Как Google стабилизирует распознавание объектов в Визуальном поиске, накапливая данные из последовательных кадров камеры

Описание

Какую задачу решает

Патент решает техническую проблему нестабильности и неэффективности систем визуального поиска (например, Google Lens), работающих с потоковым видео. Когда классификаторы обрабатывают каждый кадр независимо, это потребляет значительные ресурсы и приводит к «мерцанию» или колебаниям (vacillation) результатов, особенно если уверенность близка к порогу. Небольшие изменения в ориентации камеры или различия, вызванные сжатием кадров с потерями (lossy compression), могут резко менять классификацию, ухудшая пользовательский опыт.

Что запатентовано

Запатентована система для стабилизации визуального поиска путем агрегации доказательств во времени. Вместо принятия решения на основе одного кадра система обрабатывает последовательность кадров (succession of frames) и использует байесовское обновление (Bayesian updating) для итеративного уточнения вероятности классификации объекта. Поисковый результат (называемый в патенте digital supplement) предоставляется только тогда, когда накопленная уверенность превышает заданный порог.

Как это работает

Система работает итеративно, обрабатывая поток изображений:

• Инициализация: Система начинает с априорного распределения вероятностей (prior probability distribution, например, Beta distribution) для класса объекта.
• Обработка кадра: При получении нового кадра генерируется текущее распределение (current distribution или функция правдоподобия, например, Binomial distribution) на основе классификации этого кадра.
• Байесовское обновление: Система обновляет априорное распределение, комбинируя его с текущим, чтобы получить апостериорное распределение. Математически это часто упрощается до обновления гиперпараметров (α и β).
• Оценка уверенности: Вычисляется показатель уверенности (например, среднее значение распределения) и сравнивается с порогом.
• Принятие решения: Если порог не достигнут, процесс повторяется со следующим кадром. Если достигнут, система отправляет пользователю digital supplement.

Актуальность для SEO

Высокая. Визуальный поиск (Google Lens) является ключевой технологией. Стабильность, точность и скорость его работы критичны для пользовательского опыта. Описанные методы оптимизации — Байесовское обновление и использование сопряженных априорных распределений (Conjugate Priors) — являются эффективными техниками в машинном обучении для задач классификации в реальном времени. Патент опубликован в 2023 году.

Важность для SEO

Влияние на традиционное SEO минимальное (1/10). Патент описывает инфраструктуру и механизм стабилизации для Визуального поиска (VSO), а не алгоритмы ранжирования веб-страниц или изображений в индексе. Для специалистов, занимающихся оптимизацией под Визуальный поиск (например, оптимизация упаковки товаров для распознавания Google Lens), патент имеет умеренное значение (5/10), так как объясняет процесс достижения уверенности при идентификации.

Детальный разбор

Термины и определения

Bayesian Updating (Байесовское обновление)

Статистический метод обновления вероятности гипотезы по мере поступления новых данных. Используется для обновления Prior Distribution на основе новых кадров для получения Posterior Distribution.

Beta Distribution (Бета-распределение)

Непрерывное распределение вероятностей на интервале [0, 1]. Используется как Prior Probability Distribution. Определяется двумя гиперпараметрами: α (альфа) и β (бета).

Binomial Distribution (Биномиальное распределение)

Используется как Current Distribution (функция правдоподобия), отражая результат классификации отдельного кадра (принадлежит объект классу или нет).

Coarse Object Class (Грубый класс объектов)

Общая категория объектов (например, «собака», «меню»). Используется на первом этапе классификации.

Conjugate Prior (Сопряженное априорное распределение)

Априорное распределение, которое при обновлении дает апостериорное распределение того же типа. Бета-распределение является сопряженным для Биномиального, что радикально упрощает вычисления.

Current Distribution (Текущее распределение)

Функция правдоподобия (likelihood function), сгенерированная на основе текущего кадра изображения.

Digital Supplement (Цифровое дополнение)

Поисковый результат или информация об объекте (веб-страница, текст, видео), отправляемая пользователю после успешного распознавания.

