近日，谷歌研究人员表示，正在采用软件技术开发数码图像搜索。此前，谷歌采用其PageRank软件用于网页搜索。

　　尽管图像搜索在商业搜索引擎市场极为流行，但其搜索结果都是采用与图像相关的文本信息而获得。

　　尽管经过了数十年的努力，但图像分析在计算机科学领域仍是一个未解的难题。比如，在图像搜索中已取得了自动人脸识别方面的进步，但识别大山或是茶壶仍相对落后。

　　谷歌研究中心的高级研究员 Shumeet Baluja称：“我们想把计算机想象中的所有技术用于网络搜索”。研究人员称，识别由搜索引擎索引的所有图像是不切实际的。谷歌没有透露有多少图像建立了目录，但据称谷歌图像搜索是目前网络上最为复杂的图像搜索。

　　谷歌称，其研究关注于2000多个最为流行的产品搜索，诸如iPod、Xbox和Zune等。然后，谷歌从排名系统和标准谷歌图像搜索结果中排出前10名的图像。谷歌研究团队有150人，他们开发了一种图像评价打分系统，其可以恢复83%不太相当的图像。

　　谷歌并非是第一个涉足虚拟产品研究分类的企业。Riya，是硅谷一家新创企业，早在2006年就推出了Like.com.这项服务推荐用户进入购物网站，让用户选择特定的视觉产品，诸如某一类褐色的鞋子或是扣带，然后从竞争对手网站展示类似的产品。

　　Like.com服务不是依赖于文本查询，而是看产品形状或是物体的匹配。Like.com网站的CEO Munjal Shah称，谷歌要大规模地完成图像搜索是不可能的。他指出，早在2005年谷歌研究人员就开发了几项先进技术，通过图像辨别性别。但截止目前，谷歌在图像搜索方面仍无起色。