Google Computer Vision

Google sera à la The Computer Vision and Pattern Recognition Conference à Miami la semaine prochaine, avec un nouveau projet de recherche cool. Google permet à un utilisateur internet de fournir une URL avec une image d’un site historique qu’elle/il ne reconnaît pas et de chercher dans une base de données de plus de 40 millions de photos geotagguées (provenant de Picasa, Panoromio et Wikitravel) correspondantes aux repères de la photo. Ce « moteur de reconnaissance de repères » compare les images à un groupe representatif de photos avec un repère pris dans des perspectives similaires. Cela pourrait augmenter la puissance de calcul de Google pour effectuer une comparaison automatique super rapide, on a entendu dire qu’ils ont testé une reconnaissance d’image en se servant de GPU, alors on se demande si les GPUs sont utilisés en back end.

La reconnaissance d’image n’est pas une nouvelle technologie, mais le reconnaissance des objets est probablement plus difficile que la reconnaissance du visage. Le geotagging serait d’une grande aide dans le processus, car Google est probablement en train de construire des structures de données basées sur le partitionnement spatial. Cela réduit le nombre de comparaisons nécessaires pour retourner un résultat de recherche.

Des chercheurs europeéns ont développé une application similaire du nom de système MOBVIS, qui reconnaît des immeubles individuels sur une photo prise depuis un photophone, mais on n’a pas de détails sur cette technique dans cet article de Science Daily, et on ne sait pas si le geotagging automatique disponible sur le téléphone est utilisé ou non. Si le geotagging automatique est utilisé (probable), ça faciliterait plus les choses pour le système MOBVIS.

La reconnaissance du visage est déjà utilisée dans des applications web très cool telles que les moteurs de recherche vidéo Blinkx et Facebook app Face.com.