Xerox riconosce le immagini comuni

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Gli scienziati del Centro Ricerche Europeo di Xerox (XRCE) hanno sviluppato una tecnologia grazie alla quale sarà possibile riconoscere e classificare le immagini comuni.

Applicazioni aziendali quali i sistemi di gestione documentale e dei contenuti, saranno in grado di effettuare selezioni e ricerche non solo sui vocaboli ma anche sulle immagini, distinguendo ad esempio la foto di un’automobile da quella di un gatto. In particolare, questa tecnologia porterà vantaggi ai clienti che chiedono strumenti affidabili per archiviare e gestire le immagini e amplierà sensibilmente le capacità di ricerca su web, ad oggi basate esclusivamente sulla ricerca testuale. Questa tecnologia lavora “insegnando” al computer a individuare i caratteri identificativi di un oggetto, conosciuti come patch, e a indicizzarne i gruppi. Il lavoro di questa indicizzazione consiste nell’attribuire l’immagine a una o più categorie specifiche. Tuttavia esistevano alcuni problemi da risolvere. Per esempio capitava che, nelle sue prime versioni, il sistema confondesse l’immagine di una pila di pneumatici con quella di un’automobile, dal momento che esse possiedono alcuni caratteri identificativi in comune. Per ovviare al problema, il programma analizza i caratteri identificativi dell’oggetto nel contesto complessivo delle altre sezioni dell’immagine. Nel precedente esempio, quindi, la pila di pneumatici non verrebbe confusa con un’automobile perché il sistema riconoscerebbe l’assenza di altri caratteri identificativi essenziali come i fari o i finestrini. Alla capacità di riconoscere con successo il contenuto dell’immagine è inoltre possibile associare un certo numero di altri servizi. Se, per esempio, l’immagine indicizzata corrisponde a quella di un famoso edificio, sarebbe possibile per l’utente cercare ulteriori informazioni su di esso, che verrebbero richiamate automaticamente via internet. Xerox svilupperà questo software per diverse applicazioni; al tempo stesso continuerà a potenziarlo con l’aggiunta di ulteriori categorie di indicizzazione e di casi particolari in cui l’oggetto da analizzare occupi solo una porzione minima della visuale complessiva.

Autore: ITespresso
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