Программу «научили» определять город по архитектуре



    Поколения архитекторов и дизайнеров (раньше, понятно, такого термина, как дизайнер, не было) работали сотни лет, создавая неповторимые очертания разных городов и отдельных зданий. Само собой, у каждого города с течением времени проявились индивидуальные черты (имеются в виду крупные города, вроде Парижа и Нью-Йорка, у мелких промышленных населенных пунктов индивидуальности практически нет). Понятно, что многие из нас, взглянув на фотографию пары зданий какого-либо города, способны сказать, Париж это, Нью-Йорк или Пекин. Теперь на это способно и программное обеспечение.

    Исследователи из Carnegie Mellon University и INRIA/Ecole Normale Supérieure (Париж) создали программу, которая выделяет характерные черты зданий из сотен тысяч снимков Google Street View, разных городов. Для какого-то города это может быть большое количество пожарных выходов, для другого — огромное количество балконов и балкончиков с металлическим ограждением. Элементов, вычленяемых программой, очень много, их тысячи, и все они являются отличительной чертой каких-либо городов.

    Принцип работы системы родственен привычному многим data mining. Правда, в нашем случае данные система получает из снимков. В результате по одному снимку городского ландшафта система может определить город, где находится местность с фотографии. Кроме того система может провести анализ, и сообщить, какого типа фонари, балконы, колонны для какого города характерны. В некоторых случаях по снимку одного здания эта программа позволяет указать, в каком городе это здание стоит.

    Само собой, программа еще не в состоянии определять города-близнецы, где нет индивидуальных черт. Кроме того, и в крупных городах система иногда ошибается. Тем не менее, проект достаточно интересен, а разработчики постепенно совершенствуют и «обучают» свое детище.



    Via popsci.com
    Support the author
    Share post

    Comments 19

      +11
      Шутка «Узнай страну по фотографии» перестает быть шуткой.
        +1
        Украину можно определять только по одним лишь дорогам
          0
          к 2013му обещают исправить
            +4
            Осталось «научить» программу определять покращення
              +2
              Скорее всем коней раздадут.
                +1
                Тогда по кучам навоза распознавать будут :)
              0
              Не ездил по украинским, а вот по русским да.
              Но что-то мне подсказывает, что программа просто перегрузится и самоуничтожится, т.к. не поймет, Россия это, или Украина.
                +1
                Если разметка кривая и нарисована от руки, то это скорей Россия.
                –1
                А Россию ещё и по дуракам…
                0
                Ну отлично, только я не понимаю почему в хабе «Ненормальное программирование»? Это полезное изобретение.
                  0
                  полезное, но страшное
                  большой брат, ред квин и т.д.
                    0
                    Да ладно, просто чуть-чуть облегчили работу разведок. Принципиальной разности между эрудированным человеком и программой нет.
                      0
                      Хо-хо
                      Никто не говорит о «единичном» расследовании. После дата майнинга должен быть следующий логичный шаг. Очень эрудированный человек не может физически просмотреть все фото на фликере и проанализировать полученную информацию. Программа сможет. Ей теперь даже координаты точки съемки не нужны.
                        0
                        Ну опять же, все фотки не нужны, нужны конкретные данные. И получить конкретные данные теперь проще и быстрее, только и всего.
                  +3
                  Сэкономлю заинтересовавшимся немного времени и, заодно напомню, что реальные пацаны как правило указывают первоисточник а не пересказ в прессе:
                  graphics.cs.cmu.edu/projects/whatMakesParis/
                  graphics.cs.cmu.edu/projects/whatMakesParis/paris_sigg.pdf

                  Самый смак — это алгоритмическая солянка, представляющая разностороннюю кластеризацию по наборам SIFT профилей, сколько это жрет в вычислительном плане при подготовке базы страшно представить.
                    0
                    С учетом пугающей тенденции к точечной застройке в городах нашей славной родины, всяческие архитектурные ансамбли могут идти лесом. Вслед за программой их распознавания. К сожалению.
                      0
                      В Питере, учитывая какая у нас мешанина стилей, программа должна зависнуть.
                        0
                        Мобильный клиент будет? Однажды после нового года я не мог понять в Миассе я, или в Челябинске. Оказался в Магнитогорске.
                          +3
                          И как это выглядело бы в Москве:
                          image

                          Only users with full accounts can post comments. Log in, please.