Migliore ricerca di immagini grazie all'intelligenza artificiale

I database di immagini stanno diventando sempre più grandi. In futuro, l'intelligenza artificiale sarà utilizzata per indicizzare le foto nei database in modo che gli utenti possano trovare tutte le immagini che corrispondono a un termine di ricerca. Questo era l'obiettivo di un progetto della HTW Chur University of Applied Sciences con l'agenzia fotografica Keystone.

Unbenannt-1

Fino ad ora, ci vuole molto lavoro manuale per etichettare le immagini in un database con parole chiave adeguate e informazioni aggiuntive. Le agenzie fotografiche come Keystone inseriscono manualmente le loro immagini in parole chiave in modo che le foto più adatte siano date per ogni query di ricerca. Tuttavia, ogni giorno vengono aggiunte circa 20.000 nuove foto che provengono da altre agenzie fotografiche ma sono distribuite da Keystone in Svizzera.

"Il problema è che le altre agenzie spesso usano parole chiave per le loro immagini in modo che appaiano il più spesso possibile nelle query di ricerca", spiega Albert Weichselbraun della HTW Chur in un'intervista con l'agenzia di stampa SDA. Tuttavia, gli utenti spesso ricevono molte immagini che non corrispondono necessariamente al termine di ricerca. Per Keystone, ha significato molto lavoro finora per estrarre parole chiave significative dalle descrizioni delle immagini delle altre agenzie.

In futuro, un algoritmo si occuperà di questo. Come parte del progetto "Imagine" guidato da Weichselbraun, l'HTW Chur ha sviluppato metodi di apprendimento automatico in collaborazione con Keystone per migliorare la ricerca di immagini nel database Keystone, l'università ha annunciato martedì.

Informazioni aggiuntive dal web Una nuova caratteristica è la possibilità di estrarre automaticamente le parole chiave dal testo obbligatorio di descrizione dell'immagine e completarle con informazioni aggiuntive, ha spiegato Weichselbraun. I ricercatori di HTW hanno dato al sistema la capacità di accedere al cosiddetto web semantico, che offre informazioni appositamente preparate per le macchine e consente ricerche automatiche. Grandi parti di Wikipedia e set di dati dell'amministrazione federale, per esempio, sono disponibili in questo formato, ha scritto l'università.

Questo significa che la tecnologia può non solo estrarre il nome di una persona raffigurata dalla descrizione dell'immagine, ma anche aggiungere ulteriori fatti dal web semantico, per esempio che la persona è uno sciatore svizzero. "Così non solo una ricerca del nome esatto porta all'immagine in questione, ma anche una ricerca più ampia di sciatori svizzeri", ha spiegato Weichselbraun.

Il progetto, finanziato dalla Commissione per la tecnologia e l'innovazione (CTI), è stato completato in aprile. Secondo l'HTW, lo sviluppo confluirà nel portale fotografico rivisto di Keystone, che sarà presentato ai clienti entro la fine dell'anno. (SDA)

(Visitato 9 volte, 1 visita oggi)

Altri articoli sull'argomento