La bibliothèque d'images commerciales Shutterstock a présenté une nouvelle technologie de recherche "vision par ordinateur" qui permet de rechercher des photos en fonction de leur contenu et pas uniquement des mots-clés que les photographes ont associés. Elle est conçue pour les éditeurs et les concepteurs recherchant des photos de qualité professionnelle qu'ils peuvent utiliser sous licence, mais cette technologie présente un potentiel pour les photographes du monde entier..

La nouvelle société Reverse Image Search de la société peut trouver des photos correspondant à un exemple d'image que vous fournissez, conçu pour les situations dans lesquelles vous avez trouvé exactement le type de photo que vous souhaitez mais que celui-ci appartient à quelqu'un d'autre. Son utilisation est très simple: il vous suffit de faire glisser une image dans le champ de recherche pour afficher une sélection de variantes visuellement similaires..

Il n'y a aucune excuse maintenant pour les éditeurs qui extraient en ligne les photos d'autres personnes, car ils peuvent désormais trouver une image payée authentique en quelques instants, et qui correspond à ce qu'ils recherchent visuellement et par sujet..

C'est potentiellement beaucoup plus intelligent que de compter sur les photographes pour marquer leurs images manuellement. Les mots clés, ou «métadonnées», ont longtemps été un problème pour les photographes et les bibliothèques d'images, en partie parce que la création d'images par mot-clé est une opération fastidieuse souvent négligée et en partie parce que chaque photographe le fait différemment..

Trop souvent, vous manquerez des photos potentiellement parfaites car elles ne contiennent pas le mot-clé que vous recherchez, ou vous verrez beaucoup d'images "correspondantes" qui n'ont qu'un lien ténu avec votre terme de recherche..

C'est un problème non seulement pour les éditeurs qui recherchent des images d'archives appropriées, mais également pour les photographes ordinaires qui essaient d'organiser leurs propres bibliothèques d'images..

La solution de Shutterstock utilise une combinaison de matériel informatique et d'algorithmes logiciels. "Il décompose une image en caractéristiques principales qu'il peut définir numériquement." Le système utilise un "réseau de neurones convolutionnel" qui peut apprendre les propriétés qui définissent un "chat", par exemple.

Ses développeurs ont effectué toute une série d'itérations pour améliorer et affiner les résultats de la recherche avant de le publier en tant que produit fini sur le site Web de Shutterstock..

La fonctionnalité Recherche par image de Google fonctionne de manière similaire. Vous téléchargez une photo et Google trouve des images visuellement similaires en ligne. Cette fonctionnalité est également intégrée à Google Photos, de sorte que vous n’aurez plus à ajouter de mots clés et de balises, car Google peut rechercher des images grâce à la similarité visuelle, aux données de localisation et à d’autres indices (dans tous les cas)..

Cela pourrait devenir la prochaine grande révolution de l'imagerie, où les ordinateurs ne peuvent pas simplement reconnaître des images similaires, mais également établir des liens entre des personnes, des lieux et des événements auxquels nous n'aurions peut-être pas pensé..

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