Как Google использует векторы визуальных признаков и блочные суммы для эффективного анализа и сравнения изображений

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему баланса между вычислительной эффективностью и надежностью (робастностью) при выравнивании и сравнении изображений. Традиционные методы часто либо слишком медленные (например, попиксельное сравнение), либо недостаточно точные для сложных визуальных паттернов. Цель изобретения — предоставить быстрый и точный метод для задач компьютерного зрения, таких как распознавание объектов, визуальный поиск, стабилизация видео и улучшение качества изображений.

Что запатентовано

Запатентован метод эффективного выравнивания и сравнения исходного (source image) и целевого (target image) изображений. Суть метода заключается в сравнении компактных векторов признаков (feature vectors), которые генерируются на основе сумм пикселей (block sums или pixel value sums) в определенных прямоугольных областях (rectangular features) внутри блоков изображения. Ключевым элементом ускорения является использование Summed Area Tables (SAT).

Как это работает

Система работает в несколько этапов:

• Выбор блоков (Tiles): Из исходного изображения выбираются блоки с высокой вариативностью (high variance), так как они содержат наиболее различимые детали.
• Расчет SAT: Для изображений рассчитывается Summed Area Table (SAT) — структура данных, позволяющая мгновенно (за константное время O(1)) узнать сумму пикселей в любом прямоугольнике.
• Генерация векторов: Внутри блока определяются несколько rectangular features. Используя SAT, система быстро вычисляет сумму пикселей для каждого признака и формирует feature vector.
• Сравнение: Этот вектор сравнивается с векторами, рассчитанными для различных положений в целевом изображении. Разница измеряется метрикой ошибки (например, Cumulative Squared Error — CSE).
• Глобальное выравнивание: На основе наилучших совпадений для нескольких блоков вычисляется глобальная трансформация (сдвиг, поворот, масштаб) для выравнивания всего изображения.

Актуальность для SEO

Высокая. Эффективное распознавание, сравнение и обработка визуального контента в масштабе миллиардов изображений и видеокадров остаются критически важными задачами для Google (Image Search, Google Lens, Video indexing). Описанные в патенте концепции — генерация Feature Vectors и использование Summed Area Tables — являются фундаментальными и широко используемыми техниками в компьютерном зрении.

Важность для SEO

Влияние на SEO среднее (65/100). Патент описывает инфраструктурные методы компьютерного зрения и не вводит прямых сигналов для ранжирования веб-страниц. Однако он критически важен для понимания того, как Google технически реализует анализ, сравнение и интерпретацию визуального контента. Это фундамент для работы Image Search, систем обнаружения дубликатов изображений, а также распознавания объектов и продуктов (Google Lens). Понимание этих механизмов необходимо для разработки стратегий оптимизации под визуальный поиск.

Детальный разбор

Термины и определения

Block Sum (Блочная сумма) / Pixel Value Sum

Сумма числовых значений всех пикселей внутри определенной прямоугольной области (Rectangular Feature).

Cumulative Squared Error (CSE) (Накопленная квадратичная ошибка)

Метрика для измерения разницы между двумя Feature Vectors. Вычисляется как сумма квадратов разностей соответствующих элементов векторов. Используется для оценки качества совпадения блоков.

Feature Vector (Вектор признаков)

Компактное представление блока изображения. Состоит из значений Pixel Value Sum для каждого Rectangular Feature внутри этого блока.

Multi-resolution analysis (Многомасштабный анализ)

Техника оптимизации поиска, при которой сравнение начинается на уменьшенных (downsampled) версиях изображений для быстрого определения приблизительного совпадения, а затем уточняется на более высоких разрешениях.

Rectangular Feature (Прямоугольный признак)

Подобласть (суб-прямоугольник) внутри блока (tile), используемая для вычисления Pixel Value Sum и формирования Feature Vector.

Summed Area Table (SAT) (Таблица суммарных площадей)

Структура данных (также известная как Integral Image), позволяющая быстро (за константное время O(1)) вычислить сумму значений пикселей в любом прямоугольном участке изображения.

