Software de reconocimiento de imágenes que describe escenas completas

El reconocimiento de imágenes ya es bueno, pero se está haciendo mucho, mucho mejor. Una investigación entre Google y la Universidad de Stanford está produciendo software que describe cada vez más toda la escena retratada en una imagen, no sólo los objetos individuales.

Los algoritmos escritos por el equipo intentan explicar lo que está sucediendo en las imágenes, en un lenguaje que en realidad tenga sentido.

Así que entrega frases como “un grupo de jóvenes que juegan frisbee” o “una persona que monta una motocicleta en un camino de tierra.”

Lo hace utilizando dos redes neuronales: una se ocupa del reconocimiento de imágenes, la otra del procesamiento del lenguaje natural.

El sistema utiliza aprendizaje de computador, por lo que se ha alimentado con una serie de imágenes con subtítulos y aprende poco a poco cómo las oraciones se refieren a lo que muestra la imagen.

El software resultante es, según el equipo, alrededor de dos veces más preciso que  cualquier otro software de reconocimiento de imágenes.

No es, sin embargo, perfecto. Compruebe, por ejemplo, la imagen de arriba: a menudo comete pequeños errores y, de vez en cuando, se equivoca completamente.

Pero no son los únicos trabajando en reconocimiento de imágenes.

Otro sistema usa datos de pixeles en imágenes, y potencialmente en video, en vez de solo texto, para localizar documentos.

Aprende a reconocer los pixeles asociados con una frase de búsqueda mediante el estudio de los resultados de motores de búsqueda de imágenes basados en texto.
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El conocimiento obtenido de estos resultados puede ser entonces aplicado a otras fotos sin etiquetas o descripciones, produciendo resultados de búsqueda de documentos más precisos.

Sergio Rodríguez Vaamonde de Tecnalia, en Zamudio, Bizkaia, País Vasco, España, Lorenzo Torresani, del Dartmouth College en Hanover, New Hampshire, Estados Unidos, y Andrew Fitzgibbon, de Microsoft Research Cambridge en el Reino Unido, diseñaron y probaron este sistema que extrae información semántica de los pixeles de las fotos en las páginas Web.

Esta información se utiliza para enriquecer la descripción de la página HTML usada por los motores de búsqueda para la obtención de documentos.

Los investigadores probaron su metodología usando más de 600 solicitudes de búsqueda en una base de datos de 50 millones de páginas web.

Seleccionaron el motor de búsqueda para obtención de texto con el mejor rendimiento y lo modificaron para que hiciera uso de la información semántica adicional extraída por su método a partir de las imágenes de las páginas web.

Constataron que esto producía una mejora del 30 por ciento en la precisión, en comparación con el motor de búsqueda original basado exclusivamente en texto.

Fuentes:

Gizmodo

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