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Pesquisadores da CSAIL criam algoritmo que consegue "julgar" qualidade de fotos

Escolher as melhores fotos até então era mais uma questão de arte do que ciência, seja para escolher entre uma série de fotos para colocar no seu perfil do Facebook, seja para uma campanha de marketing pela qual você será pago por ela. Mas isso pode, em breve mudar, graças a uma nova tecnologia do MIT.

Pesquisadores do Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial (CSAIL) criaram um algoritmo chamado MemNet que consegue prever o quão uma imagem pode ser memorável ou esquecível com uma taxa de precisão próxima de julgamento de humanos, anunciou a universidade nessa quarta-feira (16).

Para cada imagem, o algoritmo produz um mapa de calor que mostra quais partes da imagem são mais memoráveis. A ideia é ajudar a melhorar o fator “memória” intricado à fotografia ao enfatizar diferentes regiões.

A tecnologia agora está disponível através de uma demonstração online que qualquer pessoa consegue testar, e os pesquisadores planejam torná-la em um aplicativo, com o foco em ajudar usuários ajustarem suas fotos para torná-las mais marcantes.

Aplicações em potencial podem incluir a melhora no conteúdo de anúncios e posts em redes sociais ou desenvolver recursos de ensino mais efetivos, sugerem os pesquisadores.

“Entender a memorabilidade pode nos ajudar a fazer sistemas para capturar as informações mais importantes ou armazenar informações que humanos tendem a esquecer mais facilmente”, disse Aditya Khosla, da CSAIL, que é líder em artigo sobre o tema. “É como ter um grupo de foco instantâneo que te diz o quão provável alguém lembrará de uma mensagem visual”.

O grupo de pesquisa do MemNet já havia desenvolvido um algoritmo similar para memorabilidade facial, mas seu novo trabalho usa técnicas de aprendizado profundo, incluindo redes neurais para ensinar computadores como peneirar através de uma massiva quantidade de dados para encontrar padrões.

A equipe testou o algoritmo em dezenas de milhares de imagens de diferentes fontes. Essas imagens já tinham recebido uma espécie de “nota de memorabilidade” baseada na habilidade de um humano lembrá-la em experimentos online.

O algoritmo então ficou próximo à taxa de precisão de humanos para prever o quão memorável um grupo de pessoas acharia uma nova imagem até então não vista. E como era de se esperar, o algoritmo teve performance 30% melhor que algoritmos já existentes.

Para o futuro, o grupo de pesquisadores planeja atualizar o sistema para que ele consiga prever a memória de uma pessoa específica para melhor adaptá-lo para certas indústrias, tais como varejo de roupas e design.

Google, Xerox e Nvidia estão entre as organizações que investiram na pesquisa assim como a National Science Foundation e o McGovern Institute Neurotechnology Program.


Fonte: IDG Now.
Edição: Diogenes Bandeira - Consultor de Segurança Eletrônica.
Blog: Diogenes Bandeira
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