Tile (Блок, Плитка)

Прямоугольный участок изображения (Source/Target Shape), который анализируется независимо.

Transform (Трансформация)

Математическая операция для выравнивания изображений. Патент упоминает Offset (сдвиг), Similarity (подобие), Affine (аффинная) и Homography (гомография).

Variance (Intra-tile variance) (Вариативность, Дисперсия внутри блока)

Мера изменчивости значений пикселей внутри блока. Блоки с высокой вариативностью (контрастные, с четкими границами) предпочтительны для анализа.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод сравнения и выравнивания изображений.

1. Выбор исходной формы (source shape, т.е. блока) из исходного изображения.
2. Выбор первого набора прямоугольных признаков (rectangular features) внутри этого блока (хотя бы один размером 2×2 пикселя или больше).
3. Вычисление исходного вектора признаков (source feature vector) на основе сумм пикселей этих признаков.
4. Выбор целевой формы (target shape) из целевого изображения.
5. Выбор второго набора соответствующих прямоугольных признаков в целевой форме.
6. Вычисление целевого вектора признаков (target feature vector).
7. Определение того, что разница между векторами ниже порогового значения ошибки (error threshold).
8. На основании этого определение соответствия (mapping) между изображениями и применение его для создания трансформированного изображения.

Ядро изобретения — это алгоритм сравнения участков изображений не попиксельно, а через сравнение их дескрипторов (feature vectors). Дескриптор строится на основе агрегированных данных (block sums). Если дескрипторы близки, участки считаются соответствующими. Это обеспечивает устойчивость и эффективность.

Claim 3 и 4 (Зависимые): Уточняют механизм оптимизации.

Вычисление вектора признаков использует Summed Area Table (SAT). Claim 4 описывает, как строится SAT (путем накопления сумм пикселей от верхнего левого угла). Использование SAT позволяет вычислять сумму пикселей любого прямоугольного признака за константное время.

Claim 6 и 7 (Зависимые): Уточняют процесс выравнивания.

Определение соответствия (mapping) включает определение смещения (offset) между блоками. Это смещение используется для применения глобальной трансформации (например, аффинной или гомографии).

Claim 9 и 10 (Зависимые): Описывают оптимизацию с помощью многомасштабного анализа.

Выбор целевого блока может включать даунсемплинг (уменьшение разрешения) и проверку совпадения на низком разрешении (используя SAT и векторы признаков для сжатых версий). Это ускоряет поиск.

Где и как применяется

Этот патент описывает фундаментальные техники компьютерного зрения для обработки и анализа изображений.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Это основной этап применения патента. При обработке изображений и видео, попадающих в индекс Google, этот метод используется для:

• Генерации визуальных дескрипторов: Создание feature vectors, которые представляют визуальное содержание изображения для последующего сравнения.
• Обнаружения дубликатов: Быстрое сравнение нового изображения с существующими в индексе путем сравнения их векторов признаков, даже если изображения были изменены (сжаты, повернуты).
• Распознавания объектов (Object Recognition): Сравнение векторов признаков частей изображения с векторами известных объектов или логотипов.

QUNDERSTANDING / RANKING (в контексте Визуального Поиска)
В системах визуального поиска (Google Lens, Поиск по картинке) этот метод применяется для сравнения изображения, предоставленного пользователем (source image), с изображениями в индексе (target images) в реальном времени.

Входные данные:

• Исходное и Целевое изображения (пиксельные данные).
• Параметры для определения Rectangular Features.

Выходные данные:

• Feature vectors для проанализированных блоков.
• Оценка степени совпадения (Error score).
• Параметры трансформации (Mapping/Transform) для выравнивания изображений.

На что влияет

• Типы контента: Влияет исключительно на обработку растровых изображений (фотографии, графика) и видео (анализ отдельных кадров).
• Специфические запросы: Критически важно для визуального поиска (поиск по изображению, Google Lens) и запросов, где требуется идентификация визуальных объектов.
• Ниши и тематики: Особенно важно для e-commerce (идентификация продуктов по фото), стоковых фотографий (поиск дубликатов и нарушений авторских прав).

