Как Google определяет «идеальное изображение» (Canonical View) объектов для улучшения точности визуального поиска

Термины и определения

Canonical View (Канонический вид)

Предпочтительный или репрезентативный вид для категории объектов. Это оптимальная поза, угол обзора или другой способ представления объекта, который обеспечивает наилучшие результаты при использовании в визуальном поиске. Определяется путем кластеризации изображений в категории.

Clustering (Кластеризация)

Процесс группировки изображений внутри категории на основе их характеристик (например, сходства пикселей, меток или форм объектов). Используется для определения Canonical View.

Image Acquisition Template / Image Search Template (Шаблон получения изображения / Шаблон поиска по изображению)

Шаблон, созданный на основе Canonical View. Используется как руководство (оверлей) для пользователя при съемке объекта и может передаваться поисковой системе для помощи в сегментации и категоризации запроса.

Labels (Метки)

Текстовые строки, связанные с изображениями. Используются для классификации изображений по категориям. Патент отмечает, что они могут быть получены из поисковых запросов, в ответ на которые эти изображения были выбраны как результат поиска.

Overlay (Оверлей / Наложение)

Визуальное представление шаблона (часто полупрозрачное), которое отображается поверх видоискателя камеры, чтобы помочь пользователю выровнять объект в соответствии с Canonical View.

Points of Distinction (Точки различия/Ключевые признаки)

Специфические визуальные особенности объекта, которые помогают отличить его от других похожих объектов (например, «язычок», «шнурки», «каблук» для обуви). Идентифицируются в шаблоне.

Segmentation (Сегментация)

Процесс идентификации пикселей, связанных с интересующим объектом, и отделения их от фона. Шаблон помогает в этом процессе.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод генерации и предоставления шаблона.

1. Система выбирает подмножество изображений из базы данных, которые классифицированы как изображения определенного типа объекта (например, «Обувь»).
2. Система выбирает конкретное изображение из этого подмножества как репрезентативное (representative image) для данного типа объекта (это основа для Canonical View).
3. На основе этого репрезентативного изображения генерируется шаблон (template). Этот шаблон предназначен для помощи пользователю при съемке объектов того же типа.
4. Система предоставляет этот шаблон в ответ на запрос, указывающий на данный тип объекта.

Claim 2 (Зависимый от 1): Уточняет реализацию.

Шаблон представляет собой полупрозрачное изображение, которое накладывается (overlaid) на живое видео в видоискателе камеры.

Claim 5 (Зависимый от 1): Детализирует генерацию шаблона.

Генерация включает идентификацию особых точек интереса (particular points of distinction) в репрезентативном изображении для использования в шаблоне (например, идентификация каблука или шнурков).

Claim 7 (Зависимый от 1): Детализирует, как выбирается подмножество изображений (Шаг 1 из Claim 1).

1. Для множества изображений определенного типа объекта определяется поза (pose), в которой находится объект на изображении.
2. В качестве подмножества выбираются те изображения, на которых объект находится в определенной (канонической) позе. Это подчеркивает, что выбор репрезентативного изображения основан на визуальном представлении (позе), а не только на категории.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько этапов поиска, разделяясь на офлайн-процессы подготовки данных и онлайн-процессы обработки запроса.

INDEXING – Индексирование и Извлечение признаков
На этом этапе происходит основная офлайн-работа по созданию шаблонов:

• Сбор и Маркировка: Сбор исходных изображений и ассоциация с ними меток (Labels). Важно, что патент упоминает использование поведенческих данных для маркировки: метки могут быть получены на основе поисковых запросов, по которым пользователи выбирали эти изображения.
• Классификация и Кластеризация: Изображения классифицируются по категориям, а затем кластеризуются по позам (poses) и визуальному сходству.
• Определение Canonical View и Генерация Шаблонов: Система идентифицирует репрезентативные виды и генерирует Templates, включая идентификацию Points of Distinction.

CRAWLING & Data Acquisition (Сбор данных)
В контексте этого патента, это относится к получению визуального запроса от пользователя. Система предоставляет интерфейс (камеру с оверлеем) для сбора оптимизированных входных данных.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Это основной этап применения в онлайн-режиме. Когда пользователь делает снимок с использованием шаблона, система получает не только пиксели, но и контекст (информацию о шаблоне):

• Интерпретация Запроса: Шаблон помогает интерпретировать интент, указывая категорию контента.
• Сегментация: Шаблон помогает системе понять, где находится объект на изображении, и отделить его от фона.

RANKING – Ранжирование (Визуальный поиск)
Система выполняет поиск, используя сегментированное изображение и идентифицированные признаки. Информация о шаблоне может использоваться для ограничения поиска (constrain the search) определенной категорией (например, искать только среди обуви).

