必应搜索引擎,必应搜索为什么没有识图功能？

大量的搜索是没有识别图像的功能的，google目前是识别图像比较好的搜索必应搜索引擎。

图像的识别不同于文字，文字是计算机可以识别的符合。

当下我们经常会看到大量的文章发布的时候，会要求写标签，或者给图片设置锚文本。也就是图片的“alt”属性。你可以去网站上面看源代码，基本上图片都是通过被搜索引擎识别的。

机器对于图像本身没有识别的功能。但是通过文字段可以为图像建立索引，这样才能针对图片进行分类。

目前图像智能识别就是做的这个东西。

让机器“看图说话”就相当于机器可以做到机器视觉的高端层次。这个技术当下非常热门。

例如商汤科技，苹果的face id，旷视科技，依图科技都是这个技术的先驱。

当下的搜索引擎，可以实现用文字搜索图片，但是不能做到输入图片搜索图片就是这个原因。

当有一天图像智能可以更近一部，搜索引擎绝对是可以做到识别图像的能力。

必应图像搜索怎么样？好用吗？

微软的Bing搜索引擎日前宣布对该平台进行新的基于AI的改进带来，尤其是图像搜索部分。据悉，这些改进支持多粒度匹配同时还改进了对用户查询、图像和网页以及它们之间的关系的理解。

现在，微软整合了BERT/Transformer技术–有点像谷歌–1. 利用预先训练号的知识来更好地解释文本信息；2. 图像与网页嵌入的注意机制使嵌入的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精选对象属性并使用这些属性进行匹配。

如上图，这允许Microsoft微软能够将查询{老人游泳图片}跟图像内容及其周围文本中的类似属性进行匹配。现在可以认为查询和文档是精确匹配的，因为它们共享相同的属性。这对于更精确的搜索非常有用，用户可以搜索具有多种特定特征的条目，例如{带胡子的金发男人}、{带玫瑰的女孩舞蹈服装})。

另外，微软还会自动生成文档元数据包括图像，然后更容易跟搜索匹配。最有用的元数据类型之一被称作最具代表性查询，简称BRQ。通常情况下，BRQ指的是对网页主要主题和主要图像内容的很好总结。而为Bing图像生成BRQ的过程非常依赖于许多现代的深度学习技术。

微软表示，这些技术已经对他们的搜索引擎的实用性和准确性产生了真正的影响。另外它还表示，Bing图像搜索现在提供了对用户查询更深层次的语义理解。