Inhaltliche Bildersuche nutzt PageRank-Methoden

Graphenanalyse-Techniken soll irrelevante Ergebnisse reduzieren

Google-Forscher haben auf der International World Wide Web Conference in Peking eine Technologie vorgestellt, mit der sich Bilder im Internet in ein Ranking einordnen lassen. Wie die New York Times berichtet, verbindet „VisualRank“ eine inhaltliche Bildanalyse mit einem System auf Basis des PageRank-Algorithmus für Webseiten, um die Wichtigkeit der Inhalte zu bewerten.

„Kommerzielle Suchmaschinen verlassen sich für das Ranking oft ausschließlich auf Texthinweise der Webseiten, in die Bilder eingebunden sind“, schreiben Yushi Jing und Shumeet Baluja in ihrer Forschungsarbeit. Ihr System nutze hingegen einen Algorithmus, der viele Eigenschaften von Bildern vergleiche, um deren Ähnlichkeit zu bewerten und darauf basierend Rankings zu erstellen. Bei Tests des Systems habe die Anzahl irrelevanter Bilder in den erstgereihten Suchergebnissen gegenüber der aktuellen Google-Bildersuche meist reduziert werden können.

Für die Forschungsarbeit „PageRank for Product Image Search“ hatte sich das Team allerdings auf 2000 der beliebtesten Produktsuchanfragen beschränkt, darunter iPod, Zune und Xbox. Sie begründeten die Einschränkung mit dem gewaltigen Rechenaufwand, der mit der Analyse und dem Vergleich von Bildern nach der Methode verbunden sei. Die Milliarde Bilder zu verarbeiten, die beispielsweise in Googles Bildersuche erfasst ist, sei vom Rechenaufwand her unrealistisch, so die Forscher.

Ihre Methode der PageRank-artigen Bildbewertung sei gut für Anwendungen geeignet, bei denen ein kleines Set von Bildern aus einer sehr großen Zahl von Kandidaten herausgefiltert werden müsse, erklärten die Forscher. Sie wollen an der Methode weiter forschen und haben dabei insbesondere die Frage im Auge, ob viele identische oder fast identische Bilder genutzt werden können, um Suchergebnisse zu beeinflussen.

Themenseiten: Google, Telekommunikation

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