На что влияет

• Конкретные типы контента и ниши: Наибольшее влияние оказывается на E-commerce, каталоги товаров и любые ниши, где важна точная идентификация физических объектов (одежда, обувь, электроника, запчасти, мода).
• Специфические запросы: Влияет на визуальные поисковые запросы (Image Search Queries), выполняемые с помощью камеры (например, через Google Lens), целью которых является идентификация объекта или поиск похожих товаров.

Когда применяется

• Триггеры активации: Алгоритм генерации шаблонов работает офлайн в процессе индексирования. Алгоритм использования шаблонов активируется в реальном времени, когда пользователь инициирует визуальный поиск.
• Условия применения: Применяется, когда пользователь выбирает (или система автоматически определяет) категорию объекта для съемки, и для этой категории существует заранее сгенерированный Image Search Template.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Генерация шаблонов (Офлайн / INDEXING)

1. Сбор и Маркировка данных: Сбор исходных изображений и ассоциация с ними меток (Labels), в том числе на основе анализа поисковых запросов пользователей.
2. Классификация: Группировка изображений в категории на основе меток.
3. Сегментация Изображений: Идентификация пикселей, относящихся к основному объекту, и отделение их от фона.
4. Кластеризация Видов: Внутри каждой категории изображения кластеризуются на основе схожести представления объекта (поза, угол обзора). Используются признаки: сходство пикселей (pixel similarity) или формы объектов (shapes).
5. Определение Canonical View: Выбор репрезентативного вида для категории. Это может быть самый большой кластер, кластер с наиболее разнообразными изображениями или вид, определенный вручную.
6. Идентификация Признаков: Определение ключевых отличительных особенностей (Points of Distinction) объекта в Canonical View.
7. Генерация Шаблона: Преобразование Canonical View в формат шаблона (например, полупрозрачный оверлей) с разметкой точек интереса.

Процесс Б: Использование шаблона для визуального поиска (Онлайн / QUNDERSTANDING)

1. Выбор шаблона: Получение ввода для выбора шаблона (ручной выбор или автоматическое определение объекта в видоискателе).
2. Отображение Оверлея: Отображение шаблона как наложения в видоискателе камеры.
3. Помощь при съемке: Пользователь совмещает объект с оверлеем. Система может отображать индикатор статуса (например, «X» или «Галочка»), показывающий, насколько хорошо объект соответствует шаблону (Template Conformity).
4. Захват Изображения: Съемка объекта в оптимальном виде.
5. Отправка Запроса: Отправка захваченного изображения и информации о использованном шаблоне на сервер.
6. Сегментация на Сервере: Использование информации о шаблоне для идентификации и сегментации основного объекта на изображении.
7. Выполнение Поиска (RANKING): Поиск с использованием сегментированного изображения, часто ограниченный категорией шаблона.
8. Предоставление Результатов: Возвращение пользователю результатов поиска.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Офлайн (Генерация шаблонов):

• Контентные/Мультимедиа факторы: База данных исходных изображений (Source Images). Пиксельные данные и формы объектов.
• Поведенческие факторы: Данные о том, в ответ на какие поисковые запросы пользователи выбирали конкретные изображения. Используются для генерации меток (Labels).
• Метаданные: Существующие метки и метаданные изображений, используемые для классификации.

Онлайн (Обработка запроса):

• Мультимедиа факторы: Захваченное пользователем изображение (Captured Image).
• Пользовательские факторы: Выбор шаблона пользователем (если ручной).
• Системные данные: Информация о шаблоне (Template Information), использованном при захвате.

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не приводит формул, но описывает следующие метрики и методы:

• Сходство изображений (Image Similarity): Метрики для кластеризации. Упоминаются сходство пикселей (pixel similarity) и сходство форм (shapes associated with the content).
• Метрики выбора Canonical View:
  • Размер кластера (Cluster Size): Количество изображений в кластере (выбор самого большого).
  • Разнообразие кластера (Cluster Diversity): Выбор кластера, содержащего наиболее разнообразные изображения.
• Соответствие шаблону (Template Conformity): Метрика, используемая в реальном времени на клиентском устройстве для оценки того, насколько хорошо объект в видоискателе соответствует оверлею.
• Точки интереса (Points of Distinction): Методы анализа изображений для идентификации ключевых визуальных особенностей объекта.

