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Encontrar el pedazo de cielo adecuado
La semana pasada en SIGGRAPH , una conferencia internacional sobre gráficos por computadora, un grupo presentó un sistema innovador diseñado para analizar imágenes del cielo. La mayoría de los sistemas comerciales de búsqueda de imágenes descubren qué hay en una imagen analizando el texto asociado, como las palabras que rodean una imagen en una página web o las etiquetas proporcionadas por humanos. Pero idealmente, el software analizaría el contenido de la imagen en sí. Se han realizado muchas investigaciones en esta área, pero hasta ahora ningún sistema ha resuelto el problema. El nuevo sistema, llamado SkyFinder, podría ofrecer información importante sobre cómo crear una herramienta de búsqueda intuitiva, automática y escalable para todas las imágenes.
Buscando en los cielos: SkyFinder divide automáticamente la imagen en partes y asigna etiquetas a cada una, lo que permite a los usuarios encontrar imágenes como las de arriba.
Jian Sun , que trabajó en SkyFinder y es el investigador principal de la Grupo de Computación Visual en Investigación de Microsoft , dice que el enfoque tradicional de la búsqueda de imágenes a veces conduce a resultados sin sentido cuando una computadora malinterpreta el texto circundante. Por lo general, los motores que analizan el contenido de imágenes en lugar de texto necesitan una imagen para guiar la búsqueda, algo enviado por el usuario que se parece mucho al resultado deseado. Desafortunadamente, tal imagen puede no ser fácil de encontrar para el usuario. Sun dice que SkyFinder, por el contrario, proporciona buenos resultados al mismo tiempo que permite al usuario interactuar intuitivamente con el motor de búsqueda.
Para buscar un tipo específico de imagen del cielo, el usuario simplemente ingresa una solicitud en un lenguaje bastante natural, como un cielo cubierto de nubes negras, con el horizonte en la parte inferior. SkyFinder ofrecerá imágenes sugeridas que coincidan con esa descripción.
Cada imagen se procesa después de agregarla a la base de datos. Utilizando un método popular llamado bolsa de palabras, explica Sun, la imagen se divide en pequeños parches, cada uno de los cuales se analiza y se le asigna una palabra en clave que la describe visualmente. Al analizar los patrones de las palabras de código, el sistema clasifica la imagen en categorías como cielo azul o puesta de sol, y determina la posición del sol y el horizonte. Al realizar este trabajo sin conexión, dice Sun, el sistema se puede escalar fácilmente para buscar bases de datos de imágenes muy grandes. (La base de datos SkyFinder contiene actualmente medio millón de imágenes).
También es posible ajustar los términos de búsqueda mediante una interfaz visual. El sistema ofrece una pantalla, por ejemplo, donde el usuario puede ajustar los iconos para mostrar las posiciones deseadas del sol y el horizonte. Esas coordenadas se agregan a la búsqueda.
SkyFinder organiza las imágenes de forma lógica en la pantalla, por ejemplo, desde el cielo azul hasta el cielo nublado, o desde el día hasta la puesta del sol. Una vez que el usuario ha encontrado una imagen que le gusta, puede usarla para guiar una búsqueda más específica para encontrar imágenes similares.
El sistema también incluye herramientas para ayudar al usuario a reemplazar el cielo en una imagen con el cielo de otra imagen.
Los gráficos por computadora han tenido enormes éxitos en las últimas décadas, pero todavía es imposible para un usuario promedio de computadoras sintetizar una imagen o video arbitrario a su gusto, dice James Hays, quien no participó en la investigación y tiene un doctorado en ciencias de la computación. de la Universidad Carnegie Mellon. Cree que es importante desarrollar herramientas más sofisticadas para usuarios sin experiencia. Estas personas podrían usar una herramienta como SkyFinder para encontrar una imagen que quieran o hacer ajustes a una imagen existente. Hays cree que la principal contribución de SkyFinder es su interfaz de usuario.
Ritendra Datta, un ingeniero de Google que ha estudiado el aprendizaje automático y la búsqueda de imágenes, dice que permitir que las computadoras comprendan automáticamente lo que se muestra en una imagen sigue siendo uno de los principales problemas abiertos en la búsqueda de imágenes. SkyFinder parece ser un nuevo enfoque interesante que funciona para un tipo de imagen. Datta cree que los avances en aplicaciones especializadas podrían eventualmente aplicarse a una escala más amplia.
Sin embargo, cree que se necesitan con urgencia estudios exhaustivos de usabilidad para los sistemas de búsqueda que se basan en el análisis automático de imágenes.
Sun planea mejorar SkyFinder ajustándolo para analizar más atributos del cielo y expandiendo la base de datos. Por ahora, dice, los sistemas que analizan imágenes automáticamente deben entrenarse de manera completamente diferente según el tipo de imagen con la que estén trabajando. Sin embargo, dice que su trabajo con SkyFinder podría usarse para identificar imágenes del cielo entre un banco general de imágenes.