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(Libertad Digital) Según explica el New York Times, el proyecto fue presentado el pasado jueves 24 en una conferencia en Pekín. El algoritmo, llamado VisualRank, mezcla métodos de reconocimiento de imágenes por software con técnicas para dar distintos pesos a imágenes cuyo aspecto sea similar.
En la actualidad, los buscadores encuentran imágenes basándose en el texto que puede asociarse con ellas en una página web, debido a que el análisis de imágenes sigue siendo un reto para los investigadores. Aunque se ha avanzado en apartados como el reconocimiento de caras, los ordenadores son incapaces de reconocer objetos como montañas o tazas de café.
El artículo de Shumeet Baluja y Yushi Jing, titulado PageRank para búsqueda de imágenes de productos, describe un sistema similar al empleado por Google para las páginas web. El buscador emplea los enlaces que se hacen a los sitios web para aumentar la puntuación de los mismos. Así, páginas web como la propia Google, a la que enlazan millones de páginas, tiene mucho más peso que la web de un ayuntamiento, a la que pocos sitios enlazan.
En el sistema propuesto, se analizarían las imágenes referidas a una búsqueda, como por ejemplo "iPod", en busca de atributos comunes y tendrían más peso aquellas imágenes que más atributos comunes presentan. Hacerlo con todas las imágenes no sería práctico, aseguraron los investigadores, porque requiere mucha potencia de proceso, de modo que se han limitado a las 2.000 búsquedas más populares de productos. Haciendo pruebas con 150 empleados de Google, el nuevo sistema habría devuelto un 83 por ciento menos de resultados irrelevantes.
