Wie die visuelle Suche die Art, wie wir die Welt sehen, verändern wird

Computer werden besser darin, Gesichter und Formen zu erkennen und Verbindungen zwischen Bildern herzustellen. Die visuelle Suche rutscht in ein neues Zeitalter. Dies könnte die Art und Weise verändern, wie wir mit der Welt um uns herum interagieren.

Haben Sie schon einmal Google Maps nach einem Ziel durchsucht und sind dann in die falsche Richtung abgebogen? Das ist Ihnen bestimmt schon viele Male passiert. Sie sind weit die Straße hinunter, bevor der Pfeil auf Ihrem Telefon in die richtige Position rutscht und Ihnen sagt, dass es kälter, nicht heißer wird. Wenn Sie ein Mann sind, müssen Sie natürlich noch ein paar Meter laufen, bevor Sie endlich den Fehler eingestehen und die 180-Grad-Drehung der Scham durchführen.

GPS, Augmented Reality und die visuelle Suche

Das Problem ist, dass GPS-Signale in viel bebauten Städten nicht so gut funktionieren. Sie prallen von den Wänden hoher Gebäude ab und gehen in der Regel ein wenig verloren.

visuelle sucheStellen Sie sich vor, wie schön es wäre, ohne den Gebrauch von GPS zu navigieren. Wenn Pfeile auf dem Bildschirm der Smartphone-Kamera eingeblendet würden, könnten diese den Weg weisen.

Dies ist eine der vielen Anwendungen von Mixed oder Augmented Reality (AR) und Computer Vision, die zusammenarbeiten. Computer Vision ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz. Dieser lehrt Computern, wie Objekte in der realen Welt erkannt und unterschieden werden können. Es handelt sich um die Technologie, die selbstfahrende Fahrzeuge, Gesichtserkennung, medizinische Diagnostik und sogar die Hasenohren und Schnurrhaare unterstützt, die Sie auf Snapchat Ihrem Gesicht hinzufügen können.

AR City App

Das Technologieunternehmen Blippar hat eine „urbane visuelle Positionierung“ entwickelt, von der behauptet wird, sie hätte die doppelte Genauigkeit von GPS. Diese Computer-Vision-Funktion, die in der neuen App AR City integriert ist, erkennt genau, wo sich die Benutzer befinden, und überlagert die Richtungsinformationen auf dem Bildschirm des Telefons.

Jetzt werden Sie sehen können, in welche Richtung Sie gehen soll, indem Sie den Pfeilen folgen, die auf dem Bild der echten Straße liegen.

Aber diese Detailtiefe ist derzeit nur in Central London in Großbritannien und in San Francisco und Mountain View in Kalifornien verfügbar, erklärt Danny Lopez, Chief Operating Officer von Blippar.

Grundlegende Navigation, Nutzung von AR, welche über Apple Maps gelegt wird, wird Wege durch 300 Städte zeigen und die bestehende GPS-Technologie nutzen, sagt er. Straßennamen und Informationen über besondere Orte werden ebenfalls über die Karten gelegt. Diese Beta-Version der AR City App ist jedoch nur auf Apple iPhone 6s und höher verfügbar.

Blippar hat sich anfangs darauf spezialisiert, AR auf Marketing zu übertragen – Produkte werden zum Leben erweckt, wenn Sie Ihr Smartphone auf diese richten. Seither hat es seine Aufmerksamkeit auf die „Indexierung und Katalogisierung der physischen Welt“ fokussiert, sagt Lopez.

Wie Computer die Welt verstehen

Aber Maschinen dazu zu bekommen, die Welt visuell zu verstehen, ist keine leichte Aufgabe. „In der Vergangenheit haben Computer Textdaten verstanden und organisiert“, sagt Ian Fogg, Principal Analyst bei der Forschungsfirma IHS Markit. „Aber in den letzten Jahren haben wir gesehen, wie Computer Fotos basierend auf dem Verständnis der Zusammensetzung organisieren. Ob es sich nun hauptsächlich um Strände, Wälder, Menschen usw. handelte.visuelle suche

„Jetzt werden sie in Echtzeit analysiert – so wie die Microsoft Translate App ein Zeichen erkennt und es sofort übersetzt.“ Computer „sehen“ digitale Bilder nicht, sie sehen nur Zahlen, also müssen sie trainiert werden, diese Muster zu interpretieren. „Dazu müssen Tausende und Abertausende von Bildern in Pixel zerlegt werden. Dann werden mithilfe von Algorithmen der Maschine der Unterschied zwischen einem Menschen, einem Haus oder einem Auto vermittelt“, sagt Lopez.

Blippar benötigte drei Monate, um sein System zu trainieren. Jede Fahrzeugmarke und jedes -modell in den USA wird mit einer Genauigkeit von 97,5% erkannt. Nichts davon hätte ohne den Anstieg der Cloud-Computing-Leistung erreicht werden können, fügt er hinzu.

2017-12-06T11:31:49+00:00
Erfahrungen & Bewertungen zu Impuls1