P2P帮助实现视频和语音搜索

欧盟资助的SAPIR（Search In Audio Visual Content Using Peer-topeerInformation Retrieve，简称SAPIR）项目发明了一种新的基于P2P架构的按例查询（query-by-example）方法，可以提供对数据密集型内容搜索的一种新途径。

和传统的搜索引擎通过文本关键字搜索不同，SAPIR按例查询的技术通过内容进行查询，例如通过一张建筑的照片查找这个建筑的相关信息，或者通过一段旋律查找完整的歌曲。研究人员说，通过按例查询返回的结果更准确，同时消除了对图片、视频手动标记的需求。

实施基于内容的大规模搜索将需要一种和传统文本搜索不同的框架，Google这些传统搜索引擎有一个中央处理系统的框架不再适用。I B M研究中心的Yosi Mass 说：“因为我们正在处理的是图像、视频和音频，基于内容的搜索，其数据非常密集，而P 2 P架构通过将数据分布在网络中不同的点(PEER)上，来确保解决方案的扩展性，防止单点失效问题的出现。”

SAPIR系统会自动分析照片、视频或录音，提取其中的语义特征，以及使用这些特征在不同的点(PEER)中查找相似的内容。SAPIR还可以比较和新上载的图片类似的图像，自动使用和新图像最相似的图像的关键字来描述它。