Ищем и находим с помощью Картинок Google. Поиск по картинке

Приложений с дополненной реальностью в App Store не так уж и много. А действительно качественных и интересных из них — и того меньше. По большей части это игры, которые серьезными проектами и не назовешь. Тем не менее иногда разработчики выпускают стоящие внимания проекты. Например, интересный переводчик Word Lens , умеющий переводить текст с помощью камеры вашего смартфона “на лету”. А как насчет определения предметов по фотографии?

Camfind — неприглядное, на первый взгляд, приложение, которое с легкостью пропустят 90% пользователей, выискивая что-нибудь новое в магазине приложений Apple. Название, иконка и описание составлены так, что первая мысль, приходящая в голову — это “очередной развод”. Однако взглянув на “цену” и отсутствие встроенных покупок, любопытство берет верх. Именно так я и скачал это приложение.

На удивление, заявленные возможности действительно работают, но с небольшими оговорками. Camfind — приложение, которое с помощью сделанной вами фотографии определяет предмет на ней. Допустим, вы проходите мимо какого-нибудь магазина и замечаете на витрине какой-то товар. Делаете снимок, который загружается на сервера разработчика, а далее распознается. После идентификации вас перекидывает в поисковик Google для просмотра результатов. Таким образом вы можете узнать о любом неизвестном для вас предмете, просто сфотографировав его.

Кроме того, есть и более стандартные методы идентификации: сканирование штрих- и qr-кодов, распознавание голоса — но все это уже давно реализовано в других приложениях, именно поэтому распознавание предметов на фотографиях — самое интересное. Я сделал несколько фотографий и обнаружил, что приложение справилось с каждой из них вполне прилично. По фото телевизора Camfind выдал мне результат не только о том, что передо мной цветной, плоский телевизор, но и его марку. Сфотографировав цветок в коридоре, приложение мне выдало “зеленое растение в комнатном горшке”.

По заявлениям разработчиков, вы можете также делать снимки различных афиш мероприятий или каких-либо мест города, чтобы получить о них дополнительную информацию. Однако, видимо, не для этой страны. К тому же закрадывается подозрение, что ваше фото обрабатывается не каким-то специализированным алгоритмом, а обычными людьми, которые сидят и “разгребают” фотографии, присланные к ним (возможно, не все, но какую-то часть).

В любом случае, как и с переводчиком Word Lens , приложение не несет какой-то конкретной цели по упрощению вашей жизни. На данный момент это, скорее, демонстрация технологии, нежели финальный продукт. Вполне возможно, что в будущем подобные наработки будут выведены в разряд куда более полезных приложений.

Тем не менее приложение целиком и полностью бесплатно, поэтому можете скачать и лично убедиться в его работоспособности. Как минимум, это интересно.

Новая разработка поискового гиганта уже превзошла человека.

Большинство из вас знают о функции поиска по фото в Google. Достаточно перейти в режим Картинки, добавить ссылку на снимок или загрузить файл с компьютера и поисковая система определит объект, расположенный в кадре.

Однако, срабатывает такой трюк исключительно с популярными достопримечательностями и известными местами. Google без труда распознает Эйфелеву башню, Статую Свободы или египетские пирамиды. Однако, стоит загрузить просто снимок улицы своего города и поиск не увенчается успехом.

Специалисты в Google не сидят на месте и разрабатывают нейронную сеть PlaNet , которая позволит искать местность по фото более точно. Для анализа и поиска данная система разбила большую часть суши на 26 000 зон. Каждая из них характеризуется определенными особенностями и отличается от других.


Для обучения PlaNet использовали более 120 млн. снимков с добавленными гео-тегами. Позже для проверки системы ей предложили распознать местоположение 2 млн. фото с Flickr. Нейронная сеть смогла определить положение 3,6% снимков с точностью до улицы, 10% - с точностью до города. Страна была установлена в 28,4% случаев, а континент - в 48% .


PlaNet замечает на фото то, что бросится в глаза не каждому человеку. Система узнает блюда, растения, направление движения на дороге, животных, архитектуру зданий и другие особенности. После анализа поисковая машина выдает свое предположение о месте съемки.

Результаты PlaNet сравнили с результатами экспертов-путешественников в GeoGuessr . В этой игре используются снимки улиц Google Street View, необходимо угадать место, где было сделано фото.

Нейронная сеть показала себя лучше, чем команда экспертов. Средний результат погрешности PlaNet составил 1131,7 км., путешественники ошибались в среднем на 2320,75 км.

Интересно, а сможет ли угадать PlaNet место снимка по ковру на заднем фоне.

