Nowy algorytm MIT zbada jak bardzo Twoje zdjęcia zapadają w pamięć

Obliczenia fotograficzne to na pewno ogromna część przyszłości obrazowania. Bez względu na to, czy mówimy o oprogramowaniu do korekcji aberracji chromatycznych, czy o wieloobiektowych aparatach – musimy pamiętać, że matematyka idzie w parze z fotografią oraz nowymi technologiami. Może to otworzyć wiele dotychczas zamkniętych wrót i pokazać nowe ścieżki rozwoju, które mogą zrewolucjonizować branżę.

Naukowcy z MIT Computer Science oraz Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) stworzyli algorytm, który jest w stanie zbadać i przewidzieć skłonność zdjęcia do bycia zapamiętanym. Dodatkowo niesamowite jest to, że celność wzoru zbliżona jest bardzo mocno do ludzkiej percepcji obrazu.

Aditya Khosla:

Zrozumienie sposobu zapamiętywania może pomóc nam stworzyć systemy do przechwytywania najważniejszych informacji lub przechowywania tych, które łatwo jest zapomnieć. To tak jakby mieć natychmiastową grupę badawczą, która od razu da wynik badania – czy ktoś zapamięta daną wiadomość obrazową.

MemNet znajdzie na pewno zastosowanie w wielu branżach jak: reklama, social media, kinematografia, nauczanie oraz kwestie medyczne związane z ulepszeniem ludzkiej pamięci. Algorytm używa metody „deep-learning” - obszaru sztucznej inteligencji opartego na sieci połączeń i kojarzenia faktów, dzięki któremu komputery są w stanie przyswajać wiedzę bez ingerencji człowieka.

Przyjrzyjmy się jak w praktyce działa algorytm MIT. Ośrodek oferuje bezpłatne demo algorytmu na stronie internetowej. Po wgraniu fotografii program analizuje obraz i podaje wynik, który waha się w przedziale 0-1. Im wynik jest bliższy 1, tym bardziej nasza fotografia jest podatna na zapamiętywanie. Oprócz tego pojawia się filtr na wzór mapy termicznej pokazujący najmocniejszy punkt obrazu.

Przetestowałem 3 zdjęcia. Pierwsze z nich miało wynik 0,828 oraz najmocniejszy punkt w obrębie oka modelki. Drugie uzyskało wynik 0,92, a najgorętsze miejsce obrazu było w okolicach twarzy. Trzecie osiągnęło wynik 0,871 i silny obszar przy twarzy i ręce fotografowanej osoby.

To narzędzie na pewno znajdzie zastosowanie w przyszłości nauk wizualnych. Algorytm przeniósł rozumienie złotego podziału na wyższy poziom, gdzie matematyka nie jest tylko wyrysowanym schematem a praktycznym, dokładnym obliczeniem.

Więcej informacji znajdziecie na stronie internetowej MIT News.