Почему же все таки Drupal? — Первоначально я остановил выбор на Wordpress, поскольку многопользовательская CMS меня не интересует, то решил попробовать именно Wordpress. Было это в 2008 году. Но на тот момент (возможно сейчас что-то изменилось) мне не удалось найти ни одного модуля или нескольких модулей, который бы удовлетворял следующим нехитрым требованиям (в порядке важности):

1. группировка фотографий по альбомам, с возможностью добавления описания к альбому
2. загрузка нескольких фотографий в альбом минимальным числом кликов
3. группировка альбомов по категориям
4. показ альбомов в виде топиков с описанием и превью из нескольких фотографий на главной странице
5. прямая ссылка на любой альбом
6. комментарии посетителей для альбома и отдельной фотографии (с премодерацией)
7. управление размером отдаваемого формата

А вот с Drupal все это удалось реализовать, об этом и топик.

Друзья, представляю вам перевод статьи «The 7 deadly sins of software development» автора Neil McAllister, опубликованной на infoworld.com.

Базы данных изображений могут быть очень большими и содержат сотни тысяч и даже миллионы изображений. В большинстве случаев эти базы проиндексированы только по ключевым словам. Эти ключевые слова вносит в базу оператор, который также распределяет все изображения по категориям. Но изображения могут быть найдены в базе и на основе собственного содержания. Под содержанием мы можем понимать цвета и их распределение, объекты на изображении и их пространственное положение и т.д. В настоящее время алгоритмы сегментации и распознавания развиты недостаточно хорошо, тем не менее, сейчас уже существует несколько систем (в том числе коммерческих) для поиска изображений на основе их содержания.

На данный момент происходит лавинообразное увеличение числа мультимедиа-ресурсов, в частности ­ изображений. Как следствие, возрастают требования к средствам систематизации и поиска подобных ресурсов. Большинство существующих на данный момент систем,
осуществляющих поиск информации по описанию (англ. Description-Based Image Retrieval, DBIR), уже не могут в полной мере удовлетворить потребности человека. Поэтому все больше растет интерес к поиску объектов по содержанию (англ. Content-Based Image Retrieval, CBIR).

Следует отметить, что во многих сферах деятельности пользователю приходится сталкиваться с изображениями человеческих лиц: начиная от стремительно развивающихся социальных сетей и заканчивая областью криминалистики. И хотя к данной задачи применимы общие методы поиска и классификации, она требует более высокой точности решения. Подобное требование объясняется, по большему счету, сложностью строения самого лица и множеством деталей, затрудняющих выделить общие типы лиц (родинки, прически, растительность на лице и т.д.). Вполне естественно, что требование к точности результата ведет к повышению вычислительных затрат алгоритмов поиска и распознавания лиц.