Патент описывает инфраструктуру Google для анализа и индексации изображений, особенно товаров. Система автоматически сегментирует объекты, извлекает визуальные признаки (цвет, форма, текстура) и классифицирует их, используя как изображение, так и метаданные. …
Разборы патентов
Google использует систему с несколькими конвейерами (pipelines) для генерации рекомендаций контента (например, "Похожие статьи") в реальном времени. Система обрабатывает данные о посещениях за разные периоды (краткосрочные и долгосрочные) и применяет …
Google использует механизм для определения силы социальных связей (Social Affinity) между пользователями на основе публично доступной информации в интернете (например, через XFN или FOAF разметку). Система строит граф связей, различая …
Патент Google, раскрывающий инфраструктуру поиска визуального контента. Он описывает, как обрабатываются гибридные запросы (текст + изображение), генерируются компактные дескрипторы для оценки сходства и используется структура «Spill Tree» для создания «Визуальных …
Google использует двухэтапную модель оценки релевантности (Bifurcated Scoring) и фразовое индексирование. На этапе индексирования система определяет значимость фраз внутри документа (Phrase Relevance Score). На этапе поиска запрос интерпретируется через наиболее …
Анализ патента (изначально Like.com, приобретен Google), описывающего технологию визуального поиска для E-commerce. Система классифицирует объекты на изображениях (например, обувь, одежда), извлекает специфичные для этой категории визуальные признаки и создает "визуальную …
Патент Google описывает метод выбора оптимального географического таргетинга, когда точное местоположение пользователя неизвестно. Вместо выбора наиболее вероятного местоположения, система рассчитывает "вероятностную полезность" (Probabilistic Utility). Этот расчет учитывает не только вероятность …
Google отслеживает, на какие типы специализированных результатов (Новости, Картинки, Карты, Видео и т.д.) пользователь нажимал в прошлом. На основе этой истории система строит вероятностную модель, чтобы предсказать, какие типы результатов …
Google использует систему для глубокого анализа видеоконтента, сегментируя видео на сцены и идентифицируя семантические концепции в каждом кадре. Это позволяет системе динамически выбирать наиболее релевантные кадры для создания превью (storyboard) …
Google использует структурированные онтологии (графы знаний) для улучшения автоподсказок. Система анализирует вводимый пользователем текст, определяет связанную категорию (онтологию) и типы объектов внутри нее. На основе этого предлагаются связанные сущности (термины, …
Патент описывает комплексную систему для анализа содержимого изображений. Google может распознавать лица, текст на объектах (OCR) и характеристики одежды/аксессуаров. Эта информация индексируется, позволяя пользователям искать изображения не только по тексту, …
Яндекс использует метод двойного ранжирования для генерации поисковых подсказок на основе изображений. Система формирует два списка: один оптимизирован по частоте (популярности), а второй — по «скрытому параметру интереса» (высокой релевантности, …
Google использует технологию Structure from Motion (SfM) для создания 3D-моделей местности и точного определения ракурса каждой фотографии. Это позволяет системе ранжировать изображения для точек интереса (POI). При выборе учитывается контекст …
Google использует механизм для преобразования контента, выделенного пользователем на экране (например, жестом обводки), в оптимизированный поисковый запрос. Система генерирует несколько кандидатов и оценивает их вероятность. Ключевая особенность — нормализация оценок …
Анализ патента, описывающего комплексный подход к пониманию изображений. Система обнаруживает и распознает лица, одежду, текст на объектах (OCR) и другие объекты. Для повышения точности используются комбинации признаков (лицо + одежда) …
Google использует технологию для интерпретации неоднозначных запросов (например, голосовой команды «Что это?»), анализируя текущий контент на экране устройства. Система распознает ключевое изображение (Specific Sub-image) и окружающий его текст (OCR), генерирует …
Google использует систему для организации локальной выдачи, кластеризуя веб-документы вокруг конкретного физического адреса или номера телефона. Система определяет «область интереса», используя динамический радиус поиска, который меняется в зависимости от типа …
Google использует систему для автоматического извлечения точных атрибутов (например, цен товаров) из веб-страниц, даже если их дизайн меняется. Система находит известные исторические значения на странице, определяет структурные шаблоны («анкоря») вокруг …
Google использует историю местоположений всех устройств, привязанных к аккаунту пользователя, чтобы определить его текущее местоположение, когда стандартные методы (GPS, Wi-Fi) недоступны. Система анализирует свежесть данных и то, как часто устройства …
Патент Google описывает методы повышения точности обнаружения почти дубликатов контента. Система может использовать двухэтапный подход, комбинируя алгоритмы: один чувствителен к порядку слов (например, Shingling/Broder), а другой учитывает частоту слов, но …