Не удивлюсь, если заголовок этого поста вам не сказал ровным счетом ничего - это вполне логично. Именно эту ситуацию я и хотел бы сегодня исправить: it's a pic представляет собой... ...очередной интернет-проект. Хотели увидеть что-то более грандиозное? - читайте дальше!
Начать наверное стоит с обозначения основной сути: поисковая система изображений, ориентированная на глобальный рынок. Да-да, мы уже видели поиск картинок в исполнении Google/Yahoo!/MSN/Яндекс/Рамблер (нужное подчеркнуть) - скажете вы, так в чем же разница?
Сейчас объясню. Никогда не возникало мысли, что частенько поиск картинок в обычных поисковых системах по большей части выдает всякий бред, очень слабо коррелирующий с тем, что Вы на самом деле искали? Основная их проблема заключается в том, что способов провести ассоциацию между текстом и изображением не так-то много. Чаще всего в их распоряжении лишь HTML-документы, ссылающиеся на изображение. То есть на основании атрибута alt у тэга <img /> и изредка anchor-текста обычных ссылок, поисковая система должна составить представление о том, что же на самом деле изображено в графическом файле. Варианты ручного построения таких соответствий тоже существуют, но либо нужно платить огромнейшему количеству человек за рутинную работу (что-то на грани фантастики - количество изображений в Сети измеряется числом с слишком большим количеством нулей) или подталкивать людей заниматься этим бесплатно, оформив это, например, в виде online-игры. Обычно в таких играх двум участникам одновременно предоставляется один и тот же набор изображений, а их задачей является последовательно вводить свои ассоциации связанные с текущим изображением. Если они оба ввели одно и то же слово - оно ассоциируется с изображением, а пользователям начисляются виртуальные очки. В общем поиск изображений по ключевым словам - задача, связанная с массой проблем и неточностей.
It's a pic является как раз поисковой системой, призванной избавить людей, ищущих изображения от всех этих проблем с неточностью и некорректностью результатов. Чтобы не придумывать каких-то временных решений проблемы было решено искоренить основательно: основная идея заключается в использовании в качестве критерия поиска не набор ключевых слов, а просто изображение. Сказать, что два изображения похожи, компьютеру намного проще, чем сказать что на картинке нарисован, например, жираф - именно на это и делает ставку этот проект.
Выглядит это примерно следующим образом: допустим Вы хотите найти побольше изображений заката и выбрать наиболее приглянувшееся, для этого достаточно загрузить в систему с локального компьютера изображение заката (хотя если оно уже присутствует в Сети - можно и просто указать URL) и собственно говоря нажать кнопку "Найти" - вот и все! Вот ваши результаты:
Наверное Вы уже заметили, что написав приличную часть поста я так до сих пор и не дал ссылки на саму поисковую систему. У этого есть достаточно простая причина - проект находится в стадии закрытого β-тестирования (что вы собственно говоря могли прочитать и на скриншоте чуть выше). Так что недостаточная точность поиска вполне объясняется скромной базой данных изображений - можно заметить на все том же скриншоте семизначную цифру количества изображений в его базе. Но даже из такого небольшого количества изображений системе удается достаточно точно выбрать похожие на образец экземпляры и отсортировать их в соответствии с их релевантностью оригиналу.
Наверняка у Вас снова напрашивается вопрос: а как же я собственно попал в закрытую бету проекта и узнал так много о нем еще до его запуска? Нет, мне никто так до сих пор и не дает эксклюзивной информации о проектах, но эта информация была получена и не из Сети. Не буду тянуть и раскрою все карты: я просто-напросто с недавних пор участвую в этом проекте. Собственно говоря одной из основных моих задач является вывод этой системы из закрытой бета-версии в открытую, то есть обеспечить работоспособность алгоритмов при несколько больших нагрузках, чем один-два разработчика одновременно, ищущих что-то просто для проверки и тестирования.
