調査のための逆画像検索を使用するためのガイド
逆画像検索は、多くのwebブラウザで”画像の検索Google”を選択するツークリック機能を備えた、最もよく知られており、最も簡単なデジタル調査技術の一つです。 この方法はまた、おそらく最も顕著に彼らのソーシャルメディア上で盗まれた写真を使用して、オンライン関係の人々を公開Mtvショーナマズ、で、大衆文化ただし、逆画像検索にのみGoogleを使用する場合は、失望することがよくあります。
検索プロセスを制限して、元の形式で写真をアップロードするだけですimages.google.com 最も明らかに盗まれた画像や人気のある画像に有用な結果を与えるかもしれませんが、ほとんどの洗練された研究プロジェクトでは、多くの創造性と一緒に、あなたの処分で追加のサイトが必要です。
このガイドでは、画像の子孫を決定するとともに、人や場所を特定することに目を向けて、デジタル調査で逆画像検索を使用するための詳細な戦略 検索エンジンの間のコアの違いを詳述した後、Yandexの、ビング、およびGoogleは、異なるオブジェクトを示す五つのテスト画像上で、世界の様々な地域からテストさ
Beyond Google
このトピックに関するアドバイスの最初の最も重要な部分は十分に強調することはできません：Googleの逆画像検索は非常に良いではあ
このガイドの公開日の時点で、逆画像検索の議論の余地のないリーダーは、ロシアのサイトYandexです。 Yandexの後、次点はMicrosoftのBingとGoogleです。 また、調査に使用することができる第四のサービスはTinEyeです,しかし、このサイトは、知的財産権違反に特化し、画像の正確な複製を探します.
Yandex
Yandexは、顔、風景、オブジェクトを認識する恐ろしい強力な能力を持つ、はるかに最高の逆画像検索エンジンです。 このロシアのサイトは、顔や風景認識のクエリで非常に正確な結果を得るために、そのような観光レビューサイト（例えばFourSquareとトリップアドバイザー）やソーシャ
その強みは、ヨーロッパや旧ソ連の文脈で撮影された写真にあります。 北米、アフリカ、および他の場所からの写真はまだYandexの上で有用な結果を返すことがありますが、あなた自身が主にロシア、ウクライナ、東欧ではなく、
Yandexを使用するには、次の場所に移動しますimages.yandex.com次に、右側のカメラアイコンを選択します。p>
そこから、保存された画像をアップロードするか、オンラインでホストされている画像のURLを入力することができます。p>
ロシアのユーザーインターフェイスで動けなくなった場合は、Выберите файл（ファイルを選択）、Введите адрес картинки（画像アドレスを入力）、およびнайти（検索）を探します。 検索後、Похожие картинки（類似画像）、およびещё похожие（より類似している）を探します。
Yandexで使用される顔認識アルゴリズムは驚くほど優れています。 Yandexは、顔がある写真に似ている写真を探すだけでなく、まったく異なる照明、背景色、位置を持つ同じ人物の他の写真（顔の類似点を一致させることで決 GoogleとBingは、似たような服や一般的な顔の特徴を持つ人を示す他の写真を探すだけですが、Yandexはそれらの一致と顔の一致の他の写真を検索します。 以下に、あなたは、3つのサービスがMh17のダウニングでロシアの容疑者であるSergey Dubinskyの顔をどのように検索したかを見ることができます。 Yandexは、さまざまな情報源からDubinskyの多数の写真を見つけました（上位の結果のうち2つだけは無関係の人々を持っていました）、結果は元の画像とは異な BingにはDubinskyも示した単一の結果（5番目の画像、2番目の行）がありましたが、Googleはまったく運がありませんでした。
Yandexは明らかにロシアのサービスであり、クレムリンとの関係（または将来の可能性のある関係）の心配と疑いがあります。 Bellingcatの私たちは常に検索機能にYandexを使用していますが、あなたは私たちよりも少し偏執的かもしれません。 特に、VKやその他のロシアのサービスの使用についても心配している場合は、ご自身の責任でYandexを使用してください。 あなたが特に偏執的でない場合は、Yandexの中であなた自身やあなたが知っている人のインデックスされていない写真を検索してみて、それがオンラ
