VisualRank: Se trata de un algoritmo que alberga distintos métodos de reconocimiento de imágenes, con técnicas varias de identificación de imágenes similares. Este algoritmo asigna a cada imagen un peso en forma de valor numérico que representa la importancia relativa que imágenes parecidas deben tener.
En resumen, se trata de búsquedas de imágenes de acuerdo a su contenido y no a sus atributos, ( más conocidos como atributos a ALT), algo que permitirá incluso identificar elementos dentro de una fotografía.Los resultados de las pruebas han sido excelentes, y sobre 1.000 búsquedas, 762 resultados han sido mejores con VisualRank que con el método actual de búsqueda de imágenes. 202 resultados han sido similares, y solo 70 han resultado peores.
Desde hace muchos años, los desarrolladores de estos servicios están intentando que, si el usuario escribe 'elefante' en el buscador, se le devuelva fotos en las que se ha detectado que existe un elefante dentro, sin que nadie haya escrito la palabra "elefante" previamente.
Ahora, Shumeet Baluja, uno de los responsables en Google en Inteligencia Artificial aplicada a procesamiento de imágenes ha presentado este proyecto en el cual describe brevemente cómo dentro de la compañía han creado un algoritmo que combina la tecnología de reconocimiento de fotografías con técnicas para asignar una relevancia a las imágenes que representan el mismo concepto.
De esta manera, se pretende que las consultas que realizan los usuarios dentro del buscador de imágenes devuelvan resultados con elementos de relevancia.
Con este nuevo enfoque de la manera de clasificar la relevancia de las imágenes para ciertas búsquedas, se asegura, se ha conseguido mejorar la calidad de los resultados del buscador de imágenes. Además, se han conseguido crear diagramas de enlaces entre fotografías similares, en la que la imagen con mayor tamaño es la que mayor relevancia tiene para una determinada búsqueda.
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