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Proyecto Imagination

Imagination es un proyecto de investigación formado por 8 entidades (el instituto Fraunhofer, la Universidad técnica de Atenas, etc.), que dio comienzo en Mayo de 2006 y dedicado al procesado de imágenes para la extracción de información relevante.

El objetivo del proyecto es facilitar la clasificación y etiquetado de los ficheros de imagen, de forma que las búsquedas sobre este tipo de ficheros puedan ser tan eficaces como lo son sobre los ficheros de texto.

Pongamos como ejemplo que queremos encontrar en nuestra biblioteca de imágenes todas las fotos en las que aparece una determinada persona. Las soluciones a este problema pasarían por adquirir la costumbre de etiquetar todas las fotos con los nombres de las personas que figuran en ellas o lo más probable, que ya sea tarde para esto y no haya más remedio que perder un buen rato en efectuar una búsqueda manual. El problema aún parece mayor si pensamos en colecciones más grandes y búsquedas más exigentes, como las que pueden tener lugar sobre el archivo de un museo o el de un estudio de fotografía.

La solución que proponen desde Imagination es el reconocimiento automático de objetos o incluso personas dentro de bibliotecas de fotografías, de forma que se puedan etiquetar de manera automática y efectuar las correspondientes búsquedas sobre los metadatos de los archivos una vez procesados.

Básicamente, Imagination es capaz de extraer fragmentos de texto (por ejemplo, el título de una gráfica) y reconocer objetos y caras. En el caso del reconocimiento facial, obviamente es necesario someter al sistema a un proceso de aprendizaje previo a la clasificación de una biblioteca (entre 5 y 10 imágenes de la persona en cuestión). Según Gabor Nagypal, coordinador científico y técnico de Imagination, la operación más simple de detectar si existen personas o no en una fotografía se completa con éxito en el 80% de los casos.

Según la propia web del proyecto, existe una demo pública desde el 14 de Septiembre (aunque no hemos podido encontrar la descarga). También existe una guía de usuario que explica ya de manera concreta el funcionamiento del programa.

Varias entidades ya están probando el sistema, como las agencias de fotografías Photo12 y Pitopia y la Biblioteca Italiana de Historia Moderna y Contemporánea.

Al margen de las aplicaciones ya comentadas, surgen otras ligadas a las redes sociales que pueden resultar interesantes. Por ejemplo, se podría pensar en la integración de este sistema con cualquier red social que permita almacenar fotografías. Tras ejecutar el proceso de aprendizaje con las imágenes de nuestros contactos se podría conseguir que al insertar fotografías nuevas el propio sistema las etiquete con las identidades de las personas “conocidas” que aparecen. De la misma forma, también se podrían localizar las fotos al reconocer lugares, que podrían ser más o menos genéricos (playa, montaña, ciudad) o incluso concretos (por ejemplo, la torre Eiffel).

¿Y si cruzamos estos datos con otros metadatos de las fotografías más comunes como la fecha de captura? Las posibilidades son muchas, pero las más evidentes podrían ser establecer relaciones entre personas (quién aparece con quién, cuántas veces y en qué lugares), localización de personas en instantes concretos, etc.

En S21sec también trabajamos en este campo y pensamos que este tipo de herramientas pueden servir para proteger la imágen de marca de empresas y personal de las mismas, ayudando a detectar e identificar la presencia de determinados recursos asociados a la compañía en la red.


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