Как Google анализирует текстуры и повторяющиеся паттерны в изображениях с помощью автокорреляции локальных признаков

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу эффективного представления информации о крупных областях (large region information) изображения, таких как сложные текстуры, формы и повторяющиеся узоры. Традиционные методы часто анализируют только локальные признаки изолированно, что не всегда эффективно фиксирует общую структуру или пространственные взаимосвязи между участками. Изобретение направлено на улучшение качества систем поиска похожих изображений (image retrieval) и рекомендательных систем за счет более глубокого понимания визуальной структуры контента.

Что запатентовано

Запатентован метод создания компактного двухмерного представления (two-dimensional representation) изображения, кодирующего повторяющиеся визуальные паттерны. Суть изобретения — использование автокорреляции (auto-correlation) между локальными участками (patches) для выявления структуры крупных областей. Результаты автокорреляции затем обрабатываются алгоритмом порядкового кодирования (ordinal coding algorithm), таким как Winner-Take-All (WTA), для создания устойчивого представления.

Как это работает

Система работает по следующему алгоритму:

• Разделение: Изображение делится на множество мелких участков (patches).
• Извлечение признаков: Для каждого патча вычисляется первый вектор признаков (first vectorial representation), описывающий его локальные характеристики (например, текстуру или форму).
• Автокорреляция: Для каждого патча вычисляется второй вектор (auto-correlation vector). Он создается путем сравнения первого вектора этого патча с векторами соседних патчей в пределах заданного расстояния (D). Это фиксирует пространственный контекст и повторяемость.
• Кодирование (WTA): К автокорреляционным векторам применяется алгоритм, например Winner-Take-All (WTA) или кластеризация, для создания кодовой книги (codebook) типичных паттернов.
• Представление: Изображение представляется в виде гистограммы (histogram) частотности кодовых слов (codewords) из этой книги. Эта гистограмма служит визуальной подписью структуры изображения.

Актуальность для SEO

Средне-высокая. Фундаментальные принципы (анализ локальных признаков, пространственный контекст через автокорреляцию, агрегация в формате Bag-of-Visual-Words) остаются высоко актуальными для систем поиска изображений (CBIR). Однако конкретные техники, описанные в патенте (например, фильтры Габора, WTA), считаются классическими и в современных системах часто заменяются методами глубокого обучения (CNN, Vision Transformers), которые выполняют аналогичные задачи более эффективно.

Важность для SEO

Патент имеет значительное влияние на Image SEO и Визуальный Поиск (7/10), но минимальное влияние на традиционное Web SEO (1/10). Он описывает конкретный механизм, позволяющий Google «понимать» текстуру, форму и визуальные паттерны изображения, независимо от текста. Это критически важно для e-commerce и любых ниш, где пользователи ищут контент по внешнему виду (Google Images, Google Lens).

Детальный разбор

Термины и определения

Auto-correlation (Автокорреляция)

Процесс сравнения вектора признаков патча с векторами признаков соседних патчей в пределах заданного расстояния (D). Используется для выявления повторяющихся паттернов и понимания структуры крупных областей.

Codebook (Кодовая книга / Словарь)

Конечный набор эталонных векторов (кодовых слов), созданный на основе автокорреляционных векторов с использованием алгоритма кодирования (например, WTA). Представляет собой словарь репрезентативных визуальных паттернов.

Codeword (Кодовое слово)

Элемент Codebook. Представляет собой конкретный идентифицированный структурный или текстурный паттерн.

First Vectorial Representation (Первое векторное представление)

Вектор признаков, описывающий локальное содержание (текстуру, форму) одного патча.

Ordinal Coding Algorithm (Алгоритм порядкового кодирования)

Метод кодирования, который фокусируется на относительном ранге (порядке) значений в векторе, а не на их абсолютных величинах. Обеспечивает устойчивость к изменениям освещения или масштаба.

Patch (Патч / Участок)

Небольшая локальная область изображения, используемая как базовая единица анализа.

Second Vectorial Representation (Второе векторное представление / Auto-correlation vector)

Вектор, который кодирует результаты автокорреляции. Он фиксирует сравнение признаков исходного патча с признаками его соседей.