Bing
過去数年間、Bingはgoogleの逆画像検索機能に追いついてきましたが、まだ制限されています。 Bingの”ビジュアル検索”、で見つかったimages.bing.com、非常に使いやすく、他の場所では見られないいくつかの興味深い機能を提供しています。
画像検索内で、Bingでは、以下に示すように、写真（ソース画像の下のボタン）をトリミングして、その写真の特定の要素に焦点を当てるこ トリミングされた画像の結果は、ユーザー定義のボックスに焦点を当てて、無関係な要素を除外します。 しかし、画像の選択された部分が小さい場合は、手動で写真をトリミングして解像度を上げる価値があります—低解像度の画像（200×200以下）は悪い結果
以下では、パグのカップルを歩いている男のGoogleストリートビューの画像は、視覚的に同様の結果と一緒に、写真に見える犬の品種（”のように見える”機能）を示唆するためにビングにつながる、ちょうどpoochesに焦点を当てるためにトリミングされました。 これらの結果には、ソース画像に一致する、歩いている犬のペアがほとんど含まれていましたが、フレンチブルドッグ、イングリッシュブルドッグ、マスティフなどが混在しているため、常にパグだけが含まれているとは限りませんでした。P>
最も人気のある逆画像検索エンジンでは、images.google.com、Googleはほとんどの初歩的な逆画像検索のための罰金です。 これらの比較的単純なクエリの中には、写真の中でよく知られている人々を特定したり、オンラインでかなり共有されている画像のソースを見つけたり、芸術作品の名前と作成者を決定したりすることが含まれます。 しかし、あなたが研究しているものの正確なコピーに近くない画像を見つけたい場合は、失望するかもしれません。
たとえば、トランプの集会でBBCのジャーナリストを攻撃しようとした男の顔を検索すると、Googleはトリミングされた画像のソースを見つけることがで
Googleはこの男の顔や似たような人の他のインスタンスを見つけることにはあまり強くありませんでしたが、スクリーンショットが撮影された写真の元のトリミングされていないバージョンを発見し、いくつかの有用性を示しています。
五つのテストケース
異なる逆画像検索技術とエンジンをテストするために、元の写真（以前にオンラインでアップロードされていない）とリサイクルされた写真の両方を含む、異なるタイプの調査を表す一握りの画像が使用されている。 これらの写真がこのガイドに含まれているため、検索エンジンがこれらの写真を索引付けして結果に統合するため、これらのテストケースは将来的に したがって、このガイドが書かれていたときに表示された結果のスクリーンショットが含まれています。
これらのテスト写真は、西ヨーロッパ、東ヨーロッパ、南アメリカ、東南アジア、および米国でのソース材料の検索エンジンの強さをテストするために、異 これらの写真のそれぞれで、私はまた、各検索エンジンの長所と短所をテストするために、画像内の離散的なオブジェクトを強調表示しています。
これらの写真をダウンロードして（このガイドのすべての画像はJPEGファイルに直接ハイパーリンクされています）、あなたのスキルをテストするたh3>
分離：ニジニ-ノヴゴロドの白いSUV
分離：ニジニ-ノヴゴロドのトレーラー
分離：ニジニ-ノヴゴロドのトレーラー
分離：ニジニ-ノヴゴロドのトレーラー
分離：ニジニ-ノヴゴロドのトレーラー
セブ、フィリピンの都市景観（オリジナル、以前にオンラインでアップロードされていない）
分離された：コンドミニアム複合体、”padgett place”
分離された：コンドミニアム複合体、”padgett place”
分離された: “ウォーターフロントホテル”
ブルームバーグ2020Adからの学生（ビデオからのスクリーンショット）
Isolated:Student
ブルームバーグ2020Adからの学生（ビデオからのスクリーンショット）
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av. Do Café In São Paulo,Brazil(Google Street Viewのスクリーンショット)
Isolated:Toca do Açaí
Isolated:Toca do Açaí
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アムステルダム運河（オリジナル、以前にオンラインでアップロードされていない）
