Shutterstock stellte in den letzten Tagen seine neue innovative Such- und Bilderkennungsfunktion für die mobile Nutzung vor, die erstmalig im März für Desktop-Anwendungen zur Verfügung stand. Mit der umgekehrten Bildsuche können User die Welt um sie herum auf ihren Handys einfangen, die Fotos dann über die Shutterstock App hochladen, um in den über 80 Millionen Bildern innerhalb der Shutterstock Kollektion nach ähnlichen Inhalten im gleichen Stil zu suchen.
Seit dem Launch der ersten mobilen App vor fünf Jahren investiert Shutterstock kontinuierlich in anwenderfreundliche mobile Technologien. Maschinelles Lernen mobil zur Verfügung zu stellen, ist für Shutterstock der nächste Schritt in eine mobil-orientierte Zukunft für Bilder.
Dadurch, dass Nutzer ihre mit dem Handy aufgenommenen Fotos hochladen, um ähnliche Bilder in der Shutterstock Kollektion zu finden, analysiert und lernt das neuronale Netzwerk im Backend bei Shutterstock welche Art von Bildern am beliebtesten für mobile Anwendungen – im Vergleich zum Desktop – sind. Mit der Zeit versteht das Netzwerk authentische Fotografie innerhalb natürlicher Kulissen. Die gesammelten Daten zeigen Trends und beste Techniken für mobile Geräte.
Mit dieser neuesten Entwicklung läutet Shutterstock die nächste Generation der Bildsuche ein, die Beschränkungen durch Suchbegriffe überwindet. Bereits im März hatte Shutterstock den Einsatz von computergestützten Bilderkennungstechniken für die gesamte Kollektion angekündigt.
„Als wir die umgekehrte Bildsuche im Frühjahr enthüllt haben, wussten wir, dass sie auch perfekt für unsere mobile Anwendung ist. Sie ist wohl eines der besten Beispiele für Computer Vision Technologie“, sagt Jon Oringer, CEO von Shutterstock. „Es ist so einfach mit dem Handy zu fotografieren, und jeder hat bereits hunderte oder tausende Bilder im Speicher. Jetzt kann man sie nutzen, um ähnliche Bilder in einer besseren Qualität zu finden, die den Ansprüchen im professionellen Umfeld entsprechen.“
Computer Vision bzw. maschinelles Sehen beschreibt die computergestützte Fähigkeit, die Hauptcharakteristika von Bildern numerisch zu bestimmen und das sowohl optisch als auch inhaltlich konzeptionell. Die Technologie hilft dabei, relevante Inhalte zu identifizieren und anzuzeigen und stützt sich weniger auf Metadaten wie Keywords oder Tags, sondern auf die in Bildern vorhandenen Pixeldaten.
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