Two-dimensional (2D) Representation (Двухмерное представление)

Итоговый результат работы системы. Представление информации о крупных областях изображения. В патенте реализуется как гистограмма (histogram) кодовых слов.

Winner-Take-All (WTA) Algorithm

Конкретный алгоритм порядкового кодирования. Используется для создания Codebook путем фокусировки на том, какой элемент в группе имеет наибольшее значение (кто «победитель»).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает ядро изобретения — метод создания представления изображения.

1. Вычисление векторного представления для каждого из множества исходных патчей.
2. Сравнение векторного представления каждого исходного патча с представлениями соседних патчей в пределах предопределенного расстояния (D).
3. Применение ordinal coding algorithm к результатам сравнения.
4. Генерация two-dimensional representation изображения, указывающего на повторяющийся паттерн (repeating pattern).

Claim 2 (Зависимый от 1): Уточняет, что алгоритм порядкового кодирования — это Winner-Take-All (WTA) algorithm.

Claim 3 (Зависимый от 1): Уточняет механизм сравнения.

Сравнение включает создание второго векторного представления (second vectorial representation) для каждого патча. Это представление является автокорреляционным вектором (auto-correlation vector).

Claim 4 (Зависимый от 3): Детализирует применение алгоритма кодирования.

1. Генерация codebook с использованием алгоритма Winner-Take-All или k-means clustering на основе автокорреляционных векторов.
2. Генерация словаря (vocabulary) кодовых слов, представляющих информацию о крупных областях (large region information).

Claim 5 (Зависимый от 4): Определяет формат итогового представления.

Система генерирует гистограмму (histogram) словаря в качестве two-dimensional representation изображения.

Claim 7 (Зависимый от 1): Определяет назначение изобретения.

Сгенерированное представление используется для ранжирования (ranking) или классификации (classifying) изображений с целью обеспечения поиска (image retrieval) или рекомендаций (image recommendation).

Где и как применяется

Изобретение является частью инфраструктуры анализа медиафайлов и применяется на этапе индексирования для улучшения поиска по изображениям.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков

Это основной этап применения патента. Модуль представления крупных областей (Large Region Representation Module) обрабатывает изображения, полученные на этапе CRAWLING.

• Извлечение Признаков (Feature Extraction): Система выполняет весь процесс: извлечение локальных признаков, вычисление автокорреляции, кодирование (WTA) и генерацию итоговой гистограммы (2D Representation).
• Индексирование: Эта гистограмма сохраняется в индексе изображений и служит визуальным «отпечатком» структуры и текстуры изображения.

RANKING – Ранжирование (в контексте Image Search/Visual Search)

На этом этапе система использует сохраненные представления для поиска и сортировки.

• Image Retrieval: При поиске по образцу (например, в Google Lens) система вычисляет гистограмму для образца и сравнивает ее (например, используя расстояние между векторами) с гистограммами в индексе для нахождения визуально похожих изображений по текстуре или паттернам.

Входные данные:

• Пиксельные данные изображения (JPEG, GIF, PNG).
• Конфигурационные параметры (размер патча, тип признаков, расстояние D, размер Codebook).

Выходные данные:

• 2D Representation (Гистограмма кодовых слов), кодирующая текстуру и повторяющиеся паттерны изображения.

На что влияет

• Конкретные типы контента: Изображения, где важны текстура и визуальные паттерны — фотографии природы, материалы, ткани, узоры, изображения товаров в e-commerce.
• Специфические запросы: Запросы в Google Images и Визуальный поиск (Google Lens), где пользователь ищет похожие изображения или товары по внешнему виду, а также текстовые запросы, подразумевающие структуру (например, «синяя ткань в полоску»).
• Конкретные ниши: E-commerce, дизайн, мода, искусство, фотография.

Когда применяется

• Условия применения: Алгоритм применяется в процессе индексирования каждого изображения, попадающего в базу данных Google.
• Временные рамки: Основные вычисления (автокорреляция, генерация признаков) производятся офлайн (на этапе индексирования). Сравнение гистограмм происходит в реальном времени на этапе ранжирования.

Пошаговый алгоритм

Процесс генерации двухмерного представления изображения.

