图片识别 在线 必应搜索为什么没有识图功能？
必应搜索为什么没有识图功能？
很多搜索都不具备图像识别的功能，谷歌搜索更适合图像识别。
图像的识别不同于字符的识别，字符可以被计算机识别。
现在我们经常看到大量的文章发表，会要求写标签，或者为图片设置锚文本。即图像的“ALT”属性。你可以去网站看源代码，基本上图片都是被搜索引擎识别出来的。
机器无法识别图像本身。而文本片段可以用来对图像进行索引，从而对图像进行分类。
目前，图像智能识别就是这样做的。
让机器“看图说话”相当于机器可以达到机器视觉的高端水平。这项技术现在很流行。
例如，尚唐科技、苹果face ID、旷世科技和逸图科技都是这项技术的先驱。
目前的搜索引擎，可以实现用文字搜索图片，但不能做输入图片搜索图片是原因。
当有一天图像智能可以更接近时，搜索引擎绝对可以实现图像识别的能力。
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据报道，这些改进支持多粒度匹配，提高了对用户查询、图像和网页以及它们之间关系的理解。
现在，Microsoft集成了最好的/transformer技术—有点像Google—1。利用训练前掌握的数字知识更好地解释课文信息。图像和网页嵌入的注意机制使得嵌入文档能够很好地概括图像的突出区域和网页上的关键点。
Microsoft还从查询和候选文档中提取一组选定的对象属性，并使用它们进行匹配。
如上图所示，这允许Microsoft将查询{old man swiming picture}与图像内容和周围文本中的类似属性进行匹配。现在您可以认为查询和文档是完全匹配的，因为它们共享相同的属性。这对于更精确的搜索非常有用。用户可以搜索具有各种特定特征的项目，例如{留胡子的金发男人}，{带玫瑰的女孩舞蹈服装}。
此外，Microsoft将自动生成文档元数据，包括图像，然后使其更容易与搜索匹配。最有用的元数据类型之一称为最具代表性的查询（most representative query，简称BRQ）。通常，BRQ指的是对网页的主主题和图像内容的良好总结。为Bing图像生成BRQ的过程依赖于许多现代深度学习技术。
微软表示，这些技术对其搜索引擎的实用性和准确性产生了真正的影响。此外，它还表示，必应图像搜索现在提供了对用户查询更深入的语义理解。
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