Google: am realizat o descoperire în căutarea de imagini

Oamenii pot excela la recunoașterea modelului, dar computerele nu sunt foarte inteligente la identificarea imaginilor. Creierii noștri pot identifica imediat fotografii cu repere faimoase, cum ar fi Statuia Libertății sau Marele Zid al Chinei, dar computerele sunt, de obicei, clueless fără etichete text ca o foaie de înșelătorie.

Acest lucru poate fi schimbat, totuși, dacă un proiect de cercetare Google "viziunea calculatorului" se oprește. Gigantul de căutare a prezentat luni o lucrare privind recunoașterea reperului la conferința Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) din Miami. Noua tehnologie permite calculatoarelor să-l rapid I.D. imagini de peste 50.000 de repere lume cu precizie de 80 la suta, Google spune

Google este rapid sa sublinieze tehnologia de recunoastere a modelului este inca un proiect de cercetare si nu un serviciu nou. Asta are sens, ca un instrument de căutare care are dreptate doar 8 din 10 încercări nu este gata pentru timp de prima. Totuși, conceptul este destul de răcoros și ar putea dovedi un avantaj pentru călătorii dacă Google poate într-o zi să mărească rata de precizie. Capacitatea de a prinde o fotografie a unui punct de reper neidentificat și de a-ți identifica imediat smartphone-ul sau camera Net-enabled ar fi populară, cred. Desigur, există și potențialul aplicațiilor științifice și de consum care nu au fost încă gândite de nimeni.

Cum funcționează? Jay Yagnik, șeful Google de cercetare în domeniul viziunii computerizate, explică într-un post pe blog. Primul pas este să utilizați 40 de milioane de fotografii marcate cu GPS de la două servicii Google, Picasa și Panoramio și pagini Web de ghid turistic pentru a compila o listă de repere. "În continuare, am găsit imagini candidate pentru fiecare reper folosind aceste surse și Google Image Search, pe care apoi le-am" tăiat "folosind tehnici de potrivire a imaginilor și tehnici de grupare nesupravegheată", scrie el.

Ultima etapă a fost dezvoltarea unui sistem de indexare pentru recunoașterea rapidă a imaginii. Dar, în ciuda inteligenței proiectului, căutarea exactă a imaginilor rămâne dificilă. După cum indică fotografia de mai jos, reperele independente pot împărtăși caracteristici arhitecturale similare; De asemenea, includerea unui banner enorm sau a unui steag poate duce la un meci fals.

Sperăm că proiectul Google de cercetare va îmbunătăți căutarea de imagini, care astăzi este prea dependentă de etichetare. Următorul pas ar fi găsirea unei modalități de a identifica numărul nenumărate de imagini non-punctuale, dar această sarcină pare infinit mai dificilă.