Лайкнуть

Лайкнуть

Твитнуть

Пример: у нас есть фотография пейзажа, но мы не знаем, что это за такое красивое место:

Как и в предыдущих вариантах, нажимаем кнопку в виде фотоаппарата в строке поиска, загружаем фотографию и получаем результат:

Предупреждаю - это работает не всегда. Для правильного результата эта фотография или очень похожая должна уже быть в базе поиска картинок Google, т.е. быть в интернете, также возле картинки на странице должно располагаться описание. Если достопримечательности можно легко узнать (т.к. известное место и в интернете «известно»), то с предметами шанс найти описание почти нулевой.

Если информации о месте нет, мы увидим страницу с похожими фотографиями по аналогии со следующим примером.

Раньше в этом был силен поисковик TinEye , как я уже рассказывал ранее. Но Картинки Google тоже не лыком шиты.

Как и раньше, открываем поиск по картинкам от Google , нажимаем в строке поиска значок фотоаппарата и загружаем (к примеру) фотографию рыжего котенка:

И нажимаем ссылку «Похожие изображения «. Напомню: можно не загружать фотографию, а указать ее адрес в интернете либо просто ввести в поиск запрос «рыжий котенок», навести стрелку мыши на фотографию и нажать «Похожие «.

В любом случае, эти действия приведут к поиску похожих фотографий:

Обратите внимание на надпись «Похожие» над картинками. Значит, сейчас работает этот режим. Нажатие на крестик справа выключит его. Щелчок по картинке откроет, как и следует, увеличенную копию на фоне сайта, где эта картинка находится.

Вывод

Поиск картинок Google всегда действует одинаково. В зависимости от того, что удалось найти, страница поиска меняется. При очень успешном результате, когда удается точно опознать название фотографии и найти информацию по ней, нас перекидывает на страницу поиска по тексту (как в случае с поиском достопримечательности).

Фактически, сайт поиска старается предугадать - что же нам нужно на самом деле. Иногда успешно, иногда нет. Разницы между приведенными выше примерами фактически нет. Поиск всегда происходит одинаково, просто мы смотрим в разные места поиска и нажимаем нужные нам ссылки. Я лишь привел самые «контрастные» примеры, поэтому не следует искать кнопочку «Поиск похожих фотографий» или «Поиск человека по фотографии». Их нет. Поиск всегда один. Все зависит лишь от того, что мы ищем.

Лайкнуть

Лайкнуть

Один из самых простых способов, который можно использовать для определения местоположения объекта, — это поиск похожих изображений в Google или TinEye. Если найти название объекта, будет несложно узнать название места, где он находится. Но этот способ срабатывает не всегда. Поэтому можно попробовать другие методы. Например, проверить то, чего не видно на фотографии, но что может дать важное понимание о самом изображении.

В метаданных, а также EXIF-данных можно, среди прочего, найти:

• Дату и время создания изображения
• Данные о геолокации
• Модель камеры и параметры создания снимка (диафрагма, выдержка и т.д.)
• Информацию о собственнике снимка

Это может быть полезным при проверке двух аспектов: места и времени создания фотографии, а также того, было ли изображение отредактировано и каким образом.

Как раз информация о геолокации (если она будет в метаданных) может помочь с предельной точностью установить место съемки. Но в то же время наличие данных о геолокации зависит от нескольких факторов. Во-первых, от устройства, которым была сделана фотография. В некоторых камерах или мобильных устройствах может не быть GPS-датчика, фиксирующего координаты. Во-вторых, от желания пользователей мобильных устройств — они могут отключить геолокацию из-за соображений приватности или уменьшения нагрузок на аккумулятор. В-третьих, наличие таких данных зависит от ресурса, на котором фотография была опубликована. Социальные сети Facebook, Twitter или Instagram удаляют метаданные с самих фотографий во время их загрузки на серверы этих ресурсов. Но в то же время они могут непосредственно показывать информацию о местонахождении автора фотографии (а также поста/твита), если он дал доступ к GPS-датчику своего мобильного устройства.

Проверить наличие метаданных довольно просто. Можно загрузить файл фотографии и правой клавишей мыши открыть его свойства. Во вкладке «Подробно» будут собраны все существующие метаданные. Но для более быстрого и эффективного анализа EXIF-данных можно использовать специальные онлайн-ресурсы. Одним из таких ресурсов является Jeffrey’s Exif Viewer . Написанный и выложенный в открытый доступ американским программистом, этот сервис анализирует и показывает всю доступную информацию из метаданных.

Например, загрузив на этот сервис фотографию, опубликованную в начале текста, мы узнаем, что она была сделана на iPad 6 октября 2013 года в 16^59. Поскольку ссылка на фотографию не была взята с серверов Facebook или Twitter, в метаданных осталась информация о координатах. Удобность Jeffrey’s Exif Viewer заключается в том, что он сразу иллюстрирует эти координаты на картах Google. Таким образом, мы не только можем определить, что фотография сделана в Брно (Чехия), но даже сможем сказать, под каким углом и в каком направлении. Это может быть полезным при проверке информации об определенном объекте.