1. Идентификация патчей: Изображение делится на набор исходных патчей (initial patches). Они могут перекрываться.
2. Извлечение признаков: Для каждого патча извлекаются локальные признаки (текстурные или признаки формы).
3. Вычисление Первого вектора: Формируется Первое векторное представление (First Vectorial Representation) для каждого патча, описывающее его локальное содержание.
4. Вычисление Второго вектора (Автокорреляция): Для каждого исходного патча вычисляется Второе векторное представление (Auto-correlation Vector).
   • Определяются соседние патчи в пределах расстояния D.
   • Первый вектор исходного патча сравнивается (например, через скалярное произведение — dot product) с Первыми векторами всех соседних патчей.
   • Результаты сравнений формируют Второй вектор, фиксируя пространственную структуру и повторяемость признаков.
5. Создание Кодовой книги (Codebook): (Часто офлайн или пакетный процесс). Ко Вторым векторам применяется алгоритм порядкового кодирования, в частности Winner-Take-All (WTA) (или k-means clustering). Это создает словарь типичных паттернов автокорреляции (codewords).
6. Квантование векторов (Vector Quantization): Для каждого Второго вектора находится ближайшее кодовое слово в Codebook (например, используя Евклидово расстояние).
7. Генерация Представления (Histogram Generation): Подсчитывается частота встречаемости каждого кодового слова в изображении. Результатом является гистограмма, которая служит итоговым 2D Representation.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется исключительно на анализе визуальных данных.

• Мультимедиа факторы: Используются пиксельные данные изображения. Система анализирует расположение, цвет и яркость пикселей для извлечения признаков текстуры и формы.
• Структурные факторы (в контексте изображения): Система анализирует локальные текстурные признаки (texture features) и признаки формы (shape features).

Никакие другие факторы (текстовые, ссылочные, поведенческие) в этом патенте не используются.

Какие метрики используются и как они считаются

• Извлечение признаков: В патенте упоминается широкий спектр методов измерения текстуры (Gabor filters, матрицы совместной встречаемости (co-occurrence matrices), фракталы (Fractals), вейвлет-преобразования (wavelet transform)) и формы (геометрические моменты (geometric moments), угловое радиальное преобразование (angular radial transform)).
• Агрегация признаков: Для агрегации признаков внутри патча могут использоваться среднее (mean) и дисперсия (variance).
• Автокорреляция: Вычисляется как кросс-корреляция, часто реализуемая через скалярное произведение (dot product) между векторами патчей.
• Расчет расстояния (Distance D): Параметр, определяющий радиус анализа для автокорреляции.
• Порядковое кодирование (WTA): Алгоритм Winner-Take-All используется для генерации Codebook. Он фокусируется на индексе максимального значения в группе компонентов вектора, обеспечивая ранговое сравнение.
• Кластеризация: В качестве альтернативы для создания Codebook упоминается алгоритм k-means clustering.
• Квантование векторов: Используется Евклидово расстояние (Euclidean distance) для поиска ближайшего кодового слова в Codebook.
• Гистограмма (Histogram): Итоговая метрика, представляющая распределение кодовых слов в изображении.

Выводы

1. Анализ структуры и контекста, а не только объектов: Ключевой элемент патента — шаг автокорреляции (auto-correlation). Это демонстрирует, что Google стремится понять не просто локальные признаки, но и их пространственные отношения, контекст и структуру внутри изображения (текстуры, узоры).
2. Текстура и повторяющиеся паттерны как основа анализа: Метод явно нацелен на выявление повторяющихся паттернов (repeating patterns). Это позволяет системе эффективно распознавать и классифицировать текстуры (дерево, ткань, материалы).
3. Устойчивость через порядковое кодирование (WTA): Использование Winner-Take-All (WTA) указывает на стремление к устойчивости. WTA фокусируется на относительном ранге признаков (какой признак сильнее), а не на абсолютных значениях, что делает систему менее чувствительной к изменениям освещения или масштаба.
4. Гистограмма как визуальная подпись (Bag-of-Visual-Words): Финальное 2D Representation в виде гистограммы служит компактной визуальной подписью структуры изображения. Это соответствует концепции Bag-of-Visual-Words и является основой для быстрого сравнения миллионов изображений на предмет визуального сходства (Image Retrieval).
5. Прямое влияние на ранжирование в Image Search: Патент прямо указывает (Claim 7), что созданные представления используются для ранжирования и классификации изображений. Это подтверждает, что визуальное содержание является прямым фактором ранжирования в Image Search и Visual Search.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Рекомендации касаются Image SEO и оптимизации для систем визуального поиска (Google Lens).

