Пошук зображень за вмістом, а не за підписом
У вересні 1995 року Майрон Флікнер і ще одинадцять дослідників IBM Almaden описали в IEEE Computer систему QBIC. Базу зображень і відео можна було питати прикладом, ескізом, обраним кольором чи текстурою, а не словами. Відповідь рахувалася за схожістю кольору, текстури, форми й руху, обчислених із самого зображення.
Чому це важливо
До того зображення в базі знаходили за словами, які хтось до нього дописав. QBIC зробив запитом саме зображення, а схожість двох картинок — числом, яке машина рахує без людини. Резюме статті каже, що технологія вже була частиною кількох продуктів IBM.
Computer 28(9), с. 23–32. На демонстрації SIGMOD ’95 у травні того самого року система працювала на RS/6000 під AIX, вектори ознак мали розмірність близько 64, запит можна було поєднати з умовами SQL і ключовими словами, а тестова база мала понад 2300 зображень. Приклад запиту з тієї демонстрації: зелене тло з круглим червоним об’єктом угорі ліворуч. Запис спирається на резюме журнальної статті й повний текст демонстрації: повний текст статті платний і не прочитаний. Ні резюме, ні демонстрація не називають продуктів IBM із цією технологією; один продукт назвала сама команда в заголовку доповіді на Spring COMPCON ’94 у Сан-Франциско (28 лютого — 4 березня 1994 року) — «Ultimedia Manager: Query By Image Content and its applications», але її текст теж не прочитано, тож чи продукт уже продавався, запис не каже. Першу статтю проєкту, у томі SPIE з симпозіуму в Сан-Хосе 31 січня — 5 лютого 1993 року, не прочитано: сторінка видавця показує капчу.