分離された：グレーサギ
分離された：オランダの旗（時計回りに90度回転）
結果
これらの写真のそれぞれは、三つの検索エンジンの機能と制限を実証するた Yandexのは、それが時々デジタル黒魔術を働いているように、特に見えるかもしれませんが、それは絶対確実ではありませんし、検索のいくつかのタイプで苦労することができます。 おそらくこれらの制限を克服するためのいくつかの方法については、私はこのガイドの最後にいくつかの創造的な検索戦略を詳述しました。
ノヴゴロドのオリソフ宮殿
予想通り、Yandexはこのロシアの建物を識別するのに問題はありませんでした。 私たちのソース写真と同様の角度からの写真に加えて、Yandexはまた、ソース画像の視点から反時計回りに90度（第三行の最初の二つの画像を参照）を含む他の視点か
Yandexはまた、日産ジュークとして写真の前景に白いSUVを識別するのに問題はありませんでした。最後に、この画像の最も困難な孤立した検索では、Yandexは建物の前にある非descript灰色のトレーラーを識別することに失敗しました。 多くの結果はソースイメージの結果のように見えますが、実際の一致はありません。
Bingはこの構造を識別することに成功しませんでした。 その結果のほぼすべては、米国と西ヨーロッパからのものであり、白/灰色の石積みまたはサイディングと茶色の屋根を持つ家を示しています。同様に、Bingは白いSUVが日産ジュークであると判断することができず、代わりに他の白いSuvや車の配列に焦点を当てました。
最後に、Bingは灰色のトレーラーの識別に失敗し、Rvとより大きな灰色のキャンパーに焦点を当てました。
完全な写真のGoogleの結果は、家のテレビ番組や視覚的な類似性がほとんどない画像を見て、コミカルに悪いです。
GoogleはホワイトSUVをNissan Jukeとして正常に識別し、テキストフィールドの検索でもそれに注目しました。 Yandexで見られるように、検索エンジンに人気のある参考資料と同様の視点から画像を供給することは、ほとんどの広告のそれに似ている車の側面図で最後に、Googleは灰色のトレーラー（travel trailer/camper）が何であるかを認識しましたが、その「視覚的に類似した画像」はそれから遠く離れていました。
スコアカード:Yandex2/3;Bing0/3;Google1/3
セブ
Yandexは技術的にフィリピンのセブの都市景観を識別することができましたが、 最初の行の第四の結果と第二の行の第四の結果はセブのものですが、第二の写真だけがソース画像と同じ建物のいずれかを示しています。 結果の多くは、同様の建築様式を指摘し、東南アジア（特にロシアの観光客のための人気のある目的地であるタイ）からもありましたが、どれもソースと同じ
検索から分離された二つの建物（パジェットパレスとウォーターフロントホテル）のうち、Yandexは後者を識別することができましたが、前者 パジェットパレスの建物はコンドミニアムで満たされた比較的目立たない高層ビルですが、ウォーターフロントホテルにはカジノもあり、より明確な建築を示す観光写真の配列につながります。
Bingは、セブの都市景観を検索するときに東南アジアでも結果がなく、インデックス付きの結果に深刻な地理的制限Yandexと同様に、Bingはソース画像の左側の建物を識別できませんでした。
Bingは、Bingのトリミング機能（低解像度の写真のみを戻す）を使用しても、ソース画像から建物の解像度を手動でトリミングして増加させても、ウォーターフロントホテルを見つけることができませんでした。 これは、解像度の外で同一であった画像のこれら二つのバージョンからの結果は、劇的に異なる結果をもたらしたことは注目に値します。
Yandexと同様に、Googleはセブの写真を結果に戻しましたが、ソース画像には強く似ていませんでした。 セブは最初の結果のサムネイルにはありませんでしたが、”視覚的に類似した画像”に続くと、セブのスカイラインの画像が11番目の結果（下の2行目の第3の画像）として取得されます。
YandexとBingと同様に、googleはソース画像の左側にある高層マンションの建物を識別できませんでした。 GoogleはWaterfront Hotelのイメージでも成功しませんでした。
スコアカード：Yandex4/6;Bing0/6;Google2/6
Bloomberg2020Student
