Nuevo algoritmo te encuentra, incluso en fotos no etiquetadas
La ubicación de las etiquetas en las imágenes cuentan una historia. De ellos, se puede extraer una gráfica de relatividad de etiquetas. La gráfica permite a la búsqueda en redes sociales por medio de la comprensión de las relaciones entre etiquetas. (Crédito: University of Toronto)
Un nuevo algoritmo diseñado en la Universidad de Toronto podría cambiar la manera en que se buscan las fotos entre miles de millones de ellas en redes sociales, como Facebook o Flickr.
Desarrollado por Parham Aarabi, profesor de Ingeniería eléctrica y computación, conjuntamente con Ron Appel, la herramienta de búsqueda usa las ubicaciones de personas etiquetadas para cuantificar las relaciones entre ellas, incluso las no etiquetadas.
Imagina que hay una foto tuya y de tu madre juntos, construyendo un castillo de arena en la playa. Ambos son etiquetados en la foto. En la siguiente foto, tú y tu padre están comiendo una fruta. Igualmente, ambos son etiquetados, Debido a la “etiqueta” de cercanía entre tú y tu madre de la primera foto y tú y tu padre en la segunda, el algoritmo puede determinar que existe una relación entre tu padre y tu madre y cuantificar que tan fuerte es esa relación.
En una tercera foto, vuelas una cometa con tu padre y tu madre, pero sólo tu madre es etiquetada. Dada la fortaleza de tu “etiqueta” de relación con tus padres, cuando buscas fotos de tu padre, el algoritmo puede presentar una foto no etiquetada ya existe una alta probabilidad de que se encuentre en una de esas fotos.
“Suceden dos cosas: entendemos la relación y podemos buscar imágenes de mejor manera”, dijo el profesor Aarabi.
El ágil algoritmo, llamado búsqueda relacional de imágenes, logra alta confiabilidad sin utilizar software computacional de reconocimiento de objetos o reconocimiento facial.
“Si deseas buscan en cuatrillones de fotos, lo normal será que tome al menos cuatrillones de operaciones. Se basa en la cantidad de fotos que tengas”, dijo Aarabi. “Facebook tiene medio billón de fotos y mil millones de usuarios. Nuestro algoritmo simplemente se basa en la cantidad de etiquetas, no en la cantidad de fotos, lo que lo hace más eficiente que los métodos estándar”.
En este momento, la interfase del algoritmo es básicamente para investigación, pero Aarabi busca incorporarlo en grande bases de datos de imágenes o redes sociales. “Vislumbro que la interfase sería como la búsqueda de Facebook –para los usuarios no cambiaría nada. Sólo tendrían mejores resultados”, dijo Aarabi.
Durante las pruebas del algoritmo, Aarabi y Appel descubrieron una aplicación que no habían previsto: una nueva manera de generar mapas. Etiquetaron algunas fotos de edificios de la Universidad de Toronto y las corrieron a través de su sistema con una cantidad de fotos no etiquetadas del campus. “El resultado que obtuvimos fue un pseudo-mapa del campus a partir de estas fotos, lo cual fue muy interesante”, dijo Aarabi.
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