนน มาตรการนมความส าคญกบ การพจารณารปภาพอยางชดเจน" เอกสารทชอวา "PageRank for Product Image Search" หรอ การใช การจดอนดบหนา (Page Rank) ส าหรบการคนหา รปภาพผลตภณฑ เปนการอนมานวาผใชงาน เครองมอคนหา (Search Engine) จะมโอกาสในการคนหาและพบรปภาพทคลายกนมากขน

ผลลพธของค าวา หอไอเฟล ทไดผลลพธ อยางมประสทธภาพ

ผลการคนหาค าวา Mc Donald แลวไดผลลพธ ทแตกตางไมชดเจน

โดยการเปรยบรปภาพ ใหเหมอน การจดเกบหนาเอกสารเวบเพจ และ หาความเปนไปไดของความคลายคลงกน ของรปภาพจากการเชอมโยง ซง ไดท าการหาคาประมาณของโอกาสทผใชงานเครองมอคนหา กบ การประมาณการโดยการเขาชม มาท าการวเคราะห และ ตรวจสอบความคลายกนของภาพ เอกสารไดเนน ในเรองของการใชคณลกษณะทแตกตางกน ขนอยกบประเภทของรปภาพ ระบบไดท าการทดสอบ ท การ Query รปภาพ 2000 รปยอดนยม ทคนใชคนหามากทสดจาก GoogleSearch Engine ในวนท 23 กรกฏาคม 2007 โดยการประยค อลกอรทม (Algorithm) เนนไปท 1000 ผลลพทธของรปภาพผลตภณฑจากเครองมอคนหาของ Google และ ตงผลลพทจากการคาดหวง พบวาผใช 83% ไดผลลพททไมเกยวของอย 10 ผลลพทในหนาแรก จากเฉลยผลลพท 2.83 ของเครองมอคนหาของ Google ปจจบนไปถง 0.47

การคนหาภาพ โดยใชการเปรยบเทยบ ความคลายคลง ระหวางภาพ

ตวอยางทเหนชดของการคนหาคอ การคนหาภาพ "โมนาลซา" (Monat Painting) ซงเปนภาพทมชอเสยง เมอท าการคนหาเรายงจะไดภาพใกลเคยงทม ค าอธบายภาพวา "Monet Painting in His Garden at Argenteuil" by Renoir.(จตรกรรมในสวนสวรรคของพระเจาArgenteuilของเลอรนวร)

ในอลกอรทม (Algorithm) ทใชในการค านวณและ จดอนดบหนา (Page Rank) ทสรางจดเชอมโยงโดยผสรางหนาเวบและรปภาพ,แต ผเขยนเอกสารทงสองคนนไมเหนดวยแรกเรมเลยการคนหาตองขนอยกบ วธการทมนษยตองมความรและสรางเงอนไขของการเชอมโยงทนาจะ เกยวของกบรปภาพทหนาเวบ กอนการคนหา โดยเครองมอคนหาจะท าการเขาไปแสดงรปภาพโดยตรงจากหนาเวบทถกจด อนดบกอน ตอมา จะท าการวเคราะหภาพทคลายกน ใน Similality Graph จะท าการสรางคณสมบต ทคลายกนของแตละภาพ ขนมารปภาพทปรากฏขนมาในเครองมอคนหา รปทปรากฏกอนจะเปนรปทมผลลพธการจดอนดบสงกวา รปอนๆ

จดเชอมโยงของความคลายคลงระหวางรปภาพ ใน Similaity Graph

Simmilality Graph

ใน ตอนน เอกสารทกลาวมาทงหมดเปนแค การเรมตนของการวจย และ ยงมผลลพธทคลมเครอไมชดเจนนกถาหากจะน าเครองมอคนหาอยาง Google จะน าไปท าการปรบปรงระบบการคนหารปภาพใหเกดผลลพธทเหมาะสมในอนาคต ในป 2006 Google ไดตดตอกบ บ. Neven Vision ซงเปนบรษททเนนการ วเคราะห รปภาพ (Image Analysist) หรอ Image Processing โดยเฉพาะ ซงทาง Neven Vision ไดสรางเครองมอทมคณลกษณะใหมขนมา สามารถทจะเชอมโยง รปภาพไป ยงทมาของรปภาพ เชนหนาเวบเพจ หรอ ระบบอนๆ โดยใชวธการตรวจสอบในหนาเวบไซตทท าการคนหา ทเรยก Visual Search ชอ Riya เครองมอคนหารปภาพโดยเฉพาะ เปนเครองมอทนาสนใจและ นาจบตามองทสดของ Neven Vision ในขณะน

อางอง http://www.daydev.com/example-pages.html