Detección de similitud de imágenes (algoritmo PDQ)

Herramienta en línea de detección de similitud de imágenes basada en el algoritmo PDQ común de las principales plataformas; admite análisis comparativo por lotes para identificar rápidamente imágenes duplicadas y similares.

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Modo de ejecución en navegador: Tus datos se procesan en tu navegador y no se suben al servidor.

Velocidad y estabilidad: La velocidad de procesamiento depende de tu dispositivo y navegador. Para lotes grandes, la versión de escritorio puede ser más estable.

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Si la herramienta en línea no carga o no se ejecuta, prueba la herramienta de escritorio. https://tools.yikeaigc.com/

Uso de herramientas

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1Seleccionar original

Elige una imagen original como base de comparación. Admite JPG, PNG, BMP, GIF y más.

2Elegir imagen de comparación

Elige una o más imágenes para comparar su similitud con la original. Admite selección por lotes.

3Parámetros de detección

Reglas de similitud

≤31- Imagen duplicada

32-64- Imagen similar

>64- Imagen no similar

Algoritmo hash

Algoritmo hash PDQ- Algoritmo open source de Facebook para detectar similitud de imágenes con alta precisión

Mostrar detalles

Ordenar por similitud

Instrucciones

Instrucciones de uso del software

Seleccionar imagen original: haz clic en el botón "Seleccionar imagen original" y elige el archivo de imagen que se usará como referencia. Admite formatos de imagen comunes como JPG, PNG, BMP, GIF, etc.
Seleccionar imágenes de comparación: haz clic en el botón "Seleccionar imágenes de comparación" para seleccionar una o varias imágenes y comparar su similitud con la imagen original. Admite la selección por lotes de varios archivos de imagen.
Iniciar detección: después de subir las imágenes, haz clic en el botón "Iniciar detección"; la herramienta utilizará automáticamente el algoritmo PDQ para calcular el valor hash de las imágenes.
Ver resultados: una vez completada la detección, el sistema mostrará el valor de distancia de Hamming entre cada imagen de comparación y la imagen original, y determinará automáticamente el nivel de similitud según reglas fijas:
- Duplicada (distancia de Hamming ≤31): el contenido de la imagen es básicamente igual
- Similar (distancia de Hamming 32-64): el contenido de la imagen es similar, pero presenta diferencias
- No similar (distancia de Hamming >64): el contenido de la imagen presenta diferencias importantes
Descargar resultados: puedes exportar los resultados de la detección como un archivo Excel, que incluye información detallada como nombre de archivo, valor hash, distancia de Hamming y evaluación de similitud.

Preguntas frecuentes

R: El algoritmo PDQ es un algoritmo profesional de hash de imágenes desarrollado por Facebook. En comparación con los algoritmos tradicionales aHash y pHash, ofrece mayor precisión y robustez. El algoritmo PDQ gestiona mejor cambios como rotación, escalado y compresión de imágenes, proporcionando resultados de detección de similitud más precisos sin perder eficiencia.

R: Los criterios de evaluación de la distancia de Hamming se basan en una gran cantidad de datos experimentales y experiencia del sector: ≤31 se considera duplicada, lo que indica que el contenido de la imagen es básicamente igual; 32-64 se considera similar, lo que indica que las imágenes tienen cierta similitud pero presentan diferencias; >64 se considera no similar, lo que indica que el contenido de la imagen presenta diferencias importantes. Este criterio permite distinguir eficazmente distintos grados de similitud de imágenes en aplicaciones reales.

Respuesta: La herramienta admite formatos de imagen habituales como JPG, JPEG, PNG, BMP, GIF. Se recomienda que cada archivo de imagen no supere los 10MB y, para la detección por lotes, que el número total de imágenes subidas por vez no supere las 50, a fin de garantizar la eficiencia y estabilidad de la detección.

Respuesta: No. Todo el procesamiento de imágenes se realiza localmente en su dispositivo; los archivos de imagen no se suben al servidor, lo que garantiza su privacidad y la seguridad de sus datos. La herramienta solo calcula localmente el valor hash de la imagen y la distancia de Hamming, protegiendo el contenido de sus imágenes para que no se filtre.

Respuesta: La herramienta utiliza el algoritmo PDQ, reconocido en el sector, que ofrece una alta precisión en la detección de similitud de imágenes. Además, el método de cálculo de la distancia de Hamming es científico y fiable, y puede reflejar con precisión el grado de diferencia entre imágenes. Se recomienda confirmar los resultados de detección combinándolos con las necesidades reales y el criterio humano.

Respuesta: La herramienta es adecuada para múltiples escenarios: eliminación de imágenes duplicadas, limpiar archivos duplicados para ahorrar espacio de almacenamiento; protección de derechos de autor, detectar si una imagen ha sido utilizada sin autorización; moderación de contenido, identificar contenido subido similar o duplicado; gestión de imágenes, organizar y clasificar grandes cantidades de archivos de imagen; control de calidad, comprobar los cambios de similitud antes y después del procesamiento de imágenes.

Respuesta: El algoritmo PDQ se basa principalmente en la estructura general y la distribución de colores de la imagen para realizar la evaluación, por lo que puede considerar similares imágenes con composiciones parecidas y tonos cercanos. Esta es una característica de los algoritmos hash: prestan más atención a las características generales de la imagen que a las diferencias en los detalles. Si necesita una evaluación más precisa, se recomienda combinarla con una revisión manual o utilizar varios algoritmos para una valoración integral.