在北京举行的国际互联网大会上，两名谷歌科学家展示了VisualRank技术，可以将图像识别软件方法与看起来在重量和排名上极为相似的图像结合起来。

　　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。