Новый алгоритм находит людей даже на неотмеченных снимках

Изобретенный в Университете Торонто метод способен существенно изменить процедуру поиска фотографий в социальных ресурсах, таких как Facebook или Flickr. При определении релевантности снимков он ориентируется не только на тэги, отмечающие искомого человека, но и на степень близости к нему других отмеченных индивидуумов. Это позволяет находить нужных людей даже на изображениях, где они не были предварительно отмечены.

Немаловажно, что предложенный алгоритм реляционного поиска социальных изображений обеспечивает высокую надежность без использования интенсивных вычислений, например, программного кода для распознавания черт лица. Кроме того, он базируется на работе с метками, а не с фотографиями, что делает его более эффективным, чем традиционные подходы. «Поиск в триллионе фотографий обычно требует не менее триллиона операций, — говорит один из авторов метода, профессор Аараби (Parham Aarabi). — Сеть Facebook включает почти половину триллиона фотографий, но лишь миллиард пользователей — разница составляет 500 порядков величины».

Эта работа будет представлена 10 декабря на Международном симпозиуме IEEE по мультимедиа.

В конечном итоге, Аараби рассчитывает увидеть свой метод поиска гармонично интегрированным в структуру крупных баз изображений и социальных сетей. «...для пользователей ничего не изменится. Они лишь будут получать улучшенные результаты», — прогнозирует он.

В процессе тестирования своего метода, авторы обнаружили еще один непредвиденный способ его применения. Они отметили тэгами несколько снимков зданий вокруг Университета Торонто и прогнали их через алгоритм вместе с неотмеченными фотографиями университетского городка. «В итоге, из всех этих отснятых фотографий мы получили почти псевдокарту кампуса, что показалось нам весьма интересным», — прокомментировал профессор.

Работа получила поддержку Национального совета Канады по научно-техническим исследованиям.

Стратегія охолодження ЦОД для епохи AI