Как Google использует совместную встречаемость визуальных элементов для распознавания объектов на изображениях

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему повышения точности и вычислительной эффективности обнаружения (Object Detection) и распознавания (Object Recognition) объектов на изображениях и видео. Традиционные методы требовали анализа огромного количества потенциальных областей (bounding boxes). Изобретение сокращает это пространство поиска, используя статистику совместной встречаемости (co-occurrence) визуальных компонентов объекта.

Что запатентовано

Запатентована система компьютерного зрения, которая идентифицирует объекты на основе анализа взаимосвязей совместной встречаемости сегментов изображения. Система использует предварительно обученную модель (Codebook), которая содержит «прототипичные сегменты» (Prototypical Segments) и их «ожидаемые контексты» (Expected Contexts) — то есть, какие другие сегменты обычно встречаются рядом. Объект идентифицируется, если контексты его составных частей значительно пересекаются.

Как это работает

Система работает в два этапа:

• Обучение (Offline): Анализируется большой набор изображений. Они разбиваются на сегменты. Система определяет, какие сегменты часто встречаются вместе (контекст). Похожие сегменты кластеризуются в Prototypical Segments. Создается Codebook, хранящий эти прототипы и их ожидаемые контексты.
• Обнаружение (Indexing/Runtime): Новое изображение сегментируется. Каждый сегмент сравнивается с Codebook для определения его ожидаемого контекста. Система анализирует степень перекрытия (degree of overlap) контекстов. Если несколько сегментов имеют высокую степень перекрытия (т.е. они «ожидают» увидеть друг друга), система идентифицирует их как части одного объекта (Probable Object).

Актуальность для SEO

Высокая (Принципы) / Средняя (Реализация). Принципы использования визуального контекста и совместной встречаемости фундаментальны для компьютерного зрения и критически важны для Google (Images, Lens, YouTube). Однако конкретная реализация, описанная в патенте (подан в 2011 г.), такая как явное использование Codebooks, во многом уступила место методам глубокого обучения (CNN, Vision Transformers), которые реализуют эти принципы более эффективно.

Важность для SEO

Патент имеет высокое значение для Image SEO и стратегий визуального контента. Он описывает конкретный механизм, как Google анализирует пиксели для понимания содержимого изображения, выходя за рамки метаданных (ALT-тегов). Понимание того, что объекты распознаются через взаимосвязь их визуальных компонентов и контекста, подчеркивает важность качества, четкости и композиции изображений для их успешного ранжирования в поиске по картинкам.

Детальный разбор

Термины и определения

Codebook (Кодовая книга / Data Structure)

Структура данных, сгенерированная в процессе обучения. Хранит набор Code Words. Может быть общей или специфичной для класса объектов.

Code Word (Кодовое слово)

Запись в Codebook. Представляет собой Prototypical Segment и включает его визуальные характеристики и Expected Context.

Context / Expected Context (Контекст / Ожидаемый контекст)

Набор других сегментов или признаков (features), которые статистически часто встречаются вместе с данным сегментом. Может быть представлен как sparse vector, гистограмма или распределение вероятностей.

Prototypical Segment / Segment Cluster (Прототипичный сегмент / Кластер сегментов)

Обобщенное представление группы похожих сегментов, полученное в результате кластеризации сегментов из обучающего набора.

Segment (Сегмент)

Область изображения, состоящая из пикселей с общими визуальными характеристиками (например, цвет, текстура, интенсивность).

Co-occurrence Relationships (Взаимосвязи совместной встречаемости)

Статистические данные о том, как часто определенные сегменты появляются вместе на изображениях.

Kernel Function (Функция ядра)

Математическая функция (K), используемая для измерения сходства или определения принадлежности сегмента к кластеру (Prototypical Segment).

Object Detection (Обнаружение объекта)

Задача определения местоположения объекта на изображении.

Object Recognition (Распознавание объекта)

Задача идентификации класса объекта (например, «автомобиль»).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод распознавания.

1. Система сегментирует изображение на множество сегментов.
2. Система определяет Expected Contexts для этих сегментов, используя контекстную информацию, полученную из *других* изображений (т.е. используя обученную модель). Ожидаемый контекст — это то, какие еще сегменты/признаки должны присутствовать вместе с данным сегментом.
3. Система идентифицирует Probable Object на основе этих ожидаемых контекстов.

Claim 2 (Зависимый от 1): Детализирует, как определяется ожидаемый контекст.

1. Используется структура данных (Codebook), хранящая контекстную информацию из других изображений.
2. Для текущего сегмента система находит в этой структуре запись, визуальные характеристики которой наиболее близки к характеристикам сегмента.
3. Expected Context, связанный с этой записью, присваивается текущему сегменту.

Claim 5 (Зависимый от 1): Детализирует механизм идентификации объекта.

1. Система определяет степень пересечения (Degree of Overlap) между ожидаемыми контекстами сегментов.
2. Объект идентифицируется, если эта степень пересечения превышает определенный порог. (Суть: если сегменты взаимно ожидают друг друга, они являются частью одного объекта).

Claim 9 (Независимый пункт): Описывает метод обучения системы (создание Codebook).

