Google研究員宣稱已開發出一種軟體技術，可改變全球資訊網(Web)上數位圖片的呈現方式，其影響有如Google原始PageRank軟體帶給網頁搜尋的革新一般。

兩位Google科學家上周四在北京舉行的國際全球資訊網會議上發表論文，描述一種稱為「視覺排序」(VisualRank)的演算法，這種演算方式把圖片辨識軟體方法與衡量、排序相似圖片的技巧結合起來。

儘管圖片搜尋(image search)已成為熱門的商業搜尋引擎應用，但今天產生的搜尋結果通常只是從圖片附帶的文字中找尋關聯性的蛛絲馬跡。

研究員表示，歷經數十年的研究，影像分析(image analysis)至今仍是電腦科學大致上仍有待解決的一道題。例如，雖然目前依據圖片自動偵測容貌的技術已大有進步，但在尋找其他人眼可立即辨認的物件(例如山脈或茶壺等)上，電腦卻仍不太靈光。

與同事Yushi Jing共同進行這項研究的Google資深研究員Shumeet Baluja說：「我們希望把電腦視覺(computer vision)方面的成果都整合起來，納入Web架構中。」他表示，Google製作圖表衡量「節點」(nodes)或網頁「權威性」 (authority)的專業技術，也可以套用在圖片搜尋上，以根據代表性排定與某一特定查詢相關的圖片順序。

這篇研究報告標題是〈PageRank for Product Image Search〉，焦點只集中在Google搜尋引擎已列入索引的圖片子集合，因為分析、比較數位影像的運算成本所費不貲。研究員說，要搜尋引擎把所有納入索引的圖片都逐一加以分析、比較，是不切實際的。Google未揭露已把多少幅圖片納入索引，但堅稱Google Image Search圖片搜尋是「Web上最包羅萬象的圖片搜尋服務」。

Google表示，研究集中在2,000筆最熱門的產品查詢關鍵字，例如iPod、Xbox和Zune等，然後再分別依照Google 的排序系統及Google Image Search的搜尋結果，整理出前十大圖片。以一支成員150人的團隊，Google打造出一種圖片「關聯性」評分系統。

除了Google之外，已投入研究視覺產品搜尋技術的公司還包括Riya。矽谷新創公司Riya早在2006年就推出Like.com服務，引導網路購物者憑某一特定的視覺特徵，比方說某種款式的咖啡色鞋子，來比較各網路商家販售的類似商品。

這種服務仰賴的不是文字查詢，而是聚焦於比對形狀或物品，而這方面的特徵難以用字文來描述。
Riya執行長Munjal Shah說：「我認為，他們(Google)想達成的是大致上不可能的任務。我們認為，沒有大規模的解決之道。」

Shah指出，Google Labs研究員先前曾示範眾多技術，例如2005年一項計畫就用機器學習技巧辨認圖片中人物的性別。但他說，Google把研究成果付諸實際應用的步調遲緩。