Detecção de similaridade de imagens (algoritmo PDQ)

Ferramenta online de detecção de similaridade de imagens baseada no algoritmo PDQ comum nas principais plataformas, com suporte a análise comparativa em lote para identificar rapidamente imagens duplicadas e semelhantes

Relatório de bug

Modo de execução no navegador: Seus dados são processados no navegador e não são enviados ao servidor.

Velocidade e estabilidade: A velocidade de processamento depende do seu dispositivo e navegador. Para trabalhos em lote grandes, a versão para desktop pode ser mais estável.

Carregando ferramenta, aguarde...

Se a ferramenta online não carregar ou executar, tente a ferramenta para desktop. https://tools.yikeaigc.com/

Uso da ferramenta

Voltar para a versão antiga

1Selecionar original

Selecione uma imagem original como base de comparação. Suporta JPG, PNG, BMP, GIF e outros formatos.

2Selecionar imagens de comparação

Selecione uma ou mais imagens para comparar a similaridade com a original. Suporta seleção em lote.

3Parâmetros de detecção

Regras de similaridade

≤31- Imagens duplicadas

32-64- Imagens similares

>64- Imagens não similares

Algoritmo de hash

Algoritmo de hash PDQ- Algoritmo de alta precisão e código aberto do Facebook para detectar similaridade de imagens

Mostrar detalhes

Ordenar por similaridade

Instruções

Instruções de uso do software

Selecionar imagem original: clique no botão "Selecionar imagem original" e escolha o arquivo de imagem que será usado como referência. Formatos comuns como JPG, PNG, BMP e GIF são compatíveis.
Selecionar imagens de comparação: clique no botão "Selecionar imagens de comparação" para escolher uma ou mais imagens e compará-las com a imagem original. É possível selecionar vários arquivos de imagem em lote.
Iniciar detecção: após enviar as imagens, clique no botão "Iniciar detecção". A ferramenta usará automaticamente o algoritmo PDQ para calcular o valor de hash das imagens.
Ver resultados: após a conclusão da detecção, o sistema exibirá o valor da distância de Hamming entre cada imagem de comparação e a imagem original, e determinará automaticamente o nível de similaridade de acordo com regras fixas:
- Duplicada (distância de Hamming ≤31): o conteúdo da imagem é basicamente igual
- Semelhante (distância de Hamming 32-64): o conteúdo da imagem é semelhante, mas apresenta diferenças
- Não semelhante (distância de Hamming >64): o conteúdo da imagem apresenta grandes diferenças
Baixar resultados: é possível exportar os resultados da detecção como um arquivo Excel, incluindo informações detalhadas como nome do arquivo, valor de hash, distância de Hamming e avaliação de similaridade.

Perguntas frequentes

Resposta: o algoritmo PDQ é um algoritmo profissional de hash de imagens desenvolvido pelo Facebook. Em comparação com algoritmos tradicionais como aHash e pHash, ele oferece maior precisão e robustez. O algoritmo PDQ lida melhor com alterações como rotação, redimensionamento e compressão de imagens, fornecendo resultados de detecção de similaridade mais precisos sem deixar de manter alta eficiência.

Resposta: os critérios de avaliação da distância de Hamming são definidos com base em uma grande quantidade de dados experimentais e experiência do setor: ≤31 é considerada duplicada, indicando que o conteúdo das imagens é basicamente igual; 32-64 é considerada semelhante, indicando que as imagens têm certa similaridade, mas apresentam diferenças; >64 é considerada não semelhante, indicando que o conteúdo das imagens apresenta grandes diferenças. Esse padrão permite distinguir de forma eficaz diferentes níveis de similaridade entre imagens em aplicações reais.

R: A ferramenta suporta os principais formatos de imagem, como JPG, JPEG, PNG, BMP, GIF. Recomenda-se que cada arquivo de imagem não exceda 10MB e, em detecções em lote, que o total de imagens enviadas por vez não exceda 50, para garantir a eficiência e a estabilidade da detecção.

R: Não. Todo o processamento das imagens é concluído localmente no seu dispositivo; os arquivos de imagem não serão enviados ao servidor, garantindo sua privacidade e a segurança dos dados. A ferramenta calcula apenas localmente o valor de hash da imagem e a distância de Hamming, protegendo o conteúdo das suas imagens contra vazamentos.

R: A ferramenta utiliza o algoritmo PDQ reconhecido pelo setor, que oferece alta precisão na detecção de similaridade de imagens. Ao mesmo tempo, o método de cálculo da distância de Hamming é científico e confiável, podendo refletir com precisão o grau de diferença entre as imagens. Recomenda-se confirmar os resultados da detecção combinando as necessidades reais com a avaliação manual.

R: A ferramenta é adequada para vários cenários: remoção de imagens duplicadas para limpar arquivos repetidos e economizar espaço de armazenamento; proteção de direitos autorais para detectar se imagens foram usadas indevidamente; moderação de conteúdo para identificar conteúdos enviados semelhantes ou duplicados; gerenciamento de imagens para organizar e classificar grandes volumes de arquivos de imagem; controle de qualidade para verificar mudanças de similaridade antes e depois do processamento das imagens.

Resposta: O algoritmo PDQ baseia-se principalmente na estrutura geral e na distribuição de cores da imagem para fazer a avaliação, podendo considerar semelhantes imagens com composição parecida e tonalidades próximas. Esta é uma característica dos algoritmos de hash: eles dão mais atenção às características gerais da imagem do que às diferenças de detalhe. Para uma avaliação mais precisa, recomenda-se combinar com revisão manual ou usar vários algoritmos para uma análise abrangente.