Другой похожий ресурс для проверки метаданных – FindEXIF.com – работает точно так же и может быть альтернативой Jeffrey’s Exif Viewer. Но в нем нет возможности загрузить фотографии. Сервис работает только с ссылками.

Фотографии из определенных географических мест также можно искать с помощью Panoramio . Этот сервис использует EXIF-данные для публикации фотографий на карте. Впрочем, на Panoramio чаще публикуют пейзажные фотографии из различных мест, чем репортажные фото с разных событий.

Еще один аспект, при проверке которого могут помочь метаданные, — это информация о том, как изображение было отредактировано. Для этого может быть полезен сервис FotoForensics . На ресурс можно непосредственно загрузить фотографию или просто вставить ссылку на нее. Прежде всего, сервис показывает существующие в файле снимка метаданные, так же как Jeffrey’s Exif Viewer. Из метаданных можно получить информацию как о дате съемки, так и о дате редактирования. Но еще FotoForensics предлагает так называемый ELA (Error Level Alysis) — уровень сжатия файлов. Это своего рода сканнер, которые показывает манипуляции с изображением, даже если они не видны на первый взгляд. Зная специфику этих данных, можно эффективно определять масштабы и тип редактирования снимка. Например, был ли использован фотомонтаж при редактировании изображения.

На странице этого ресурса есть множество материалов с рекомендациями и пробными заданиями для более подробного анализа снимков. Назовем только некоторые из них:

— области одинакового цвета при ELA тоже должны иметь одинаковую яркость. Если при ELA какая-то область изображения светлее другой того же цвета, то ее могли редактировать;

— каждое пересохранение JPEG сжимает изображение, ухудшая его качество. На слишком сжатых изображениях будут видны шумы;

— на смонтированном изображении вставленный объект при ELA будет значительно ярче, чем другие области. Также ярче будут области с высоким контрастом (текст, линия, контур);

— графические редакторы от Adobe оставляют на монотонных областях изображения следы цвета радуги. Эти следы необязательно будут свидетельствовать о фотомонтаже. Чтобы такие следы появились, достаточно сохранить изображение с помощью программ Adobe.

Фейковое фото урагана Сенди. На кадр из фильма «Послезавтра» путем монтажа наложили телевизионный титр

Не каждая фотография, особенно из соцсетей, будет содержать метаданные с датой, автором и местом съемки. Это было бы слишком просто. Но важно помнить, что проверка достоверности контента из Сети – это всегда процесс, при котором части информации собираются из разных источников и с помощью разных инструментов. И чем больше инструментов задействовано в этом процессе, тем более полной будет становиться картина.

Любая современная цифровая фотокамера записывает в файл с фотографией дополнительную информацию о снимке - данные EXIF: модель фотоаппарата, которым сделан снимок, значения выдержки, диафрагмы, фокусное расстояние, светочувствительность ISO, время и дату съемки и др.

При загрузке фотографии на Яндекс.Фотки эта информация сохраняется. Чтобы ее открыть, на странице просмотра фотографии нажмите значок Ещё и выберите пункт Показать EXIF .

Почему у некоторых снимков нет EXIF?

Если фото снято на пленочную камеру, а затем отсканировано, оно не может иметь EXIF-данных, потому что они присваиваются фотографии при создании файла цифровым фотоаппаратом.

Графические редакторы (например, Adobe Photoshop, Lightroom) при определенных параметрах сохранения файлов могут удалять EXIF-данные.

Также EXIF-данные не оставляют некоторые мобильные телефоны.

Как узнать модель камеры, которой сделан снимок, и посмотреть другие фото, снятые на эту камеру?

1. На странице просмотра фотографии нажмите значок Ещё .
2. Выберите пункт Показать EXIF .
3. Нажмите ссылку снимки, сделанные этим устройством .

Вы попадете на страницу с фотографиями других авторов, чьи работы сделаны этой моделью камеры и размещены на Яндекс.Фотках.

Как узнать, где сделано фото?

Каждое фото на Яндекс.Фотках можно привязать к карте. Если фотография уже привязана к карте, чтобы узнать ее местоположение, нажмите ссылку На карте , которая расположена на странице просмотра фотографии.

Если же фотография не привязана к карте, но вы знаете, где она сделана, вы можете предложить автору фотографии свой вариант размещения на карте. Для этого нажмите ссылку Привязать к карте под снимком.

Вы перейдете на страницу с картой, где сможете указать местоположение фотографии. Если автор согласится с вашим предложением, вы получите сообщение по почте.