• Акцент на текстуре и материалах (E-commerce): Обеспечьте, чтобы текстура и материал товара были четко видны. Добавляйте крупные планы (макросъемку) материалов (ткань, кожа, дерево). Поскольку система анализирует repeating patterns и текстуры, это поможет ей точнее классифицировать товар и улучшит видимость в визуальном поиске похожих товаров.
• Высокое качество и четкость изображений: Используйте изображения с хорошей резкостью и детализацией. Качественные изображения позволяют системе надежно извлечь локальные признаки на уровне патчей, что критично для точного анализа автокорреляции.
• Использование уникальных изображений с четкой структурой: Система лучше распознает изображения с выраженной структурой и узнаваемыми паттернами. Уникальный визуальный контент с четкими визуальными характеристиками будет иметь уникальную гистограмму (2D Representation), что поможет выделиться на фоне стоковых фото.
• Тестирование через инструменты визуального поиска: Используйте Google Lens или поиск похожих изображений, чтобы понять, как Google интерпретирует ваши изображения и какие визуальные признаки (текстура, узор) система считает доминирующими.

Worst practices (это делать не надо)

• Чрезмерное сжатие и визуальный шум: Изображения с артефактами сжатия, низким разрешением или высоким уровнем шума будут плохо интерпретированы. Автокорреляция не сможет выявить четкие паттерны, что приведет к неточному представлению.
• Агрессивные повторяющиеся водяные знаки: Сетка из водяных знаков может быть интерпретирована системой как основной повторяющийся паттерн (repeating pattern) изображения, что помешает анализу реального контента или текстуры под ним.
• Игнорирование визуального качества: Полагаться только на ALT-теги недостаточно для Image SEO. Патент подтверждает, что Google активно анализирует пиксели для ранжирования и классификации изображений.
• Чрезмерная ретушь, уничтожающая текстуру: Агрессивное сглаживание или «замыливание» естественных текстур (например, на товарах) может ухудшить распознавание характеристик объекта системой, так как удаляет важные локальные признаки.

Стратегическое значение

Патент подчеркивает стратегическую важность компьютерного зрения в поиске, особенно в контексте роста визуального поиска (Google Lens) и e-commerce. SEO-стратегия должна учитывать, что визуальные активы являются полноценными объектами анализа. Системы, подобные описанной, лежат в основе сопоставления товаров и поиска похожих картинок, анализируя структуру и текстуру, а не только общие очертания объектов или текстовые описания.

Практические примеры

Сценарий 1: Оптимизация изображений для E-commerce (Текстурированный товар)

1. Задача: Продажа свитера крупной вязки. Цель — чтобы свитер находили пользователи, ищущие похожие товары по картинке.
2. Действия (с учетом патента):
   • Сделать качественные фотографии, где паттерн вязки хорошо освещен и занимает значительную часть кадра.
   • Включить крупные планы (close-ups) текстуры вязки.
3. Как это работает (по патенту):
   • Система разобьет фото на patches и извлечет локальные признаки узора (Первый вектор).
   • Шаг Auto-correlation проанализирует, как эти признаки повторяются по всему изображению (Второй вектор), выявив характерный паттерн крупной вязки.
   • Система создаст Histogram, кодирующий эту текстуру.
4. Ожидаемый результат: Когда пользователь ищет похожий свитер через Google Lens, система сравнивает гистограммы и определяет высокий уровень визуального сходства по текстуре, повышая шансы на показ товара в выдаче.

Сценарий 2: Оптимизация интернет-магазина обоев (Паттерны)

1. Задача: Улучшить видимость товаров с узорами в Image Search.
2. Действия: Загрузить высококачественные фотографии, где четко виден раппорт (повторяющийся элемент узора). Избегать фотографий, где узор перекрыт объектами интерьера или снят под слишком острым углом.
3. Ожидаемый результат: Система точнее определяет визуальные паттерны. При поиске по изображению пользователя система с большей вероятностью покажет релевантные товары магазина благодаря точному сравнению 2D representations (гистограмм паттернов).

Вопросы и ответы