Slik får du orden på feriebildene Og vet hva du ser på Randi Karlsen, Institutt for informatikk, UiT Norges arktiske universitet
Jul 24, 2015
Slik får du orden på feriebildene Og vet hva du ser på
Randi Karlsen, Institutt for informatikk, UiT Norges arktiske universitet
CAIM* prosjektet
• Bakgrunn
– Enorme mengder informasjon og bilder
er tilgjengelig
– Problemer med å vite hva vi ser og finne
det vi ønsker
• Tilnærming
– Kobler bilder mot annen informasjon
– Analyserer og utvider metadata til bilder
– Forbedre muligheter for søk,
organisering og forståelse av bilder.
• Utvikler nye metoder, algoritmer og
prototyper
* CAIM – Context-aware image management
InfoAlbum
• Mål: tilby brukeren informasjon om
– Innholdet i bildet
– Stedet der bildet er tatt
• Basert på metadata til bildet
• Samler informasjon relatert til
bildet fra mange kilder på
Internett.
• Testet bilder av attraksjoner og
hendelser
• Dato/tid • GPS koordinater • Nøkkelord
Input til InfoAlbum:
InfoAlbum
• Stedsnavn • Tagger • Værinformasjon • Posisjon på kart • Relaterte bilder • Artikler • Web sider
Presentert for brukeren:
Wikipedia artikler • Max 5 artikler til ett bilde • For ca. 85% av bildene
presenteres en artikkel som beskriver innholdet i bildet.
Web sider • Via Google søk • Ca. 40% relevant til
innholdet i bildet.
InfoAlbum
LoTagr – Automatisk tagging av bilder
• Annotering hentes fra
relevante bilder på Flickr.
• Basert på lokasjon
• I gjennomsnitt er over
80% av taggene relevant
til innhold i bildet.
• 65% av bildene får tag
som navngir det man ser.
Collected tags
chicago, illinois, skyscraper,
skyline, hancock, city,
johnhancockcenter,
johnhancock, building,
urban, night, il, downtown,
architecture
Sosialt bildesøk
• Store mengder informasjon
er et problem også på
sosiale media
• Søk etter bilder av personlig
interesse for bruker.
• Sosial rangering av bilder.
• Analyse av sosialt nettverk
identifiserer nære venner og
sentrale aktører for bildesøk.
• Bruker Facebook i
eksperimenter.
Social Ranking Without Ranking
47.94
42.81
38.71
CAIM prosjektet
Flere prototyper, f.eks:
• Identifisere hendelser basert på metadata til bilder.
• Bildesøk med tegning som spørring.
• Automatisk beskrivelse av bildesamlinger.
Bidrag:
• Støtter mer effektive bildesøk
og personalisering.
• Kobler informasjon fra mange
kilder basert på metadata.
• Merverdi via kombinering av
informasjon.
• Bruker metadata for å øke
kunnskapen om både
informasjon og info kilder
• hvor god er info/kilder
• bruksområde
Partnere: • UiT Norges arktiske universitet • Universitetet i Bergen • NTNU • Telenor