Когда применяется

Алгоритм применяется, когда системе необходимо:

• Сравнить два изображения на предмет визуального сходства или идентичности.
• Найти объект или паттерн с одного изображения на другом изображении.
• Выровнять два похожих изображения, снятых с небольшим смещением (например, для стабилизации видео или создания HDR фото).

Пошаговый алгоритм

Этап 1: Подготовка и выбор блоков (Tile Selection)

1. Разделение изображения: Исходное изображение делится на блоки (tiles).
2. Расчет вариативности: Для каждого блока вычисляется мера вариативности (Variance) пикселей.
3. Выбор информативных блоков: Отбираются блоки с наивысшей вариативностью.

Этап 2: Генерация дескрипторов (Feature Vector Generation)

1. Расчет SAT: Для исходного изображения (или выбранных блоков) рассчитывается Summed Area Table (SAT).
2. Определение признаков: Внутри блока определяется набор Rectangular Features.
3. Вычисление сумм: С использованием SAT быстро (за константное время) вычисляется Pixel Value Sum для каждого признака.
4. Формирование вектора: Эти суммы компилируются в Source Feature Vector.

Этап 3: Поиск и сравнение (Search and Matching)

1. Подготовка целевого изображения: Для целевого изображения (или области поиска) также рассчитывается SAT.
2. Сканирование и Генерация целевых векторов: Система итеративно проверяет различные положения в области поиска, быстро генерируя Target Feature Vectors с помощью SAT.
3. Расчет ошибки: Вычисляется разница между исходным и целевым векторами (например, CSE).
4. Идентификация совпадений: Определяются положения, где ошибка минимальна и ниже порога (error threshold). Фиксируется смещение (offset).

(Опционально) Этап 3.5: Многомасштабный анализ (Multi-resolution analysis)

1. Даунсемплинг: Создаются уменьшенные версии блоков и области поиска.
2. Грубый поиск и Уточнение: Сравнение начинается на низком разрешении, а затем уточняется на более высоких разрешениях в найденных областях (используя refinement radius).

Этап 4: Глобальное выравнивание (Global Fit)

1. Агрегация данных: Собираются данные о наилучших смещениях для нескольких информативных блоков.
2. Расчет трансформации: На основе этих смещений вычисляются параметры глобальной трансформации (Transform — например, Affine или Homography).
3. Применение: Трансформация применяется ко всему исходному изображению.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется исключительно на анализе визуальных данных.

• Контентные факторы (Визуальные): Единственными входными данными являются значения пикселей (pixel values) изображений. Это могут быть значения яркости или цвета (упоминаются RGB, CYMK, HSV). Патент также упоминает возможность предобработки фильтром высоких частот (high-pass filter) для акцентирования краев перед анализом.

Патент не упоминает использование текстовых, ссылочных или поведенческих факторов.

Какие метрики используются и как они считаются

• Variance (Вариативность): Метрика для оценки информативности блока. Вычисляется как дисперсия значений пикселей внутри блока. Может рассчитываться с учетом весов цветовых каналов.
• Pixel Value Sum (Block Sum): Сумма значений пикселей в прямоугольной области.
• Cumulative Squared Error (CSE): Основная метрика для сравнения двух Feature Vectors. Формула: Σ(FV1[i] — FV2[i])².
• Методы вычислений: Summed Area Table (SAT). Ключевая техника оптимизации, позволяющая рассчитать Pixel Value Sum для любого прямоугольника за константное время O(1) после предварительного расчета самой таблицы за время O(N), где N – количество пикселей.

