V iskalnik slik lahko vnesete ključno besedo, a boste morali za želeno vse pregledati sami. Strojno ali programsko podprto prepoznavanje slik sta namreč že več kot desetletje sveti gral spleta.
Nedavno je bil morda vendarle narejen prvi korak, saj so združeni raziskovalci univerze Carnegie Mellon iz Pittsburgha v ZDA in prestižne izobraževalne ustanove Ecole Normale Superieure izgotovili sistem, ki po analizi fotografij metropol ustvari vzorec, na podlagi katerega lahko pozneje ob predložitvi le ene slike oziroma zgolj delčka prizora točno določi lokacijo.
Najbolj razpoznaven del Pariza ni Eifflov stolp …
… temveč, sodeč po izsledkih raziskave, prometni znaki, balkoni in ulične svetilke. Analiza fotografij se namreč ne osredotoča na znamenitosti, marveč na arhitekturne atribute stavb, ki prevladujejo, torej na stanovanjske in poslovne objekte. Poleg tega da je sistem zmožen doslednega pomnjenja strukturalnih lastnosti mest, zmore tudi izrisati lastno vizijo tipičnih urbanih okolišev, ki se od resničnih praktično ne razlikujejo.
Program si je na servisu Google Street View ogledal več kot 40 tisoč fotografij Pariza, Londona, Barcelone in New Yorka ter osmih drugih večjih mest, prav vse teste pa je opravil uspešno.
Prav vse?
Strokovnjaki univerze Carnegie Mellon so program sočasno z raziskavami v Evropi podvrgli še testiranju na domači zemlji – in bili bridko razočarani, saj so si ameriška velemesta skoraj brez izjeme podobna kot jajce jajcu. Analiza fotografij je bila tako brezpredmetna, saj program zaradi neizrazitih geoinformacij in pomanjkanja slogovne koherence ni zmogel ločiti predmestja Clevelanda od predmestja Seattla.
Veliki načrti za prihodnost
Stvaritelji trenutno še neimenovanega skupka učljive kode želijo v naslednjih letih v vizualni digitalni atlas, ki bi vključeval tako geoinformativne kot arhitekturne postavke, postopoma zajeti celoten planet.
Projekt bo sicer zahteval veliko več razpoložljive strojne moči, saj je sistem samo za izris svoje različice pariških promenad potreboval kar 150 enot CPU.
4