1. Google определяет «идеальный» вид для каждого объекта: Ключевая концепция патента — Canonical View. Google активно стремится понять, как должен выглядеть объект в идеальном представлении для его точной идентификации, и использует машинное обучение (кластеризацию) для автоматического определения этой оптимальной позы или ракурса.
2. Стандартизация ввода для улучшения вывода: Основная цель патента — улучшить качество визуального поиска за счет стандартизации входных данных. Шаблоны помогают пользователям предоставить системе изображение, которое она легко обработает.
3. Важность меток и поведенческих данных для классификации: Для обучения системы используются метки (Labels). Патент явно указывает, что они могут генерироваться на основе того, по каким текстовым запросам пользователи кликали на изображение. Это подчеркивает глубокую связь между текстовым и визуальным поиском.
4. Шаблоны как инструмент сегментации и категоризации: Помимо помощи пользователю, шаблон используется поисковой системой как мощный контекстный сигнал для точной сегментации объекта на фото и ограничения области поиска нужной категорией, что повышает релевантность.
5. Фокус на деталях (Points of Distinction): Система не просто определяет категорию, но и идентифицирует ключевые визуальные детали объекта (например, тип каблука или шнуровки), что указывает на глубокий уровень визуального анализа товаров для точного мэтчинга.

Best practices (это мы делаем)

Хотя патент описывает, как Google помогает пользователям делать лучшие снимки для запросов, он дает критически важные инсайты для оптимизации индексируемых изображений на сайте.

• Оптимизация под Canonical View: Необходимо анализировать, какие ракурсы Google считает каноническими для ваших категорий товаров (анализируя выдачу Google Images и Google Shopping). Основные изображения товаров должны соответствовать этим Canonical Views. Если канонический вид для ботинка — это профиль, используйте его как главное фото.
• Четкая сегментация объекта (Чистый фон): Убедитесь, что товары на фотографиях легко сегментируются. Используйте контрастный или чистый (предпочтительно белый) фон, чтобы помочь системе отделить объект от окружения, как это делает механизм Segmentation, описанный в патенте.
• Фокус на ключевых особенностях (Points of Distinction): Предоставляйте изображения, на которых четко видны уникальные детали товара (логотипы, текстуры, элементы дизайна). Поскольку система использует шаблоны для идентификации этих признаков, их четкость критична для точного мэтчинга.
• Усиление связи с текстовыми запросами (Labels): Так как метки для обучения системы могут браться из связанных поисковых запросов, критически важно оптимизировать страницы (Alt-тексты, заголовки, окружающий текст, микроразметка Product) под релевантные запросы. Это повышает вероятность того, что ваши изображения будут правильно классифицированы.

Worst practices (это делать не надо)

• Использование нестандартных ракурсов для основных фото: Использование креативных, но нестандартных углов или lifestyle-фотографий в качестве основного изображения товара может снизить распознаваемость, так как они не будут соответствовать ожидаемому Canonical View.
• Зашумленный фон и низкое качество: Фотографии, на которых объект сливается с фоном или плохо освещен, затрудняют Segmentation и идентификацию точек интереса.
• Игнорирование текстовой оптимизации и классификации: Отсутствие текстовой оптимизации или неправильная категоризация товаров в фидах снижает шансы на правильную ассоциацию меток (Labels) с изображением.
• Блокировка ключевых особенностей: Размещение крупных водяных знаков или других элементов поверх ключевых деталей товара (Points of Distinction) может ухудшить распознавание.

Стратегическое значение

Этот патент подтверждает, что Google рассматривает визуальный поиск как процесс, требующий стандартизации и структурирования визуальных данных. Для SEO-стратегии это означает, что оптимизация изображений переходит от простых атрибутов (Alt-теги) к обеспечению визуальной понятности и соответствия стандартам, которые Google выводит с помощью машинного обучения. В долгосрочной перспективе сайты, предоставляющие чистые, стандартизированные (канонические) изображения товаров, будут иметь преимущество в визуальном поиске (Google Images, Google Lens).

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация карточки товара для интернет-магазина обуви

1. Анализ Canonical View: SEO-специалист анализирует выдачу Google Images для категории «Мужские кожаные ботинки». Он замечает, что большинство топовых результатов показывают ботинок в профиль (вид сбоку), стоящий на ровной поверхности.
2. Постановка ТЗ фотографу: Главное изображение товара должно быть сделано в этом Canonical View: ботинок в профиль, на белом фоне, с равномерным освещением.
3. Оптимизация деталей: Дополнительные фото должны четко показывать Points of Distinction: крупный план шнуровки, текстуры кожи, формы каблука и подошвы.
4. Текстовая оптимизация: Страница и Alt-тексты оптимизируются под релевантные запросы, чтобы усилить связь изображения с правильными Labels. Используется точная микроразметка Product.
5. Ожидаемый результат: Изображение товара точно соответствует ожидаемому Google стандарту. Система легко сегментирует ботинок, классифицирует его и распознает ключевые детали. Это повышает шансы на высокие позиции в Google Images и распознавание через Google Lens.