новый алгоритм поиска реляционный поиск социальных изображений

Новый алгоритм, разработанный в Университете Торонто, может кардинально изменить поиск фотографий на сайтах социальных сетей, таких как Facebook и Flickr. Уже в этом месяце, Ведомство США по патентам и товарным знакам выдаст патент на эту технологию. 

Разработанный профессором Parham Aarabi (Пархам Аараби) и студентом Ron Appel (Рон Аппель), инструмент поиска использует расположение тегов для количественной оценки зависимостей между отдельными лицами, даже тех, кто не отмечен на той или иной фотографии.

Представьте, что Вы и Ваша мать изображены вместе, строящими замок из песка на пляже. Вы оба отмечены тэгами на фото довольно близко друг к другу. В следующем фото, Вы и Ваш отец едите арбуз. Вы также оба отмечены. Учитывая метки на обеих фотографиях, алгоритм может определить существует ли связь между этими двумя людьми и насколько сильна она была количественно.

На третьем фото, Вы запускаете воздушного змея с обоими родителями, но тэгом отмечена только Ваша мать. Учитывая частоту и «силу» Ваших отметок при взаимодействии с родителями, алгоритм, при поиске фотографий вашего отца, может с очень высокой вероятностью правильно определить его на фото без соответствующих меток.

Шустрый алгоритм, который называется реляционный поиск социальных изображений, работает без использования программного обеспечения для распознавания лиц.

Parham Aarabi

Если вы хотите найти триллион фотографии, как правило, это требует не менее триллиона операций. Такой метод основан на количестве имеющихся у Вас фотографий. Facebook, например, имеет почти полтриллиона фотографий. Работа нашего алгоритма основана на  количестве тегов, а не на количество фотографий, что делает его более эффективным для поиска в отличие от стандартных способов.

Работа над этим проектом началась ещё в 2005 году в Mobile Lab Applications профессора Аараби.

В настоящее время интерфейс алгоритма используется, прежде всего, для научных исследований, но Аараби надеется, что его будут использовать в больших базах данных изображений или социальных сетях.

Во время тестирования алгоритма, Аараби и Аппель обнаружил непредвиденную область применения приложения: новый способ для создания карт. Они пометили тэгами несколько фотографий зданий вокруг Университета Торонто и прогнали их через систему нового алгоритма с кучей фотографии кампуса без тегов.

Parham Aarabi

 В результате то, что мы получили, была почти псевдокарта кампуса из всех этих фотографий.

.

Поделиться в соц. сетях

Опубликовать в Google Buzz
Опубликовать в Google Plus
Опубликовать в LiveJournal
Опубликовать в Мой Мир
Опубликовать в Одноклассники
Комментарии:

Добавить комментарий

Введите свой Email для подписки на новости:

Twitter RSS


Наши официальные информационные партнеры:

Госкорпорация "Ростех"
Ростех

ОАО "Концерн «Созвездие"
ОАО «Концерн «Созвездие»