La biblioteca comercial de imágenes Shutterstock ha introducido una nueva tecnología de búsqueda por "visión artificial" que encuentra las fotos según su contenido y no solo las palabras clave que los fotógrafos les han adjuntado. Está diseñado para editores y diseñadores que buscan fotos de calidad profesional que puedan obtener, pero la tecnología tiene potencial para los fotógrafos de todo el mundo..

La nueva búsqueda inversa de imágenes de la compañía puede encontrar fotos que coincidan con una imagen de muestra que usted proporcione, que está diseñada para situaciones en las que ha encontrado exactamente el tipo de foto que desea, pero es propiedad de otra persona. Es realmente fácil de usar: simplemente arrastra una imagen al cuadro de búsqueda para ver una selección de alternativas visualmente similares..

No hay excusa ahora para los editores que están robando fotos de otras personas en línea porque ahora pueden encontrar una imagen pagada de buena fe en un momento, y una que coincida con lo que buscan visualmente y por tema..

Esto es potencialmente mucho más inteligente que depender de los fotógrafos para etiquetar sus imágenes manualmente. Las palabras clave, o 'metadatos', han sido durante mucho tiempo un problema para los fotógrafos y las bibliotecas de imágenes, en parte porque las imágenes de palabras clave son una operación que requiere mucho tiempo que a menudo se pasa por alto y en parte porque cada fotógrafo lo hace de manera diferente.

Demasiadas veces se perderán las fotos potencialmente perfectas porque no tienen la palabra clave que está buscando, o verán muchas imágenes "coincidentes" que solo tienen una conexión tenue con su término de búsqueda..

Es un problema no solo para los editores que buscan imágenes de archivo adecuadas, sino también para los fotógrafos habituales que intentan organizar sus propias bibliotecas de imágenes..

La solución de Shutterstock utiliza una combinación de algoritmos informáticos de hardware y software. "Desglosa una imagen en características principales que puede definir numéricamente". El sistema utiliza una 'red neuronal convolucional' que puede aprender las propiedades que definen un 'cat', por ejemplo.

Sus desarrolladores pasaron por una serie de iteraciones para mejorar y refinar los resultados de búsqueda antes de lanzarlo como producto finalizado en el sitio web de Shutterstock..

La función de búsqueda de Google por imagen funciona de una manera similar. Subes una foto y Google encuentra imágenes visualmente similares en línea. Esta capacidad también está incorporada en Google Photos, por lo que no tiene que agregar más palabras clave y etiquetas porque Google puede encontrar imágenes a través de la similitud visual, datos de ubicación y otras pistas (en su mayoría, de todos modos).

Esto podría convertirse en la próxima gran revolución de imágenes, donde las computadoras no solo pueden reconocer imágenes de aspecto similar, sino que también pueden establecer conexiones entre personas, lugares y eventos en los que quizás no hayamos pensado..

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