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Google: nous avons fait une percée dans la recherche d'images

J'aurais aimé ne pas avoir recherché mon père sur Google

J'aurais aimé ne pas avoir recherché mon père sur Google
Anonim

Les humains peuvent exceller dans la reconnaissance des formes, mais les ordinateurs ne sont pas très intelligents pour identifier les images. Nos cerveaux peuvent immédiatement identifier des photos de sites célèbres tels que la Statue de la Liberté ou la Grande Muraille de Chine, mais les ordinateurs ne sont généralement pas utilisés comme balises.

Cela peut changer, cependant, si un projet de recherche Google dans "vision par ordinateur". Le géant de la recherche a présenté lundi un document sur la reconnaissance historique lors de la conférence Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) à Miami. La nouvelle technologie permet aux ordinateurs de rapidement I.D. Selon Google, les images de plus de 50 000 points de repère du monde sont précises à 80%.

Google est rapide à souligner que sa technologie de reconnaissance de formes est toujours un projet de recherche et non un nouveau service. Cela est logique, car un outil de recherche qui n'est juste que 8 sur 10 essais n'est pas prêt pour le prime time. Pourtant, le concept est assez cool et pourrait s'avérer un avantage pour les voyageurs si Google peut un jour augmenter le taux de précision. La possibilité de prendre une photo d'un point de repère non identifié et de l'identifier immédiatement par un smartphone ou une caméra compatible Net serait populaire, je pense. Bien sûr, il y a aussi le potentiel d'applications scientifiques et de consommation auxquelles personne ne pense encore.

Alors, comment ça marche? Jay Yagnik, responsable de la recherche sur la vision par ordinateur chez Google, explique dans un article de blog. La première étape consiste à utiliser 40 millions de photos marquées par GPS provenant de deux services Google, Picasa et Panoramio, et de pages Web de guides touristiques en ligne pour compiler une liste de points de repère. "Ensuite, nous avons trouvé des images candidates pour chaque point de repère en utilisant ces sources et Google Image Search, que nous avons ensuite" élagué "en utilisant des techniques efficaces de correspondance d'images et de clustering non supervisé."

La dernière étape consistait à développer un système d'indexation reconnaissance d'image rapide. Mais malgré l'ingéniosité du projet, la recherche précise d'images reste délicate. Comme l'indique la photo ci-dessous, des points de repère indépendants peuvent partager des caractéristiques architecturales similaires; En outre, l'inclusion d'une bannière ou d'un drapeau énorme peut entraîner une fausse correspondance.

Nous espérons que le projet de recherche de Google améliorera la recherche d'images, qui dépend aujourd'hui trop du marquage. L'étape suivante consisterait à trouver un moyen d'identifier le nombre incalculable d'images non référencées, mais cette tâche semble infiniment plus difficile.