Shutterstock, machine learning per le immagini

Shutterstock ha abbracciato il machine learning; gli utenti potranno ricercare foto con gli oggetti posizionati solo nei punti desiderati.
Shutterstock ha abbracciato il machine learning; gli utenti potranno ricercare foto con gli oggetti posizionati solo nei punti desiderati.

Shutterstock ha deciso di abbracciare il machine learning per identificare il layout delle immagini. Shutterstock non è certamente l’unico sito web che ha deciso di intraprendere questa strada. Pinterest, per esempio, offre la possibilità ai suoi utenti di trovare all’interno del sito immagini contenenti oggetti che vorrebbero individuare. Il noto sito Pornohub, invece, utilizza la medesima tecnologia per individuare le porno star all’interno dei filmati della sua piattaforma. L’implementazione del machine learning all’interno di Shutterstock è, però, differente.

Il nuovo strumento, per il momento, è disponibile solamente all’interno del suo sito dedicato ai test, “Shutterstock Labs”. Oltre a ricercare le foto che includono determinati elementi, come uno smartphone, per esempio, il sistema di machine learning del sito permette di ricercare anche la posizione in cui si vuole vedere comparire questi oggetti. Per esempio, cercando sempre “smartphone”, si potrà specificare di trovare le immagini che includono gli smartphone posizionati in un preciso punto dello scatto. Possibile, inoltre, specificare dove si vuole che all’interno della foto sia presente uno spazio vuoto, opzione perfetta per tutti coloro che cercano un’immagine con un preciso spazio in cui inserire anche una porzione di testo.

Per indicare le posizioni degli oggetti o degli spazi vuoti, è possibile utilizzare un piccolo riquadro dove muovere alcune icone.

Il tool, al momento in beta, sembra funzionare molto bene anche se non appare a volte molto preciso e non è nemmeno possibile specificare composizioni di immagini molto complesse.

Shutterstock, machine learning per le immagini

Shutterstock, machine learning per le immagini

Tuttavia, trattasi pur sempre di un tool all’inizio del suo sviluppo che dimostra come il machine learning possa essere utilizzato per realizzare servizi diversi dal solito e molto particolari.

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