我们经常说的都是网站中的文章啊。文字的推广与优化，今天就跟大家来说说搜索引擎对于不同形式图像的工作原理，这样对于大家以后进行图片的SEO工作很有指导意义。目前主流图片搜索引擎中，大多数都是以文本链接或图像的ALT描述标签等HTML元素来辨别图像内容的，当然，也有根据图片本身的内容来做图像内容发掘的。现在我们就针对一下两种不同形式的图像来进行分析。
1.通过文本等第三方因素来辨别图片内容的图像搜索引擎
当一个搜索引擎爬虫(spider)在网络中通过URL寻找新的网页时，它会通过HTTP协议来提取这个网页，并把网页的HTML代码传输给内容分析器。内容分析会根据待定的HTML代码(例如<img>标签)来寻找网页中所包含的图片。
然后，搜索引擎爬虫会根据网页HTML代码中的title、heading、keyworlds、description标签以及<img>标签中的<alt>属性来判断该图片的内容。同时，SE爬虫还会通过链接到该网页的外部链接来判断这张图片的内容。当搜索引擎能够基本判断图片内容后，就会按照图片的内容对其进行归类总结，并以图片与关键词的相关度来进行排序，
在当我们确定了图片的内容、分类后，搜索引擎将分析好的数据放置到索引数据库当中，并自动为图片生成缩略图。当用户进行搜索时，搜索引擎就会根据图片的内容、相关度等因素来对图片进行先后排序，最终将较准确和相关的结果展示给用户。
2.通过分析图片本身来确定图像内容的搜索引擎
目前通过图片本身的内容进行内容分析的搜索引擎还不是很多，主要都是一些国外的。这其中著名的就是华盛顿大学的Chuck Jacobs、Adan Finkelstein和David Salesin 与2005年推出的Retrievr系统。Retrievr系统的网络展示地址为：http:labs.systemone.at/retrievr/。
Retrievr系统的图像内容来自www.flickr.com网站用户上传的图片。该系统的原理基本是这样的：对每一张Flickr用户上传的图片进行色阶图相似性的分析，并利用色阶图和图谱差异对图片进行分类。当用户进行搜索时，只需要在Retrievr系统的涂鸦板上绘制一定的形状，系统就可以自动将所以与该涂鸦相似的图片推荐给用户，具体的界面大家可以看看下面的图。
由于基于色谱偏差进行图像分析的搜索引擎还基本上属于在研究阶段，尤其在国内。因此对于我们中文的搜索引擎来说，这块还是很不成熟的。而且目前主流的搜索引擎在做图像分析时大部分还是依靠对HTML代码的分析，来确定你所要推广出去的图片。所以这一块对于我们中文站长来说，我们只作为了解。
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