За последние несколько месяцев несколько человек спросили меня, как работает TinEye и как в принципе работает поиск похожих картинок.

По правде говоря, я не знаю, как работает поисковик TinEye. Он не раскрывает деталей используемого алгоритма(-ов). Но глядя на поисковую выдачу, я могу сделать вывод о работе какой-то формы перцептивного хэш-алгоритма.

В этой статье пойдет речь о том, как решалась небольшая задачка поиска дубликатов по фрагменту или кропу картинки.

В этой статье хочу поделиться интересной историей, о необычном решении одной интересной задачи, которая попалась мне год назад. Всё описанное в статье делалось, прежде всего, «just for fun» и из чистого академического интереса…
Дело было год назад, как раз было свободное время и желание сделать что-нибудь полезное. Явно был некоторый интеллектуальный голод и острая нехватка чего-нибудь нового, какой-нибудь интересной задачи… Отсюда и попытки прилепить велосипед даже туда, куда он вообще не требовался… Собственно, таковым велосипедом и является всё нижеописанное…

1. Задача

На одном торгово-закупочном предприятии, достаточно остро стоял вопрос оптимизации закупок. У предприятия было несколько десятков основных поставщиков, но при этом у многих поставщиков пересечение товаров достигало 20-30%, а цены у всех разные. К сожалению, большинство товаров закупалось «по старой памяти», например привыкли, что товары группы A поставляет поставщик X, а товары группы Б поставщик Y, хотя если отбирать товары не группами, а штучно, то можно не слабо экономить. Для наглядности, покажу на примере:

В этой публикации речь пойдет о подходах к построению перцептивный хешей изображения и возможностях их использования (например, поиск дубликатов).

перцептивный хэш-алгоритмы описывают класс функций для генерации сравнимых хэшей. Они используют различные свойства изображения для построения индивидуального «отпечатка». В дальнейшем эти «отпечатки» можно сравнивать друг с другом.

Если хэши отличаются, значит, данные разные. Если хэши совпадают, то данные, скорее всего, одинаковые (поскольку существует вероятность коллизий, то одинаковые хэши не гарантируют совпадения данных). В этой статье речь пойдет о нескольких популярных методах построения перцептивный хешей изображения, а также о простом способе борьбы с коллизиями. Всем кому интересно, прошу под кат.