图像搜索可以过滤识别度过低的图片吗？

图像搜索可以过滤掉识别度过低的图片。

在图像搜索和计算机视觉领域，有多种技术可以用来评估图片的质量，并根据评估结果过滤掉质量不足的图片。以下是一些常用的方法：

1. 图像质量评估模型：这类模型能够自动评估图片的质量，包括清晰度、美观度等。通过这些模型，可以筛选出质量较高的图片用于搜索或分析。
2. 目标检测模型：如果搜索的目标是特定的物体或场景，可以使用目标检测模型来识别图片中是否包含这些目标。这样，没有对应目标的图片就可以被过滤掉。
3. 特征相似度比较：利用图像检索技术，可以提取图片的特征向量，并计算它们之间的距离。通过设置一定的阈值，可以将相似度较低的图片排除在外。
4. 感知哈希算法：这种算法可以为每张图片生成一个独特的“指纹”，通过比较不同图片的指纹来确定它们的相似度。这有助于识别和过滤掉相似度低的图片。
5. 调整匹配阈值：在进行图片检索时，可以通过调整匹配阈值来控制返回结果的精确度。如果发现检索结果中包含了过多不相关的图片，可以尝试降低阈值以获得更准确的结果。

此外，在进行深度学习训练之前，对图片数据进行清洗是非常重要的一步。数据清洗通常包括去除模糊、变形或无关的图片，以确保训练数据集的质量，从而提高模型的性能。

综上所述，通过应用上述技术和方法，可以有效地过滤掉那些识别度过低的图片，提高图像搜索的准确性和效率。

图像搜索服务通常是可以支持过滤识别度过低的图片的。在基于内容的图像检索（CBIR, Content-Based Image Retrieval）系统中，通过深度学习模型或其他图像分析技术提取的特征向量可以反映图像的可识别程度或质量。当进行图像搜索时，可以通过设置阈值来排除那些与查询图像相似度低于预设阈值的结果，从而达到过滤识别度过低图片的目的。在一些高级的图像搜索应用中，可能还会有专门的质量评估模块，用于对输入的图片或数据库中的图片进行质量判断，如模糊度检测、低分辨率筛选等。这些功能可以帮助系统自动剔除识别度不高的图片，提高搜索结果的相关性和准确性。

目前只能客户自己遍历排除score 低的数据。此回答整理自钉群“【阿里云】图像搜索 - 用户交流群”

楼主你好，阿里云图像搜索可以通过设置识别度过滤器来过滤识别度过低的图片，你可以通过设置图像搜索接口的参数中的threshold值来控制识别度的过滤阈值。识别度过滤器可以帮助你排除那些识别度较低的图片，只返回符合一定要求的高质量图片结果。