Yandexは、このBloombergキャンペー これに伴い、Yandexはまた、フィルタが適用された写真のバージョン（第二の結果、最初の行）と同じストックフォトシリーズからの追加の写真を見つけました。 また、何らかの理由で、以下のぼやけた結果に見られるように、ポルノ。
ストックフォトモデルの顔だけを分離すると、Yandexは同じ男の他のショット（最初の行の最後の画像を参照）と、教室で設定された同じス
Bingは興味深い検索結果を持っていました：それはストック写真の完全一致を見つけ、青いシャツを着た他の男性の「 結果の”このページ”タブには、web上でこの同じ画像の重複バージョンの便利なリストが表示されます。
ストックフォトモデルの顔だけに焦点を当てても、有用な結果は返されず、撮影されたソース画像も提供されません。
Googleは、ブルームバーグのキャンペーンで使用される画像がストックフォトであることを認識し、正確な結果を取り戻します。 Googleはまた、クラスで青いシャツを着た人々の他のストック写真を提供します。
学生を分離すると、Googleは再びストックフォトのソースを返しますが、視覚的に類似した画像にはストックフォトモデルは表示されず、似た顔の毛を持つ他の男性の配列ではありません。 Yandexが行ったように、元の画像を見つけることでこれを半分の勝利と数えますが、特定のモデルに関する情報は表示されません。
スコアカード:Yandex6/8;Bing1/8;Google3.5/8
Brazilian Street View
Yandexは、この画像がブラジルでスナップされたことを把握できず、代わりにロシアの都市景観に焦点を当てました。
Toca do Açaíのために、何らかの理由で、Yandexは主に結果としてポルノを持ち帰った。 これらの画像はぼやけており、ここをクリックして結果を見ることができます。 しかし、ぼやけたスマットにもかかわらず、結果の二つは正しくロゴを識別しました。
駐車場の看板のために、Yandexのも近くに来ませんでした。
Bingは、このストリートビューの画像がブラジルで撮影されたことを知りませんでした。P>
…また、ビングは駐車看板を認識しませんでした…
…またはTocaはAçaíロゴを行います。
画像はGoogleのストリートビューから直接撮影されたにもかかわらず、Googleの逆画像検索は、独自のサービスにアップロードされた写真を認識しませんでした。
ちょうどBingとYandexのように、Googleはポルトガルの駐車場の看板を認識できませんでした。
最後に、GoogleはToca do Açaíのロゴを識別するのではなく、さまざまな種類の木製パネルに焦点を当て、ロゴや言葉ではなく画像の背景にどのよ
スコアカード:Yandex7/11;Bing1/11;Google3.5/11
アムステルダム運河
Yandexは、この写真がアムステルダムで撮影された場所を正確に知り、アムステルダム中心部で撮影された他の写真を見つけ、さらにはフレームに様々な種類の鳥を含むものを含む。
Yandexは、写真の前景にある鳥を灰色のサギ（серая цапля）として正しく識別し、ソース画像と同様の位置と姿勢で灰色のサギの画像の配列を戻します。
しかし、Yandexは写真の背景にぶら下がっているオランダの旗を識別するテストをflunked。 画像を時計回りに90度回転させて通常のパターンで旗を表示すると、Yandexは旗であることを把握できましたが、結果にオランダの旗は返されませんでした。
Bingは、この画像はアムステルダムからの結果がなく、水のある都市景観を示しているこ
Bingは都市景観を識別するのに苦労しましたが、鳥を記述するページに行く特殊な”Looks like”結果を含め、鳥を灰色のサギとして正しく識別しかし、Yandexのように、オランダの旗は元の形と回転した形の両方で、Bingにとってあまりにも混乱していました。
Googleは、画像の運河に反射があったことを指摘しましたが、これ以上は行きませんでした。P>
Googleは鳥の識別演習に近かったが、かろうじてそれを逃した—それは灰色で、偉大な青ではない、サギです。
Googleはオランダの旗を識別することもできませんでした。 Yandexは画像が旗であることを認識しているように見えたが、Googleのアルゴリズムは画像をフレーミングする窓辺に焦点を当て、旗をカーテンと誤認した。
最終スコアカード：Yandex9/14;Bing2/14;Google3.5/14
