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30 mars 2009
Du bruit dans l'moteur : Google, Kindernet, Newssift...
Les news de la semaine, que nous n'avons pas traitées, pas eu le temps de traiter, mais traitées par d'autres. :)
Emilie :
Emilie :
- Je viens de publier mon premier article sur Goopilation, blog dédié à l'actualité de Google (les billets publiés sur les différents blogs de Google sont traduits de l'anglais vers le français).
- Le Financial Times a lancé Newssift, son moteur de recherche.
- Google a encore licencié du monde : 200 personnes au total.
- Découverte d'un bug de sécurité au sein du moteur de recherche de Google : aie !
- La semaine dernière, on parlait de moteurs de recherche et d'enfants : voici un moteur de recherche qui m'a l'air pas mal du tout : Kindernet. Pour le nom, par contre, ils auraient pu faire mieux (on pense à la marque Kinder, or j'imagine que c'est une association de Kid et Internet).
- Bravo à Emilie pour son premier article sur Goopilation.
- Et si l'union faisait la force, et si diviser pour régner était la solution, et si un méta-moteur d'un nouveau genre pouvait être plus pertinent que Google ? Une approche très intéressante.
- TinyEye et la recherche d'images par similarité : Je n'ai personnellement pas été impressionné technologiquement, mais ce moteur offre un vrai service.
- Vous recherchez un moteur de vidéos musicales ultra-rapide ? Fizy est fait pour vous!
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20 nov. 2008
Multicolour Search Lab
Je suis tombée sous le charme du Multicolour Search Lab :The Multicolour Search Lab Alamy Set is a part of Idée Labs—Idée’s technology playground for visual search. With the Multicolour Search Lab Alamy Set, you can browse through nearly 3 million stock photography images, and find ones that share the same colours. Choose up to 10 colours from our palette of 120 different shades.
Difficile de ne pas en parler ici, même si le lien avec la recherche est très limité. D'ailleurs, comment est faite la recherche ? Sur une méta-donné "couleur" ? Idéé Labs, ce sont ceux qui se trouvent derrière TinyEye dont nous avions déjà parlé ici.
Attention, les photos ne sont pas libres de droit. Si vous êtes intéressés par l'une d'entre elles, il faut contacter Alamy. Sinon, la recherche peut se faire également sur une base de photos Flickr.Idée Labs propose également BYO Image Search Lab : vous uploadez une photo (qui se trouve sur votre disque), et le système vous propose les photos d'Alamy qui sont les plus proches. Les informations utilisées pour la comparaison sont la couleur, la forme, la texture, la luminosité, la complexité, les objets et les regions.
A noter que Tiny Music (premier service de la série Tiny Mobile, et seulement utilisable avec un iPhone) est sorti. Le principe est le même que pour les précédents outils :
"TinEye Music is a great way to find out more about an album simply by taking a photo of it. Photograph any album cover and TinEye's image identification system will recognize it and give you links for that album on iTunes, allmusic.com, YouTube, and Wikipedia."
Jérôme : Nous avions repéré ce service depuis un petit moment grâce à un tweet de Prof Aixtal, mais il nous semblait judicieux d'attendre le jour de la fête de la couleur pour publier ce billet. En effet puisque Multicolour Search Lab en connais un rayon sur les couleurs !
Tout comme Emilie, je suis rapidement tombé sous le charme de ce moteur de recherche d'images par couleur : Très simple mais très efficace !
Mais comment font-ils se demande Emilie. Pour m'être penché sur le sujet avec mes collègues de shopreflex pour la détection des doublons de produits, voici une piste (c'est en tout cas celle que nous avons utilisé).
L'indexation des images : rien de bien compliqué. Pour chaque image à indexer, créer un histogramme de couleurs et échantilloner cet histogramme suivant la précision désirée. Nous obtenons ainsi une série de couples couleur / score où pour chaque couleur indexée nous avons son score d'utilisation dans l'image (grosso modo le nombre de pixels utilisant cette couleur).
La recherche des images : là encore, rien de bien compliqué au final : rechercher dans notre base d'images celles ayant le plus gros score pour les couleurs recherchées.
Comme souvent en recherche d'information, le plus compliqué n'est pas dans les algorithmes d'indexation/recherche, mais dans la représentation des connaissance en base. Cette représentation est cruciale puisque c'est elle qui permettra une recherche rapide et flexible. Les solutions qui viennent rapidement à l'esprit dans le cas d'un moteur de recherche d'images par couleur sont : un index inverse qui pour chaque couleur associe les images utilisant cette couleur, on peut aussi imaginer des méthodes de recherche pyramidales ou encore des méthodes de recherche dichotomiques.
Est-ce plus clair comme ça Emilie ?
PS : Prof Aixtal a encore déniché une perle aujourd'hui sur le sujet. Si vous voulez en savoir plus sur la recherche d'images, lisez absolument "Chercher des images par l’image" de Pierre Nobis qui dresse un panorama des modes et des outils de recherche d'images.
Emilie : Merci Jérôme. Oui plus clair, je dirais même très clair.
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