画像メタ検索
検索エンジンの種類

画像メタ検索（または画像検索エンジン）は、写真、画像、アニメーションなどの検索に特化した検索エンジンの一種です。テキスト検索と同様に、画像検索はインターネット上の情報の検索を支援するために設計された情報検索システムであり、ユーザーはキーワードや検索フレーズを使用して画像などを検索し、関連性で並べ替えられたサムネイル画像のセットを受け取ることができます。

Googleによると、同社のビジュアル検索ツール「Google Lens」は2024年時点で毎月約200億件のビジュアル検索を処理しており、画像検索は最も急速に成長している検索タイプの1つとなっている。[1]

現在最も一般的な検索エンジンは、Google、Yahoo、Bing!などの画像検索機能を提供しています。

画像検索の仕組み

画像検索に関してよくある誤解は、画像自体の情報検出を基盤とする技術だということです。しかし、ほとんどの画像検索は他の検索エンジンと同じように機能します。画像のメタデータはインデックス化され、大規模なデータベースに保存されています。検索クエリが実行されると、画像検索エンジンはインデックスを参照し、クエリと保存されている情報を照合します。結果は関連性の高い順に表示されます。画像検索エンジンの有用性は、返される結果の関連性に依存しており、ランキングアルゴリズムは大きな存在になるための鍵の一つです。[2]

現代の画像検索エンジンは、Vision Transformer（ViT）、ディープラーニングモデル、そして視覚コンテンツを直接解釈できるマルチモーダルAIシステムといった高度な技術をますます活用しています。これらのシステムは、コンピュータービジョンと機械学習を用いて、単純なメタデータを超えて画像コンテンツを理解・分類し、視覚的類似性検出、オブジェクト認識、逆画像検索といった機能を実現します。[1] [3] [4]

一部の検索エンジンは、顔、木、空、建物、花、色など、限られた範囲の視覚コンテンツを自動的に識別できます。これは、コンテンツベースの画像検索のように単独で使用することも、画像検索でメタデータを拡張するために使用することもできます。

検索を実行すると、ユーザーは関連性順に並べられたサムネイル画像のセットを受け取ります。各サムネイルは、その画像が掲載されている元のウェブサイトへのリンクになっています。詳細検索オプションを使用すると、ユーザーは通常、画像のみ、アニメーションのみ、カラーまたは白黒、画像サイズなど、ニーズに合わせて検索条件を調整できます。

逆画像検索は、テキストキーワードではなく画像をクエリ入力として検索することを可能にします。この技術は、アップロードされた画像または画像URLの視覚的コンテンツを分析し、ウェブ上で類似または同一の画像を検索します。主要なサービス提供者には、Google Lens、Bing Visual Search、Yandex Images、TinEyeなどがあります。逆画像検索は、画像の真正性の検証、画像の使用状況の追跡、ソースの特定、著作権侵害の検出、製品情報の検索などに広く利用されています。[5] [6] [7]

画像検索プロバイダー

最新の画像認識技術

現代の画像検索システムでは、いくつかの高度なテクノロジーが採用されています。

  • コンテンツベース画像検索（CBIR）：色、質感、形状、空間関係などの視覚的特徴を分析して類似画像を検索するシステム[11] [12] [13]
  • ビジョントランスフォーマー：局所的なフィルターではなく全体的に画像を処理するAIモデルで、より高い精度とより速い結果を提供する[14]
  • マルチモーダル学習：画像データとテキスト、音声、その他のデータソースを組み合わせて、より包括的な検索結果を得るシステム[14]
  • 深層学習モデル：畳み込みニューラルネットワーク（CNN）と特徴抽出のためのVGG16やResNet-50などの事前学習済みモデル[14]

参照

参考文献

  1. ^ ab McClintic, Sharon (2025年1月16日). 「2025年のマルチモーダル検索：音声、画像、動画検索」Lumar . 2025年10月18日閲覧。
  2. ^ Lipinski, Klaus. 「Visual Search」. ITWissen.info (ドイツ語) . 2022年11月3日閲覧。[永久リンク切れ]
  3. ^ Veen, Ralf van (2024年4月19日). 「Googleイメージ検索のすべてとSEOへの影響✴️」. Ralfvanveen.com . 2025年10月18日閲覧。
  4. ^ 「2025年における画期的な画像認識トレンド」 。 2025年10月18日閲覧。
  5. ^ 「Reverse Image Search - Search By Image Online」. reverseimagesearch . 2025年10月18日閲覧。
  6. ^ abc Beck, Ben (2020年6月1日). 「画像逆検索ツールのトップ7とその使い方」ClearVoice . 2025年10月18日閲覧。
  7. ^ abc 「2025年の写真による逆画像検索プラットフォームトップ10」。PageOn.AI 。2025年10月18日閲覧。
  8. ^ Quint, Barbara (2008年6月5日). 「Microsoft、Googleの「なりたがり」サービス2社を閉鎖：Live Search BooksとLive Search Academic」. newsbreaks.infotoday.com . 2025年10月18日閲覧。
  9. ^ 「PimEyes: 顔認識検索エンジンと逆画像検索 |」pimeyes.com . 2025年10月18日閲覧。
  10. ^ 「Reversely.ai - AIリバースイメージ検索」. reversely.ai . 2025年10月18日閲覧。
  11. ^ Gautam, Giriraj; Khanna, Anita (2024-01-01). 「CNNベースのディープラーニングモデルを用いたコンテンツベース画像検索システム」. Procedia Computer Science . 機械学習とデータエンジニアリングに関する国際会議 (ICMLDE 2023). 235 : 3131– 3141. doi : 10.1016/j.procs.2024.04.296 . ISSN  1877-0509.
  12. ^ Kumar, Ranjeet; S, Narasimha Murthy M. (2025-06-04). 「最適化された特徴選択によるコンテンツベース画像検索性能の向上」.工学技術応用科学研究. 15 (3): 23783– 23789. doi : 10.48084/etasr.10974 . ISSN  1792-8036.
  13. ^ Cep, Robert; Elangovan, Muniyandy; Ramesh, Janjhyam Venkata Naga; Chohan, Mandeep Kaur; Verma, Amit (2025-03-17). 「畳み込み微調整閾値Adaboostアプローチによる効果的なコンテンツベース画像検索」. Scientific Reports . 15 (1): 9087. doi :10.1038/s41598-025-93309-6. ISSN  2045-2322. PMC 11914487. PMID 40097565  . 
  14. ^ abc 「2025年の画像認識における画期的なトレンド」 。 2025年10月18日閲覧。
「https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Image_meta_search&oldid=1326290506」から取得