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Chi tra noi non ha utilizzato, almeno una volta, Google immagini? È un’applicazione molto utile per dare un volto ad un personaggio citato in qualche articolo, oppure per visualizzare fotografie della città in cui si trascorreranno le prossime vacanze o, ancora, per vedere l’attrice o la cantante preferita magari in posa discinta. Le ragioni possono essere innumerevoli, insomma.

Tale tipologia di ricerca presenta tuttavia un limite ben preciso: la catalogazione delle immagini avviene attraverso l’analisi del testo che le circonda: caption, alt tag, ancore dei link e via dicendo.
Ne consegue che le serp restituite sono spesso molto imprecise; ricercando ad esempio il termine “Paris” (e ipotizzando che siate interessati a visualizzare fotografie della capitale francese) si ottiene una serp piuttosto discutibile: circa la metà degli item, purtroppo, sono occupati da immagini dell’onnipresente Paris Hilton. In altri item sono raffigurate automobili che sono state presentate a qualche salone di Parigi. Insomma, nemmeno un’immagine della città della Torre Eiffel. Questo, perdonate l’ardire, non è accettabile!

In un prossimo futuro le cose potranno cambiare radicalmente. La UCSD Jacobs School of Engineering ha sviluppato un nuovo algoritmo in grado analizzare, con una certa precisione, ciò che è raffigurato in un’immagine. Questa invenzione permetterà alle prossime generazioni di motori di ricerca per immagini di assolvere ai propri compiti in maniera più efficace ed efficiente.
Nuno Vasconcelos, professore di ingegneria elettrica della UCSD afferma inoltre che, con questa tecnologia, si potranno finalmente catalogare tutte quelle immagini prive di qualsiasi contrassegno e descrizione.

Il set di algoritmi è denominato sistema SML (Supervised Multiclass Labeling). Il suo funzionamento è molto semplice: istruito il sistema, sarà possibile catalogare tutte le immagini in un database. A questo punto il sistema calcolerà la probabilità che un oggetto o una classe di oggetti, su cui il sistema è stato istruito, sia presente in ciascuna immagine. Queste ultime verranno quindi contrassegnate con una etichetta e, a questo punto, sarà possibile effettuare una ricerca sulla base di keyword. SML ha anche la possibilità di catalogare le immagini sulla base dei contenuti. Ad esempio sarà possibile valutare se in un paesaggio sono presenti montagne, cielo o laghi.

Stiamo parlando insomma di un algoritmo di ricerca immagini semantico!