`

СПЕЦІАЛЬНІ
ПАРТНЕРИ
ПРОЕКТУ

Чи використовує ваша компанія ChatGPT в роботі?

BEST CIO

Определение наиболее профессиональных ИТ-управленцев, лидеров и экспертов в своих отраслях

Человек года

Кто внес наибольший вклад в развитие украинского ИТ-рынка.

Продукт года

Награды «Продукт года» еженедельника «Компьютерное обозрение» за наиболее выдающиеся ИТ-товары

 

Леонід Бараш

Новый алгоритм находит вас, даже в не подписанных фотографиях

+11
голос

 Новый алгоритм, разработанный в Университете Торонто, может существенно изменить способ, которым мы находим фотографии среди миллиардов, размещенных на социальных сайтах, таких как Facebook и Flickr.

Разработанный Парэмом Аараби (Parham Aarabi), профессором из Rogers Communications, и его бывшим студентом Роном Аппелем (Ron Appel) поисковый инструмент использует признак местоположения, чтобы количественно оценить отношения между людьми, даже не отмеченных в любой данной фотографии.

Предположите, что вы и ваша мать изображены вместе, строя замок из песка на пляже. Вы оба отмечаетесь в фотографии как близко расположенные друг к другу. В следующей фотографии вы и ваш отец едите арбуз. Вы оба также отмечаетесь. Вследствие ваших отмеченных «близких» отношений и с вашей матерью на первой фотографии, и с вашим отцом на второй, алгоритм может решить, что отношения существуют также и между двумя другими, и определить количественно, насколько сильными они могут быть.

В третьей фотографии вы запускаете бумажного змея с обоими родителями, но в подписи указана только ваша мать. Учитывая силу ваших «отмеченных» отношений с вашими родителями, когда вы ищете фотографии своего отца, алгоритм может возвратить неподписанную фотографию из-за очень высокой вероятности, что на ней изображен он.

«Происходят две вещи: мы понимаем отношения, и мы можем успешнее искать изображения», - говорит проф. Аараби.

Быстрый алгоритм, названный реляционным (relational) социальным поиском изображений, обеспечивает высокую надежность без использования интенсивных вычислений, таких как распознавание объектов или лиц. «Если вы хотите выполнить поиск среди триллиона фотографий, обычно это требует не менее триллиона операций, - отметил Аараби. - У Facebook есть почти полтриллиона фотографий, но миллиард пользователей – различие почти в 500 раз. Наш алгоритм просто основан на количестве тегов, а не на числе фотографий, что делает поиск более эффективным, чем стандартные подходы».

Работа над этим проектом началась в 2005 г. в Mobile Applications Lab проф. Аараби, первой лаборатории в Канаде по развитию мобильных приложений.

В настоящее время интерфейс алгоритма используется, прежде всего, для исследований, но проф. Аараби планирует увидеть его инкорпорированным в большие базы изображении или в социальные сети. «Я планирую разработать интерфейс аналогичный поисковому в Facebook – для пользователей ничто не изменилось бы. Они просто получили бы лучшие результаты», - сказал Аараби.

В процессе тестирования алгоритма проф. Аараби и Аппель обнаружили непредвиденное применение: новый способ создания карт. Они отметили несколько фотографий зданий вокруг Торонтского университета и работали с ними и с набором неотмеченных фотографий кампуса с помощью своей системы. «В результате из всех этих фотографий, которые мы сделали, мы получили почти псевдокарту кампуса, что было очень интересно», - отметил проф. Аараби.

Новый алгоритм находит вас, даже в не подписанных фотографиях

Местоположение целей на фотографиях открывает нам определенную историю. Из нее мы можем извлечь граф отношений целей. Этот граф обеспечивает социальный поиск посредством понимания этих отношений

Ready, set, buy! Посібник для початківців - як придбати Copilot для Microsoft 365

+11
голос

Напечатать Отправить другу

Читайте также

 

Ukraine

 

  •  Home  •  Ринок  •  IТ-директор  •  CloudComputing  •  Hard  •  Soft  •  Мережі  •  Безпека  •  Наука  •  IoT