クリエイティブ検索
このガイドに記載されている欠点検索アルゴリズム。
専門サイト
一つには、このガイドで詳述されている三つの外にいくつかの他の、より専門的な検索エンジンを使用することができます。 コーネルラボのマーリン鳥IDアプリは、例えば、写真内の鳥の種類を識別するか、可能なオプションを与えることに非常に正確です。 さらに、それはアプリではなく、あなたが写真を逆検索することはできませんが、FlagID.org あなたは手動でそれがどこから来るかを把握するためにフラグに関する情報を入力できるようになります。 たとえば、Yandexでも苦労したオランダの旗では、FlagIDには問題はありません。 水平三色旗を選択した後、画像に表示される色を入れてから、オランダを含む一連のオプションを受け取ります（ルクセンブルクの旗など、他の似たようなフラグと一緒に）。p>
言語認識
あなたが認識しない正書法で外国語を見ている場合は、あなたの人生を楽にするた Google Translateの手書きツールを使用して、手書きした文字の言語*を検出するか、言語を選択して（既に知っている場合）、単語のために自分で書き出すことができます。 以下では、カフェの名前（”霧の中のヘッジホッグ”）は、Google翻訳の手書きツールで書かれており、検索できる単語（Ёжик）のタイプアウト版を与えています。
*あなたは十分な結果をスクロールする場合は、最終的にあなたの手書きの手紙を見つけることができますが、あなたはまだ言語を知らない場合、Google
ピクセル化とぼかし
簡単なTwitterスレッドで説明したように、写真の要素を順番にピ背景に真正面から焦点を当てるために検索エンジンをだまします。 Rudy Giulianiの広報担当者のこの写真では、正確な画像をアップロードしても、どこで撮影されたかを示す結果は返されません。
しかし、画像の中央にある女性をぼかす/ピクセル化すると、Yandex（および他の検索エンジン）が画像の他のすべての要素、すなわち椅子、絵画、シャンデリア、敷物、壁のパターンなどを一致させることができるようになります。
このピクセル化が実行された後、Yandexは画像が撮影された場所を正確に知っています：ウィーンの人気ホテル。
結論
逆画像検索エンジンは、過去十年間で劇的に進歩しており、終わりは見えません。 増え続けるインデックス素材の量に加えて、多くの検索巨人は、Googleフォトなどの画像ホスティングサービスにサインアップするようユーザーを誘惑し、これらの検索アルゴリズムに機械学習のための無限の量の材料を与えています。 これに加えて、顔認識AIはfindcloneのような製品で消費者の空間に入り、いくつかの検索アルゴリズム、すなわちYandexで既に使用されている可能性があります。 FacebookやInstagramのような西洋のソーシャルネットワークを使用する公的に利用可能な顔認識プログラムはありませんが、このようなものが現れるまでは時間の問題であり、オンラインプライバシーに大きな打撃を与えながら（その大きなコストで）デジタル研究機能を向上させています。
記事のほとんどをスキップして、一番下の行を探している場合は、リバースイメージサーチの簡単なヒントをいくつか紹介します。
- Yandex first、second、thirdを使用し、bingとGoogleを試してみてください。
- 西洋または旧ソ連の国ではないソース画像を使用している場合は、あまり運がないかもしれません。 これらの検索エンジンは、これらの分野にハイパー焦点を当てており、南米、中米/カリブ海、アフリカ、およびアジアの多くで撮影された写真のための闘争
- ピクセル化された混乱になるまで解像度を2倍または3倍にすることを意味する場合でも、ソース画像の解像度を上げます。 これらの検索エンジンのどれもが200×200の下にある画像で多くを行うことはできません。
- 画像の要素をトリミングするか、結果が上に移動する場合はピクセル化してみてください。 これらの検索エンジンのほとんどは、熱を求めるミサイルのような人とその顔に焦点を当てるので、背景要素に焦点を当てるためにそれらをピクセ
- 他のすべてが失敗した場合、本当に創造的になります: 画像を水平方向にミラーリングしたり、カラーフィルタを追加したり、画像エディタのクローンツールを使用して、検索を中断している画像上の要素を埋め
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