Fine Object Class (Уточненный класс объектов)

Более специфическая подкатегория (например, «бигль» внутри класса «собака»). Используется на этапе уточнения.

Prior Probability Distribution (Априорное распределение вероятностей)

Распределение вероятностей, выражающее предположения о классификации до получения текущего кадра.

Posterior Probability Distribution (Апостериорное распределение вероятностей)

Обновленное распределение вероятностей, полученное после учета данных текущего кадра.

Visual Match Probability (Вероятность визуального соответствия)

Показатель уверенности, указывающий на вероятность того, что объект принадлежит к определенному классу. Часто является средним значением (mean) распределения вероятностей.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает базовый метод стабилизации визуального поиска.

1. Система получает последовательные данные изображений (первое и второе) во время операции визуального поиска.
2. Генерируется первая Visual Match Probability на основе первого изображения для Coarse Object Class.
3. Проверяется условие: удовлетворяет ли первая вероятность критерию (порогу).
4. Если НЕТ, вероятность обновляется на основе второго изображения для получения второй Visual Match Probability.
5. Если вторая вероятность удовлетворяет критерию, система отправляет Digital Supplement.

Ядро изобретения — итеративное обновление вероятности на основе последовательных кадров и отложенное предоставление результата до достижения уверенности.

Claim 3, 4, 5 (Зависимые): Детализируют математический механизм.

Visual Match Probability определяется как среднее значение (mean) распределения вероятностей (Claim 3). Обновление вероятности (Шаг 4 в Claim 1) включает умножение априорного распределения (Prior Distribution) на текущее распределение (Current Distribution, например, Binomial Distribution) (Claim 4, 5).

Claim 6, 7, 8 (Зависимые): Описывают упрощенный механизм обновления для Бета-распределения (Claim 8).

Если Prior Distribution является Бета-распределением с параметрами (например, α и β), а Current Distribution является сопряженным (Биномиальным), то обновление сводится к сложению параметров (Claim 6). Конкретно (Claim 7): если объект в новом кадре классифицирован как принадлежащий классу, первый параметр (α) инкрементируется; если нет — инкрементируется второй параметр (β). Это значительно ускоряет байесовское обновление в реальном времени.

Claim 10 (Независимый пункт): Описывает метод с уточнением классификации.

1. Выполняются шаги, аналогичные Claim 1, для достижения уверенности (первый критерий) в Coarse Object Class.
2. После этого система определяет вероятность принадлежности объекта к Fine Object Class.
3. Проверяется, удовлетворяет ли эта вероятность второму критерию.
4. Если ДА, отправляется Digital Supplement.

Где и как применяется

Этот патент применяется исключительно в системах Визуального Поиска (например, Google Lens) и не относится к стандартному веб-поиску.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов (Визуальный контекст)
Это основная фаза применения патента. Описанный механизм отвечает за интерпретацию входящего визуального потока данных в реальном времени. Он определяет момент, когда система достаточно уверена в идентификации объекта (преобразование сырых визуальных данных в структурированное намерение), чтобы инициировать полноценный поиск.

RANKING / METASEARCH (Косвенно)
Как только порог уверенности достигнут, система отправляет запрос на Search Server для получения и ранжирования релевантных Digital Supplements.

Взаимодействие компонентов:

• Устройство пользователя: Захватывает, сжимает и отправляет кадры.
• Бэкенд-сервер (Computer): Получает поток, управляет распределениями вероятностей (Prior/Current/Update Managers), взаимодействует с классификатором (например, CNN) и принимает решение о выдаче результата.
• Поисковый сервер (Search Server): Предоставляет Digital Supplement по запросу.

Входные данные:

• Последовательность сжатых кадров изображения (Compressed Image Data).
• Исходные данные априорного распределения (Prior Distribution Data).
• Пороговые значения уверенности (Information Criterion Data).

Выходные данные:

• Digital Supplement (поисковый результат), отправляемый пользователю.

На что влияет

• Типы контента: Влияет на распознавание любых физических объектов через камеру: товары, текст (меню, вывески), достопримечательности, растения, QR-коды и т.д.
• Специфические запросы: Влияет на все запросы визуального поиска в реальном времени.
• Ограничения: Не влияет на веб-поиск или ранжирование сайтов в стандартном индексе.

