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サイトの種類 | 画像 検索エンジン |
|---|---|
| 利用可能 | 多言語 |
| 所有者 | 株式会社イデー |
| メールアドレス | tineye.com |
| コマーシャル | はい |
| 登録 | オプション |
| 発売 | 2008年5月6日 |
| 現在の状況 | アクティブ |
TinEye は、カナダのオンタリオ州トロントに拠点を置く Idée, Inc. が開発、提供しているリバース画像検索エンジンです。キーワード、メタデータ、透かしではなく、画像識別技術を使用するウェブ初の画像検索エンジンです。[1] [非一次ソースが必要] TinEye を使用すると、キーワードではなく画像を使用して検索できます。画像を送信すると、TinEye は画像の「一意でコンパクトなデジタル署名または指紋」を作成し、他のインデックス付き画像と照合します。[1]この手順により、送信された画像を大幅に編集したバージョンでも一致させることができますが、通常、結果に類似した画像は返されません。[1]
さまざまなファクトチェッカーによって画像の ファクトチェックに推奨されています。
歴史
Idée, Inc. は、1999 年に Leila Boujnane と Paul Bloore によって設立されました。Idée は 2008 年 5 月 6 日にサービスを開始し、同年 8 月にオープン ベータ版を開始しました。[2] [3] コンピューター ビジョンと画像識別の研究プロジェクトは 1980 年代に始まりましたが、[4]同社は、TinEye が画像識別技術を使用した最初の Web ベースの画像検索エンジンであると主張しています。このサービスは、著作権所有者とブランド マーケティング担当者を対象ユーザーとして作成され、それぞれ不正使用を検索し、ブランドが表示される場所を追跡します。[5]
2014年6月、TinEyeは比較のために50億枚以上の画像をインデックス化したと主張した。[6]しかし、これはワールドワイドウェブで利用可能な画像の総数からすると比較的小さな割合である。[7]
2024年3月現在、TinEyeの検索結果には比較用に700億枚以上の画像がインデックスされていると主張している。[8]
テクノロジー
ユーザーは検索エンジンに画像をアップロードするか（アップロードサイズは20MBまで）、画像または画像を含むページのURLを提供します。検索エンジンは、その画像に基づいて変更された画像を含む、インターネット上の画像の他の使用を検索し、投稿された日時を報告します。TinEyeは物体の輪郭を認識したり、顔認識を行ったりはしませんが、画像全体とその画像の変更バージョンを認識します。これには、画像の縮小版、拡大版、切り抜き版が含まれます。TinEyeは、有名なランドマークなど、同じ主題の異なる画像をデータベースから取得できることが実証されています。[9]
TinEyeはJPEG、PNG、WebP、GIF、BMP、TIFF形式の画像を検索することができます。[10]
TinEye から生成される結果には、データベース内の一致の総数、プレビュー画像、各一致の URL が含まれます。TinEye では、結果を最適な一致、最も変更されたもの、最大の画像、最新、最古の順に並べ替えることができます。
ユーザー登録はオプションで、ユーザーの過去のクエリを保存できます。その他の機能には、埋め込み可能なウィジェットとブックマークレットがあります。TinEye は商用APIもリリースしています。
使用法
TinEye は、Web 上で特定の画像 (およびそれらの画像の改変) を検索できるため、視覚作品の著作権者が著作権侵害を見つけるための潜在的なツールとなります。また、孤児作品として画像を利用しようとしている人々が、その画像の著作権者を見つけるための手段にもなります。孤児作品は「著作権者の特定や所在確認が困難または不可能な著作物」と定義できるため、[11] TinEye を使用すると、データベースにあるオンライン画像から孤児作品のステータスを削除できる可能性があります。
ファクトチェック
ファクトチェッカーからは、画像の出所を確認するための有用なリソースとして推奨されている。[12] [ 13] [14] [15] [16] [17] [18] [19] 2019年現在、TinEyeは著作権違反の検出とオンラインで画像の正確なバージョンを見つけることに特化している。[20]
参照
参考文献
- ^ abc 「TinEye Reverse Image Search」. tineye.com . 2022年11月1日閲覧。
- ^ “Releases”. Tineye.com. 2011年7月17日時点のオリジナルよりアーカイブ。2013年2月21日閲覧。
- ^ Claburn, Thomas (2008 年 8 月 18 日)。「TinEye 画像検索で著作権侵害者を発見」。InformationWeek。2014年9 月 28 日閲覧。
- ^ Szeliski, Richard (2010).コンピュータビジョン：アルゴリズムとアプリケーション. Springer Publishing . p. 832. ISBN 978-1-84882-934-3。
- ^ George-Cosh, David (nd). 「Idée の TinEye は Web 検索の新たなフロンティア」(PDF)。 National Post 。 2010 年2 月 11 日閲覧。
- ^ “2014年7月1日閲覧。Tineye.com。2014年7月1日時点のオリジナルよりアーカイブ。2014年7月1日閲覧。
- ^ 「Flickr、9月10日時点で50億枚の画像をホスト – 2011年4月6日閲覧」 Royal.pingdom.com。2018年7月12日時点のオリジナルよりアーカイブ。2013年2月21日閲覧。
- ^ 「TinEye Reverse Image Search」. tineye.com . 2023年8月23日閲覧。
- ^ エリアス、ジャン＝クロード。（2009年12月11日）。写真で検索。ジョーダン・タイムズ。2010年2月19日にFactivaデータベースから取得。
- ^ 「TinEye 開発者向けドキュメント」。services.tineye.com 。 2022 年6 月 5 日閲覧。
- ^ Yeh, B. (2010 年 2 月 1 日)。著作権法における「孤児作品」。議会調査局。2010 年 2 月 19 日に Factiva データベースから取得。
- ^ Ruggeri, Amanda (2024年5月10日). 「『ふるい分け』戦略：誤情報を見分ける4段階の方法」BBC . 2024年7月16日閲覧。
- ^ Settles, Gabrielle (2023年4月19日). 「PolitiFact - ファクトチェッカーのようにディープフェイク動画を検出する方法」. PolitiFact .
- ^ 「選挙誤報シンポジウム」（PDF）。メディアエンゲージメントセンター。 2022年12月9日時点のオリジナル（PDF）よりアーカイブ。2024年1月7日閲覧。
- ^ Holan, Angie Drobnic (2022年3月31日). 「PolitiFact - PolitiFactの徹底的なファクトチェックのためのチェックリスト」. PolitiFact . 2022年7月1日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2024年1月7日閲覧。
- ^ アンガス・ダニエル、ドゥーソン・ポーラ、トムソン・TJ（2022年2月26日）。「ウクライナの本当の恐怖とともに偽のウイルス映像が広がっている。それを見分ける5つの方法」ザ・カンバセーション。2023年6月29日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2024年1月7日閲覧。
- ^ Evon, Dan (2022年3月22日). 「Snopes Tips: 逆画像検索を実行するためのガイド」. Snopes . 2023年2月7日時点のオリジナルよりアーカイブ。2024年1月7日閲覧。
- ^ Wilks-Harper, Ella (2018年7月5日). 「ファクトチェックをより良くするための7つの検証ツール」.ロイター通信. 2022年9月25日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2024年1月7日閲覧。
- ^ LaCapria, Kim (2016年1月21日). 「フェイクニュースを見分ける6つの簡単な方法」Snopes . 2023年6月1日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2024年1月7日閲覧。
- ^ Toler, Aric (2019年12月26日). 「調査のためのリバースイメージ検索の使用ガイド」. bellingcat . 2024年7月16日閲覧。
外部リンク
- 公式サイト