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Verbesserte Bildersuche dank dem ALIPR System

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Automatic Linguistic Indexing of Pictures in Real-Time, kurz ALIPR ist ein neues System zur klassifizierung von Bildern. Forscher der Penn State University haben eine Software entwickelt, mit der die Bildersuche im Internet zukünftig schneller zum Erfolg. Aktuelle Bildersuchprogramme beziehen in ihre Suche den mit den Fotos verbundenen Text mit ein.

Die neue Techik wurde von den Informatikern Jia Li und James Wang entwickelt. Die Treffsicherheit soll mit dem neuen System verbessert werden. Der Algorithmus nutzt eine vorgefertigte Datenbank mit 60.000 Einträgen, welche die Grundlage für das statistische Modell sind, dass dahinter steck.

ALIPR ordnet jedem Foto mindestens eines und bis zu sieben möglichen Tags zu. Dies funktioniert mit einer Genauigkeit von 90 Prozent der Fälle. Tiere und Menschen kann ALIPR unterscheiden. Bei Personen versagt bisher das System und wird höchstwahrscheinlich keine 100 % Treffequote erreichen.

ALIPR kann trotzdem die Bildersuche deutlich zu verbessern, wenn zusätzliche Suchmechanismen ebenfalls zum Einsatz kommen. So kann zum Beispiel die von Google entwickelte Graphenanalyse-Technik kombiniert werden, um irrelevante Ergebnisse herauszufiltern. Dabei werden Eigenschaften von digitalen Bildern verglichen und versucht, ein Ranking ähnlich dem von Google eingesetzten PageRank zu erstellen.

Damit ALIPR noch besser wird, haben die Forscher eine Webseite eingerichtet. Dort können die Nutzer Bilder hochladen und mit Tags versehen. Das Programm selbst schlägt bereits Keyworter vor, die der Nutzer schlieŸlich auswählen kann. Natürlich können auch eigene Schlagworte ergänzt werden. Je mumfangreicher die Datenbank ist, umso besser wird die Bildersuche.

[via]

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