Технологии индексации и поиска изображений

В основе Picollator лежат технологии, которые позволяют найти и идентифицировать объекты на фотографиях, а также сравнивать найденные объекты между собой.

Сейчас бета версия Picollator работает только с лицами, но в будущем мы планируем распознавать другие объекты.

В чем отличие подхода Recogmission?

Picollator отличается от поисковых систем и сервисов, основанных на CBIR технологии, тем, что оперирует не общей схожестью фотографий по цветовой гамме или текстуре, а понимает, что или кто изображен на фотографии. Идентифицируя объекты, можно искать дополнительную информацию про эти объекты: видео (в перспективе), картинки, текст.

С точки зрения поиска в Интернет полезной визуальной информации, такой подход, то есть поиск медиа информации по медиа, незаменим, когда трудно объяснить словами, что вы ищете, или успех вашего поиска зависит от знания языка.

Технология обработки и распознавания изображений Picollator

Фотографии говорят так же, как текст, но обходясь при этом меньшим набором средств. Эти средства гораздо более эффективны - это фрагменты изображения, различные графические объекты. Для того, чтобы обрабатывать изображения, обнаруживать объекты, распознавать их и структурировать как в алфавите или словаре, необходима интеллектуальная система.

Для обнаружения объектов на фотографии мы используем нелинейные фильтры с технологией адаптивного обучения, которые помогают Picollator различать разные объекты.

Человек никогда не задумывается о том, почему он распознает различные предметы. Picollator работает аналогично нашему мозгу, распознавая локализованный объект. Если это лицо, система должна определить, чье это лицо. На основе ранее выполненной обработки, фактически собственной памяти, Picollator уже знает некоторые лица и выбирает лицо, максимально похожее на новое. Процесс распознавания в основном связан с применением оригинальных моделей искусственных нейронных сетей, а также новой концепцией представления сложной информации, разработанной компанией Recogmission.

Мы добились существенных результатов, создавая математическую модель того, как человеческий мозг воспринимает окружающий нас мир. Последний процесс в системе – индексация образов для создания своеобразного нетекстового каталога картинок. В нем все обнаруженные и распознанные объекты сгруппированы по признаку схожести и связаны с исходными изображениями взаимными ссылками, как это обычно происходит с текстами, словами и фразами.

Читать о продуктах на основе технологий распознавания изображений Recogmission.

Если у Вас возникли вопросы, свяжитесь с нами.