Google совершенствует алгоритмы визуального распознавания

В скором будущем автоматическое визуальное распознавание объектов будет выглядеть, как минимум, так.

Технология автоматического распознавания объектов на изображениях довольно сложна и в настоящее время ещё далека от совершенства. Даже если компьютер управляется хитроумными алгоритмами, он не может идентифицировать всё, что есть на том или ином снимке.

Тем временем компания Google обещает представить в ближайшее время очень интересную разработку — систему обнаружения, которая сможет распознать беспрецедентно большое количество объектов, даже если они частично скрыты.

Столь амбициозную задачу якобы удалось решить благодаря использованию искусственной нейронной сети, которая может быстро уточнять критерии поиска, не требуя при этом дополнительных вычислительных мощностей. Нейронные сети представляют собой исключительно мощный метод моделирования, они являются обучаемыми и идеально подходят для построения сложных алгоритмов распознавания.

Как результат, продвинутая система глубокого сканирования сможет определять сразу несколько объектов и предлагать лучшие догадки — и таким образом, например, сможет найти множество предметов у вас в комнате. Конечно, технология ещё совсем молодая, но Google видит в ней огромный потенциал — от «умного» поиска изображений в Интернете до использования в автомобилях с роботизированным управлением.

Владельцы Android-смартфонов и планшетов могут отчасти познакомиться с наработками Google в области визуального распознавания уже сегодня — установив приложение Google Goggles. Потом просто запустите его и наведите камеру на объект — очень может быть, что Goggles тут же найдёт нужную информацию. Лучше всего Goggles распознаёт картины, достопримечательности, штрих- и QR-коды, книги и упаковки товаров. Также Goggles может считывать текст на английском, французском, итальянском, немецком, испанском, португальском, русском и турецком языках, переводить его на другие языки, решать судоку и находить в поисковой базе Google товары, похожие на отсканированные.
XX2 век :