La prendo alla larga.
Da qualche mese mi sto occupando per lavoro di Content Based Image Retrival (CBIR). Si tratta di sistemi software che in prima battuta cercano di identificare il contenuto di una immagine e di descriverlo attraverso un insieme di caratteristiche, ad esempio i colori e la loro distribuzione, le forme presenti, i contorni degli oggetti, le tessiture (che descrivono come variano nell'immagine colori e intensità luminosa), ....
Queste caratteristiche possono poi essere utilizzate per ricercare immagini "per similitudine" in grandi database, dove le immagini presenti sono state descritte in base alle stesse caratteristiche.
Immaginate ad esempio che io abbia bisogno di trovare Foto di mucche al pascolo, magari per una pubblicità. Prendo una mia immagine di esempio, contenente una mucca la pascolo, la do in pasto al sistema e questo mi trova su web o su siti specializzati tutte le foto con mucche al pascolo. Il tutto viene fatto analizzando l'immagine di esempio e ricercando quelle con caratteristiche simili, senza che io gli debba spiegare che cerco immagini con mucca, prato, montagne, ....
Facile a dirsi ma molto difficile a farsi, ad oggi i sistemi esistenti continuano apresentare numerose difficoltà, limitazioni, errori.
Non molti lo sanno ma Google Immagini integra al suo interno anche un CBIR. Quando i crawler di google indicizzano le pagine web, le immagini in esse contenute vengono processate e le caratteristiche estratte vengono inserite nel database, assieme alle informazioni ricavate dal testo nella pagina in cui le immagini si trovano (questa è la grande potenza di google, associare alle caratteristiche delle immagini le indicizzazioni dei testi associati).
Ora viene il bello. Marco dice che ha provato a cercare con Google "fused anthers, bifid pistil, long pistils... " ma non ha trovato nulla. In questo modo ha usato le indicizzazioni testuali di Google.
Ma c'è un'altra possibilità. Si può trascinare nella finestra di Google Immagini una immagine di esempio e fargli cercare quelle simili, sfruttando quindi le caratteristiche che il CBIR estrae dall'esempio e quelle associate alle immagini nel database immenso di Google.
Stamattina stavo facendo un po' di prove con immagini di vario tipo per cercare di capire come funziona il CBIR di Google. Ho avuto l'idea di provare a passargli le nostre immagini di fiori e, tra queste, quelle della pianta di Marco che non si riusciva a determinare.
Ho fornito a Google la seconda Foto di Marco, Google mi ha sparato fuori una valanga di Foto di fiori bianchi, me le sono guardate con un po' di attenzione e sono saltate fuori le Ageratine!
Diciamo che sono anche stato fortunato, perchè la cosa non funziona spesso così bene. Ad esempio ho provato a passare qualche immagine di Ophrys sphegodes e non c'è verso che tiri fuori un'orchidea. Capisce che si tratta di una pianta e un fiore, ma più in la non va. Le orchidee gli stanno antipatiche.
Morale: non si può certo pensare di classificare le piante in questo modo (tra l'altro così facendo non si impara un bel nulla e finisce il piacere del gioco) però quando si ha una pianta che assolutamente non si riesce ad inquadrare, si può provare a fare una ricerca testuale, come ha fatto Marco, oppure si può provare a usare direttamente le foto.
carlo
egidio
