Wie Shutterstock mit Apache Solr 35 Millionen Bilder nach Farben durchsucht
Während der Countdown für die jährliche Lucene/Solr Revolution Konferenz in Austin im Oktober läuft, stellen wir Ihnen Vorträge und Sitzungen von vergangenen Konferenzen vor. Heute stellen wir Ihnen die Sitzung des Shutterstock-Ingenieurs Chris Becker vor, in der er erklärt, wie Apache Solr eingesetzt wird, um 35 Millionen Bilder nach Farben zu durchsuchen.
Dieser Vortrag befasst sich mit einigen der Methoden, die bei Shutterstock für die Entwicklung von Farbsuchanwendungen verwendet wurden, die Solr für die Suche in 40 Millionen Bildern nutzen. Einige dieser Anwendungen finden Sie in Shutterstock Labs – vor allem Spectrum und Palette. Wir werden die Schritte zur Extraktion von Farbdaten aus Bildern und deren Indizierung in Solr erläutern und einige Möglichkeiten zur Abfrage von Farbdaten in Ihrem Solr-Index vorstellen. Wir werden einige Fragen behandeln, z.B. was Relevanz bedeutet, wenn Sie nach Farben und nicht nach Text suchen, und wie Sie verschiedene Effekte erzielen können, indem Sie verschiedene visuelle Attribute in die Rangliste aufnehmen.
Zum Zeitpunkt dieser Präsentation war Chris Principal Engineer of Search bei Shutterstock – einem Marktplatz für Stockfotografie mit über 35 Millionen Bildern – wo er seit 2008 an der Bildersuche gearbeitet hat. In dieser Zeit hat er an allen Teilen des Ökosystems der Suchtechnologie von Shutterstock gearbeitet, von der Kernplattform über Relevanzalgorithmen, Suchanalysen, Bildverarbeitung, Ähnlichkeitssuche, Internationalisierung und Benutzerfreundlichkeit. Seit 2011 arbeitet er mit Solr und hat damit verschiedene Anwendungen für die Bildersuche und -analyse entwickelt.
http://www.slideshare.net/lucidworks/searching-images-by-color-presented-by-chris-becker-shutterstock
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