1. Получение обучающего набора изображений.
2. Сегментация изображений и определение контекстов сегментов (что встречалось вместе с ними).
3. Кластеризация сегментов для определения Prototypical Segments.
4. Генерация Codebook, где записи представляют эти прототипичные сегменты и содержат их ожидаемые контексты.

Claim 10 (Зависимый от 9): Уточняет формат Codebook.

Каждая запись (Code Word) включает Sparse Vector, который идентифицирует, какие другие прототипичные сегменты ожидаются вместе с ним.

Где и как применяется

Изобретение применяется в системах компьютерного зрения для анализа мультимедийного контента.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Это основной этап применения патента.

1. Офлайн-обучение (Training): Процесс создания Object Models (Codebooks) происходит офлайн. Object Model Creator анализирует обучающие данные, проводит кластеризацию и вычисляет статистику совместной встречаемости.
2. Обработка контента (Content Processing): Когда новое изображение (или кадр видео) индексируется, Object Detection/Recognition Engine применяет обученные Codebooks. Происходит сегментация изображения, анализ контекстов и обнаружение объектов. Идентифицированные объекты сохраняются как признаки изображения в индексе.

RANKING – Ранжирование
Результаты работы системы (идентифицированные объекты и их классы) являются ключевыми признаками для ранжирования в специализированных вертикалях, таких как Google Images или Google Shopping.

Входные данные:

• На этапе обучения: Обучающий набор изображений (Training Images).
• На этапе распознавания: Новое изображение (пиксели); Предварительно сгенерированные Object Codebooks.

Выходные данные:

• На этапе обучения: Object Codebooks.
• На этапе распознавания: Идентификация Probable Objects на изображении, их местоположение и, возможно, их классы.

На что влияет

• Типы контента: Влияет исключительно на обработку изображений и видео (анализ отдельных кадров).
• Специфические запросы: Влияет на все запросы в поиске по картинкам и запросы в основном поиске, где визуальный контент является релевантным (товары, места, люди).
• Ниши и тематики: Наибольшее влияние в E-commerce (идентификация товаров), путешествиях и любых тематиках с фокусом на визуальную идентификацию.

Когда применяется

Алгоритм применяется каждый раз, когда система обрабатывает изображение с целью понять его содержимое (во время индексирования или в реальном времени, например, в Google Lens).

• Триггеры активации: Внутри алгоритма объект идентифицируется, только если степень перекрытия (Degree of Overlap) ожидаемых контекстов превышает установленный порог.

Пошаговый алгоритм

Процесс состоит из двух отдельных фаз: Обучение и Распознавание.

Фаза А: Обучение и создание модели (Offline)

1. Сбор данных и Сегментация: Получение и сегментация обучающего набора изображений.
2. Определение контекстов: Для каждого сегмента определяется его контекст — набор других сегментов, которые встречаются вместе с ним.
3. Кластеризация: Сегменты кластеризуются на основе их визуальных характеристик. Результатом являются Prototypical Segments.
4. Генерация ожидаемых контекстов: Для каждого Prototypical Segment вычисляется его Expected Context путем объединения контекстов всех сегментов в кластере. Контекст преобразуется в набор ожидаемых Prototypical Segments (например, в виде sparse vector или гистограммы).
5. Создание Codebook: Генерируется Codebook. Каждая запись (Code Word) содержит описание Prototypical Segment и его Expected Context.

Фаза Б: Распознавание объектов (Runtime/Indexing)

1. Сегментация: Новое изображение сегментируется.
2. Сравнение с Codebook: Каждый сегмент сравнивается с записями в Codebook. Используются метрики схожести (например, Евклидово расстояние или Kernel Functions).
3. Получение контекстов: Для найденных соответствий извлекаются их Expected Contexts.
4. Объединение контекстов: Ожидаемые контексты от всех сегментов изображения комбинируются (например, путем сложения векторов). Комбинация может быть взвешенной на основе степени схожести.
5. Анализ пересечений (Overlap Analysis): В объединенном контексте идентифицируются Prototypical Segments, которые ожидаются наиболее часто (имеют наибольший счет или вероятность).
6. Идентификация объекта: Сегменты, чей счет/вероятность в объединенном контексте превышает определенный порог, идентифицируются как компоненты Probable Object.
7. Верификация (Опционально): Может быть выполнен дополнительный шаг распознавания класса объекта (Object Recognition) с использованием только идентифицированных сегментов.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется исключительно на анализе визуальных данных.

• Мультимедиа факторы (Визуальные характеристики): Это основные данные, используемые системой. Для описания сегментов используются:
  • Цвет (Color values, RGB intensities).
  • Текстура (Texture).
  • Интенсивность (Intensity).
  • Форма и размер сегмента (Geometric shape, size).
  • Положение сегмента на изображении (Position).

Система не использует контентные (текстовые), ссылочные или поведенческие факторы в рамках данного патента.

