La recherche d’images inversée, c’est comme disposer d’un assistant intelligent qui vous aide à découvrir l’histoire derrière une photo. Que vous essayiez de trouver la source originale de l’image, d’identifier des objets inconnus ou de rechercher des droits d’auteur, un tel outil peut être incroyablement utile. Commencez votre recherche d’images inversée et explorez ses possibilités.
Qu’est-ce que la recherche d’images inversée ?
La recherche d’images par IA fait référence à l’utilisation de techniques d’intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage automatique pour effectuer des recherches basées sur des images plutôt que sur du texte. Dans les systèmes de recherche d’images d’IA, les modèles d’apprentissage profond tels que les réseaux de neurones convolutifs (CNN) sont couramment utilisés pour extraire des caractéristiques telles que les couleurs, les formes, les textures et les motifs des images. Ces caractéristiques sont ensuite comparées aux caractéristiques d’autres images dans un index pour trouver les correspondances les plus pertinentes.
Il permet aux utilisateurs de trouver une correspondance exacte pour une image de requête.
La recherche d’images inversée est conçue pour répondre à divers besoins, que vous soyez un photographe professionnel à la recherche de différents lieux/paysages/monumentsun spécialiste du marketing à la recherche images liées ou similairesou un passionné d’exploration doublons/droits d’auteur.
Comment ça marche? – guide pratique
Chaque fois que vous essayez d’utiliser un outil de recherche d’images inverséesl’ensemble du processus de recherche suivra probablement ces étapes :
1. Téléchargement d’images
Tout d’abord, téléchargez une image que vous avez l’intention de trouver.
2. Examiner l’image
Une fois que vous avez téléchargé l’image, l’outil de recherche d’images inversée commence à analyser l’image. Il examine divers éléments tels que les couleurs, les formes et les textures. Ce processus est appelé reconnaissance d’image.
3. Correspondance avec l’index
Après avoir analysé l’image, l’outil la compare à des milliards d’autres images dans son index, qui comprend des images provenant de sites Web, de réseaux sociaux ou de toute autre source ouverte en ligne. C’est comme chercher une correspondance visuelle parmi une vaste collection d’images.
4. Affichage des résultats
En quelques secondes seulement, l’outil vous montre une liste de résultats, qui peuvent inclure :
- Source de l’image URL – où l’image a été trouvée en ligne.
- Images similaires/associées – images qui semblent liées d’une manière ou d’une autre à celle que vous avez téléchargée.
- Catégories ou filtres supplémentaires pour améliorer votre recherche.
Par où commencer votre recherche d’images inversée ?
Lenso.ai est un exemple parfait d’outil de recherche d’images IA, dans lequel vous pouvez simplement rechercher les images qui vous intéressent le plus. Commencez votre recherche d’images inversée avec lenso.ai en utilisant une variété de catégories :
- Lieux – rechercher des paysages, des bâtiments ou des lieux similaires
- Personnes – recherchez des visages similaires à l’aide de la recherche par reconnaissance faciale ; suivez votre empreinte numérique à l’aide de la recherche de visage de Lenso
- Doublons – recherchez les doublons de l’image que vous avez téléchargée, ainsi que les versions modifiées, recadrées ou filtrées de l’image ; rechercher la version originale d’une image modifiée ou éditée
- Similaire – rechercher des images similaires à l’image téléchargée, mais pas nécessairement des doublons ; trouver des images avec une mise en page ou un contenu similaire ; recherchez des images et des photos qui se ressemblent
- En rapport – rechercher des images liées à l’image téléchargée, mais pas nécessairement visuellement similaires ; trouvez des photos corrélées à l’image originale que vous recherchez.
En plus de cela, vous pouvez filtrer votre recherche par correspondance la plus récente, la plus ancienne, la meilleure ou la pire. De plus, vous pouvez améliorer votre recherche en fournir une requête de texte ou de domaine spécifique.
Pourquoi utiliser la recherche d’images inversée ?
Sans aucun doute, l’IA a changé la donne dans le monde moderne, c’est pourquoi de plus en plus de solutions basées sur l’IA apparaissent sur le marché mondial. Les outils de recherche d’images inversées ne sont qu’un autre exemple de telles inventions.
Il y a plusieurs raisons pour lesquelles vous devriez utiliser recherche d’image inversée:
- Vérifier l’authenticité
Avez-vous déjà reçu une photo qui semble trop belle pour être vraie ? Utilisez la recherche d’image inversée pour vérifier si elle a été utilisée ailleurs ou si elle fait partie d’une arnaque.
- Rechercher des sources d’images
Peut-être avez-vous trouvé une belle photo et souhaitez voir plus de travaux du même photographe. La recherche d’images inversée vous aide à retrouver la source originale.
- Identifier des objets ou des lieux inconnus
Vous avez vu une plante ou un monument et souhaitez en savoir plus ? Téléchargez l’image et laissez l’outil faire le travail.
- Découvrez des résolutions plus élevées
Vous aimez une image mais avez besoin d’une version de meilleure qualité ? La recherche d’images inversée peut vous aider à trouver de meilleures résolutions pour la même photo.
- Cherchez l’inspiration
Téléchargez une image et recherchez des photos similaires/connexes qui peuvent vous aider dans le processus de création/d’inspiration.
- Traquer les droits d’auteur
Si vous êtes un artiste ou un photographe, vous pouvez utiliser la recherche d’images inversée pour savoir si votre œuvre est utilisée sans crédit ni autorisation.
Quels sont les autres avantages de l’utilisation des outils de recherche d’images IA ?
- La capacité à découvrez des modèles cachés, des corrélations et des informations dans des données visuelles qui pourraient conduire à de nouvelles découvertes.
- Configurer des tâches répétitives tels que l’annotation d’images, le marquage et la catégorisation
- L’exploration de contenus visuels diversifiés dans différents domaines, disciplines et sources offre des opportunités pour collaboration interdisciplinaire.
Crédit image en vedette : Eray Eliaçık/Bing