Когда применяется

• Условия работы: Алгоритм активен на протяжении всей сессии визуального поиска, обрабатывая поток входящих кадров.
• Триггеры активации: Активация функции визуального поиска пользователем.
• Частота применения: В реальном времени, итеративно для каждого поступающего кадра, пока не будет достигнут порог уверенности.

Пошаговый алгоритм

Процесс обработки потока визуального поиска (с акцентом на модель Бета-Биномиальное):

1. Инициализация сессии: Устройство начинает отправку кадров на сервер.
2. Получение Априорного Распределения: Сервер извлекает исходное Prior Probability Distribution (Бета-распределение с параметрами α и β) для предполагаемого Coarse Object Class.
3. Получение и Классификация Кадра: Сервер получает новый кадр. Классификатор определяет, принадлежит ли объект в этом кадре к данному классу (Да/Нет).
4. Генерация Текущего Распределения: На основе результата классификации генерируется Current Distribution (Биномиальное распределение).
5. Байесовское Обновление: Система обновляет Prior Distribution.
   • Если классификатор определил объект как принадлежащий классу: параметр α инкрементируется (α+1).
   • Если нет: параметр β инкрементируется (β+1).
6. Расчет Показателя Уверенности: Вычисляется Visual Match Probability (например, среднее значение/mean) обновленного Бета-распределения.
7. Проверка Порога (Criterion): Показатель уверенности сравнивается с заданным порогом.
   • Если порог НЕ достигнут: Обновленное распределение становится новым Prior Distribution. Возврат к Шагу 3 для обработки следующего кадра.
   • Если порог достигнут: Переход к Шагу 8.
8. Уточнение Классификации (Опционально): Система может попытаться определить Fine Object Class и проверить его вероятность по второму порогу (Claim 10).
9. Получение и Отправка Результата: Система запрашивает Digital Supplement у поискового сервера и отправляет его пользователю.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на обработке потоковых данных и математической модели стабилизации.

• Мультимедиа факторы: Основные входные данные — это Image Data, представляющие собой последовательность Compressed Images (сжатых кадров). Патент отмечает, что сжатие с потерями (lossy compression) может сильно влиять на данные от кадра к кадру, что является одной из причин необходимости стабилизации.
• Системные данные (Training Data): Используются данные обучения классификатора (упоминаются CNN — сверточные нейронные сети) для определения исходного Prior Distribution Data.
• Текстовые данные (Опционально): Упоминается возможность того, что устройство может включать текстовое описание объекта вместе с изображением для упрощения идентификации.

Какие метрики используются и как они считаются

Патент описывает конкретную математическую модель, основанную на теории вероятностей:

• Prior Probability Distribution (P(q)): Априорное распределение. Предпочтительная форма — Бета-распределение (Beta distribution), определяемое параметрами α и β. Формула: P(q) = (q^(α-1) * (1-q)^(β-1)) / B(α, β).
• Current Distribution / Likelihood Function (P(s, f|q)): Функция правдоподобия. Предпочтительная форма — Биномиальное распределение (Binomial distribution), определяемое параметрами s (успехи) и f (неудачи) классификации.
• Posterior Probability Distribution (P(q|s, f)): Апостериорное распределение. Рассчитывается по теореме Байеса (Bayes Theorem). При использовании сопряженных распределений (Бета + Биномиальное) обновление упрощается до сложения параметров: Новое α = Старое α + s; Новое β = Старое β + f.
• Visual Match Probability: Метрика уверенности. Рассчитывается как показатель (например, среднее значение/mean) апостериорного распределения.
• Threshold (Порог): Заданное значение критерия (Criterion). Если Visual Match Probability превышает порог, результат принимается.

Выводы

Этот патент описывает внутренние процессы Google, связанные исключительно с инфраструктурой и стабильностью Визуального поиска. Он не содержит прямых рекомендаций для традиционного SEO, но дает важное понимание для оптимизации под Визуальный поиск (VSO).