Какие метрики используются и как они считаются

• Метрики схожести (Similarity Measures): Используются для сравнения сегментов. Упоминаются расчеты на основе векторов признаков, Евклидово расстояние (Euclidean distance) и Kernel Functions для оценки принадлежности сегмента к кластеру.
• Представление контекста: Контекст может быть представлен как:
  • Sparse Vector: Бинарный вектор (1/0), указывающий на наличие/отсутствие ожидаемого сегмента.
  • Histogram: Гистограмма частоты встречаемости.
  • Probability Distribution: Распределение вероятностей появления других сегментов.
• Degree of Overlap (Степень пересечения): Метрика, получаемая путем комбинирования (например, сложения) ожидаемых контекстов. Используется для определения согласованности сегментов.
• Пороговые значения (Thresholds): Используются для определения схожести сегмента с Code Word и для определения того, достаточно ли велико пересечение контекстов для идентификации объекта.
• Методы машинного обучения: На этапе обучения используются алгоритмы кластеризации (например, k-means). Также упоминается Support Vector Machine (SVM) для обучения регрессионной системы.

Выводы

1. Анализ пикселей, а не только метаданных: Патент подтверждает, что Google детально анализирует фактическое визуальное содержимое изображений на уровне пикселей. Оптимизация изображений не может полагаться только на ALT-теги и окружающий текст.
2. Объекты как совокупность частей (Segments): Система распознает объект как коллекцию визуальных сегментов, которые статистически часто встречаются вместе. Композиция и взаимосвязь элементов на изображении имеют значение.
3. Критичность визуального контекста (Context): Понимание элемента изображения зависит от его окружения. Expected Context является ключевым механизмом для разрешения неоднозначностей и подтверждения идентификации объекта.
4. Фильтрация фона: Механизм анализа пересечения контекстов (Overlap Analysis) естественным образом фильтрует фоновый шум. Сегменты фона обычно не имеют сильных взаимных ожиданий, в отличие от сегментов, составляющих объект.
5. Зависимость от обучения (Codebook): Распознавание основано на предварительно обученных моделях. Система лучше распознает объекты, которые часто встречаются в типичном контексте, представленном в обучающих данных.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Обеспечение высокой четкости и качества изображений: Используйте качественные изображения с хорошей контрастностью. Это упрощает процесс сегментации (segmentation) и позволяет системе более точно выделять визуальные компоненты объекта.
• Фокус на главном объекте и четкие границы: Композиция должна четко выделять основной объект, делая его визуально отличимым от фона. Это помогает системе корректно определить границы объекта через механизм co-occurrence и избежать слияния с фоном.
• Использование релевантного визуального контекста: Размещайте объекты в их естественном или ожидаемом окружении, если это уместно (например, товар в интерьере). Это помогает системе использовать Expected Context для подтверждения идентификации объекта.
• Оптимизация для E-commerce: Для товаров используйте как изображения на чистом фоне (для максимально четкой сегментации продукта), так и lifestyle-фотографии (для подтверждения контекста использования).
• Стандартные ракурсы: Изображения объектов в стандартных ракурсах будут распознаны лучше, так как их сегменты будут лучше соответствовать Prototypical Segments, изученным системой.

Worst practices (это делать не надо)

• Использование визуально «зашумленных» или перегруженных изображений: Изображения с низким контрастом, плохим освещением или чрезмерным количеством нерелевантных деталей затрудняют сегментацию и могут привести к ошибкам в определении контекста.
• Нерелевантный или вводящий в заблуждение визуальный контекст: Использование стоковых фотографий или фотомонтажа, где визуальный контекст не соответствует теме или нарушает естественные взаимосвязи объектов, может запутать систему распознавания.
• Игнорирование композиции и обрезка важных частей: Неудачный ракурс или обрезка важных компонентов объекта может нарушить ожидаемые взаимосвязи co-occurrence, на которые полагается система для распознавания.

Стратегическое значение

Патент подчеркивает стратегическую важность компьютерного зрения в поиске. Для SEO это означает, что визуальные активы должны рассматриваться как полноценный контент, требующий оптимизации на уровне самого изображения, а не только метаданных. Долгосрочная стратегия должна включать создание библиотеки высококачественных, четких и контекстуально релевантных изображений, которые легко интерпретируются алгоритмами машинного зрения для использования в Google Images, Google Lens и SGE.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация изображения товара (Ноутбук) для E-commerce

1. Действие: Создание высококачественной фотографии ноутбука на контрастном фоне.
2. Как это работает (по патенту):
   • Segmentation: Система легко отделяет ноутбук от фона. Она выделяет сегменты: экран, клавиатура, тачпад, корпус.
   • Context Analysis: Система сравнивает эти сегменты с Codebook (например, для класса «Электроника» или «Ноутбуки»).
   • Expected Context: Сегмент «экран» ожидает увидеть ниже сегмент «клавиатура». Сегмент «клавиатура» ожидает увидеть сегмент «тачпад».
   • Overlap Analysis: Поскольку все эти сегменты присутствуют и их контексты сильно пересекаются (высокий Degree of Overlap), система с высокой уверенностью идентифицирует объект как «Ноутбук».
3. Ожидаемый результат: Улучшение ранжирования изображения в Google Images и Google Shopping, повышение вероятности корректной идентификации через Google Lens.

Вопросы и ответы