Google: Mobile Bilderkennung vsv. eye-phone?
Bilder verbinden - Menschen, Informationen und..
Memolink:
Daraus lassen sich natürlich eine Vielzahl von bestehenden Web-Services wie Google Maps, Google Image Search, Picasa und bei deren anderen Firmen neue App entwickeln/launchen. User können z.Bsp. Inhalte (Bilder) via Web und/oder Mobile Device liefern /UGC - was ja schon der Fall ist. Diese Inhalte werden dann u.a. GEO-Referenziert (Cell-ID und/oder A/GPS-Daten) - z.Bsp. bei Google-Mobile-Maps (Geo-Tagging).
Die GPS-Standortdaten dienen dem System als zusätzlicher Anhaltspunkt bei der Suche. Theoretisch könnte das System dabei beliebige Objekte identifizieren, so superWise. Spezialisierte Anwendungen, etwa nur zum Erkennen von architektonischen Objekten in einer bestimmten Gegend, wären aber mit entsprechend geringerem Bedarf an Speicherplatz und Rechenressourcen möglich.
Für Kunden verfügbar ist das Service allerdings noch nicht, da sich das eye-Phone noch im Prototyp-Stadium befindet. Verhandlungen mit Mobilfunkbetreibern mit dem eye-Phone-Services seien unter Dach und Fach. Konkrete Prognosen zur Markteinführung sind nicht verfügbar.
Memolink:
Neben Kooaba, Snaptell, MoBot, Morphoinc, steigt nun offensichtlich neben Nokia auch Google in das Biz mit Mobiler Bilderkennunung ein. Google hat anlässlich der W3-Conf. in Beijing ein Whitepaper zum Thema "PageRank for Product Image Search" veröffentlicht.
In this paper, we cast the image-ranking problem into the task of identifying "authority" nodes on an inferred visual similarity graph and propose an algorithm to analyze the visual link structure that can be created among a group of images. Through an iterative procedure based on the PageRank computation, a numerical weight is assigned to each image; this measures its relative importance to the other images being considered. The incorporation of visual signals in this process differs from the majority of large-scale commercial-search engines in use today. Commercial search-engines often solely rely on the text clues of the pages in which images are embedded to rank images, and often entirely ignore the content of the images themselves as a ranking signal. To quantify the performance of our approach in a real-world system, we conducted a series of experiments based on the task of retrieving images for 2000 of the most popular products queries. Our experimental results show significant improvement, in terms of user satisfaction and relevancy, in comparison to the most recent Google Image Search results.
Daraus lassen sich natürlich eine Vielzahl von bestehenden Web-Services wie Google Maps, Google Image Search, Picasa und bei deren anderen Firmen neue App entwickeln/launchen. User können z.Bsp. Inhalte (Bilder) via Web und/oder Mobile Device liefern /UGC - was ja schon der Fall ist. Diese Inhalte werden dann u.a. GEO-Referenziert (Cell-ID und/oder A/GPS-Daten) - z.Bsp. bei Google-Mobile-Maps (Geo-Tagging).
Das Technologieunternehmen superWise Technologies hat ein System entwickelt, mit dem jedes Kamera-Handy zum Touristen-Informationssystem wird. "eye-Phone" ist der Name des Projekts, das GPS und Bilderkennung kombiniert, um ein möglichst breites Spektrum an Inhalten zugänglich zu machen. Bei eye-Phone geht es darum, beliebige Objekte an beliebigen Orten zu erkennen. Dies kann eine Pflanze, ein bewegliches Objekt, ein Gebäude, ein Landschaftsteil, ein Tier, ein Kunstobjekt oder ähnliches sein. Damit hat das System das Potenzial, weit flexibler Informationen zu bieten als Systeme, die anhand der
GPS-Position Informationen zu ausgewählten Attraktionen liefern.
Die Idee ist einfach. Mit der Kamera des eigenen Mobiltelefons schiesst der Nutzer ein Foto und markiert das Objekt seines Interesses. Nach der Vorverarbeitung durch eye-Phone wird eine sehr stark komprimierte Information über den MNO an eine Bilddatenbank geschickt und dort identifiziert. Zusätzlich zur Information, die der User vor sich hat, bietet das eye-Phone auf Wunsch weitere Informationen rund um das Objekt aus dem Internet.
Die GPS-Standortdaten dienen dem System als zusätzlicher Anhaltspunkt bei der Suche. Theoretisch könnte das System dabei beliebige Objekte identifizieren, so superWise. Spezialisierte Anwendungen, etwa nur zum Erkennen von architektonischen Objekten in einer bestimmten Gegend, wären aber mit entsprechend geringerem Bedarf an Speicherplatz und Rechenressourcen möglich.
Für Kunden verfügbar ist das Service allerdings noch nicht, da sich das eye-Phone noch im Prototyp-Stadium befindet. Verhandlungen mit Mobilfunkbetreibern mit dem eye-Phone-Services seien unter Dach und Fach. Konkrete Prognosen zur Markteinführung sind nicht verfügbar.
Quellen:
- Special thx2 - Rod (you are the man :))
- Techcrunch
- Pressetext
- GoMoNews