1. Визуальный поиск агрегирует данные во времени: Распознавание объекта не происходит мгновенно. Система использует последовательность кадров и накапливает уверенность с помощью Bayesian updating. Это объясняет задержку при использовании Google Lens.
2. Стабильность приоритетнее скорости: Цель механизма — предотвратить нестабильные или «мерцающие» результаты (vacillation). Google предпочитает задержать ответ, пока не будет достигнута высокая уверенность.
3. Эффективность обработки потока: Использование сопряженных распределений (Beta и Binomial) позволяет значительно упростить байесовское обновление до простого инкрементирования параметров (α и β), что критично для работы в реальном времени.
4. Многоуровневая классификация: Система может использовать двухуровневый подход: сначала достижение уверенности в Coarse Object Class (например, «это собака»), а затем уточнение до Fine Object Class (например, «это бигль»).
5. Устойчивость к несовершенным данным: Механизм разработан для работы с данными, искаженными движением камеры или алгоритмами сжатия (lossy compression).

Практика

Best practices (это мы делаем)

Рекомендации относятся исключительно к оптимизации под Визуальный Поиск (VSO), например, для e-commerce или брендов.

• Обеспечение четкой видимости объекта: Критически важно, чтобы объект (продукт, логотип) был четко виден и легко отделялся от фона. Это помогает классификатору быстрее накапливать уверенность (увеличивать параметр α и минимизировать рост β).
• Оптимизация для грубой классификации (Coarse Classification): Убедитесь, что объект имеет ярко выраженные черты своего класса. Система должна сначала уверенно распознать общую категорию (Coarse Object Class), прежде чем определять конкретную модель (Fine Object Class).
• Тестирование распознавания в разных условиях: Тестируйте, насколько быстро и стабильно Google Lens распознает ваши продукты при разном освещении и под разными углами. Долгое распознавание означает, что системе трудно накопить необходимую Visual Match Probability.
• Использование высококонтрастных маркеров (QR-коды): Для быстрой идентификации конкретного продукта использование стандартных маркеров остается лучшей практикой, так как они обеспечивают высокую вероятность совпадения за минимальное количество кадров.

Worst practices (это делать не надо)

• Создание визуально двусмысленных дизайнов: Дизайн продукта или логотипа, который может быть легко спутан с объектами других классов или брендами, замедлит процесс распознавания, так как байесовское обновление будет медленно сходиться к нужному порогу.
• Игнорирование качества изображений в продуктовых фидах и на сайте: Хотя патент описывает распознавание в реальном времени, базовые классификаторы обучаются на существующих изображениях. Предоставление некачественных, зашумленных изображений может негативно сказаться на способности системы корректно распознавать ваши товары.

Стратегическое значение

Патент подтверждает важность Визуального поиска как способа взаимодействия пользователей с физическим миром. Для SEO-стратегии это подчеркивает необходимость учитывать Визуальную оптимизацию (VSO). Понимание того, что система стремится к стабильности и уверенности в распознавании, должно лежать в основе разработки любых физических материалов (реклама, упаковка), предназначенных для взаимодействия через системы типа Google Lens.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация упаковки нового продукта для VSO

1. Задача: Обеспечить быстрое распознавание нового продукта через Google Lens для предоставления покупателям информации (Digital Supplement).
2. Анализ (на основе патента): Системе нужно быстро накопить уверенность по последовательности кадров. Ей нужно минимизировать ошибки классификации (рост β) и максимизировать успешные распознавания (рост α).
3. Действия:
   • Разместить крупный, контрастный логотип и название модели на лицевой стороне упаковки на чистом фоне.
   • Избегать бликующих материалов, которые могут создавать артефакты при сжатии.
   • Добавить четкий QR-код как альтернативный путь идентификации.
4. Тестирование: Проверить время распознавания с помощью Google Lens. Если система долго «думает» или путает товар, значит, Visual Match Probability растет медленно, и дизайн требует доработки.
5. Ожидаемый результат: Продукт стабильно распознается за минимальное время (минимальное количество кадров), что удовлетворяет порогу уверенности системы.

Вопросы и ответы