Выводы

1. Эффективность и масштабируемость анализа изображений: Основная ценность патента — описание метода, который позволяет Google проводить сложное сравнение изображений быстро и в огромном масштабе. Использование Summed Area Tables (SAT) и Multi-resolution analysis критически важно для этой эффективности.
2. Векторизация визуального контента: Патент демонстрирует, как визуальные данные преобразуются в компактные числовые дескрипторы (Feature Vectors). Это позволяет сравнивать изображения не попиксельно, а на уровне структурных признаков.
3. Важность визуальной информативности (Variance): Система целенаправленно выбирает для анализа наиболее информативные (контрастные, детализированные) участки изображения (high-variance tiles). Четкость и контрастность изображения облегчают его обработку и распознавание.
4. Устойчивость к изменениям (Robustness): Использование сумм блоков (block sums) вместо прямых значений пикселей делает метод устойчивым к шуму, изменениям яркости или цвета. Система ищет структурное сходство паттернов, что затрудняет псевдо-уникализацию изображений.
5. Фундамент для Визуального Поиска: Описанные механизмы лежат в основе систем распознавания объектов (Google Lens), поиска похожих изображений и идентификации дубликатов, что напрямую влияет на работу Google Images.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Хотя патент описывает внутренние алгоритмы компьютерного зрения, можно сделать выводы, критически важные для Image SEO и оптимизации под Визуальный поиск.

• Создавайте визуально четкие и контрастные изображения: Система предпочитает анализировать блоки с высокой вариативностью (high variance). Четкие границы, контрастные объекты и хорошая детализация облегчают системе выделение информативных tiles и генерацию надежных feature vectors. Это критично для распознавания товаров в E-commerce.
• Фокусируйтесь на уникальности визуального паттерна: Поскольку система сравнивает изображения через векторы, основанные на структурных признаках (block sums), важно, чтобы ключевые изображения имели уникальный и легко различимый визуальный паттерн. Используйте собственные фотографии, а не стандартные стоковые изображения.
• Оптимизируйте ключевые объекты на изображении: Убедитесь, что основной объект на изображении хорошо освещен, находится в фокусе и занимает центральное место. Это увеличивает вероятность того, что tiles, относящиеся к объекту, будут выбраны для анализа как высокоинформативные.

Worst practices (это делать не надо)

• Использование низкокачественных изображений: Размытые, низкоконтрастные или шумные (low variance) изображения сложнее анализировать. Система может не найти достаточно информативных блоков для надежного сравнения или распознавания объекта.
• Попытки псевдо-уникализации: Попытки уникализировать изображение путем добавления незначительного шума, изменения нескольких пикселей, легкого изменения яркости или зеркального отражения неэффективны. Так как система оперирует суммами блоков (Pixel Value Sums), а не отдельными пикселями, такие изменения незначительно повлияют на итоговый Feature Vector, и изображение будет распознано как дубликат.
• Манипуляции с цветом для уникализации: Изменение только цветовой палитры при сохранении той же структуры и контраста может не сработать, если система анализирует преимущественно яркость (например, после применения high-pass filter) или применяет взвешивание каналов, минимизирующее влияние цвета.

Стратегическое значение

Патент подтверждает, что Google обладает высокоэффективными инструментами для анализа визуальной структуры изображений в веб-масштабе. Он раскрывает один из методов, как Google «видит» и сравнивает картинки. Для долгосрочной стратегии в Image SEO и Визуальном поиске (Google Lens) необходимо фокусироваться на создании качественного, четкого и семантически уникального визуального контента. Уникальность должна достигаться за счет содержания и композиции, а не технических трюков.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация карточки товара для Visual Search (Google Lens)

1. Ситуация: Интернет-магазин использует стандартные фотографии товара от поставщика. Эти же фото используют десятки конкурентов.
2. Действие SEO-специалиста: Принимается решение создать собственные уникальные фотографии товара. Фотографии делаются с акцентом на четкость (резкость), демонстрацию текстуры материала и ключевых деталей. Обеспечивается хорошая контрастность.
3. Обработка Google (по патенту): Новые изображения обладают высокой вариативностью (high variance). Система Google извлекает уникальные и информативные Feature Vectors.
4. Результат: Это повышает шансы на точное распознавание товара при визуальном поиске пользователем через Google Lens и дает преимущество в выдаче Google Images перед конкурентами, использующими стандартные фото, которые система легко идентифицирует как дубликаты.

Вопросы и ответы