Lors de la conférence WWW2008 qui avait lieu à Pékin du 21 au 25 avril, Yushi Jing (Georgia Institute of Technology et Google, Inc.) et Shumeet Baluja (Google Inc.) ont présenté leurs travaux et réflexions autour d'un document baptisé "PageRank for Product Image Search" dans lequel ils expliquent qu'il sera bientôt possible de prendre en compte des algorithmes proches de celui du PageRank pour classer la pertinence des images, en analysant le contenu de photos ou illustrations et les liens entre elles.

Ce "VisualRank", sur lequel 150 personnes travailleraient, de près ou de loin, chez Google actuellement, aurait déjà été testé avec succès sur les 2 000 requêtes les plus souvent saisies sur les moteurs et ayant trait à un produit commercial comme iPod, Xbox ou Zune. Ce système, encore en expérimentation, permettrait de supprimer 83% de "bruit" et de fournir des résultats bien plus pertinents.

Ces travaux sont assez logiques dans le sens où Google avait racheté Neven Vision, société spécialisée dans la reconnaissance de formes, et notamment de visages, en août 2006. De plus, ce type de réflexion est loin d'être une nouveauté sur le Web, loin de là, même si le fait que Google travaille sur ce chantier fera beaucoup plus parler de lui que tous les travaux initiés dans ce domaine depuis bien des années. En France, des sociétés comme LTU Technologies ou Exalead sont très en avance depuis des années sur la reconnaissance de formes dans les images (Exalead propose déjà de la recherche faciale sur son moteur d'image, quelques semaines avant que Google le mette en ligne), tout comme de nombreux laboratoires de recherche qui "planchent" sur le sujet.

Des sites comme Like.com et bien d'autres proposent déjà la reconnaissance de formes, de couleurs ou de textures sur leurs sites. Tout ces domaines, comme la reconnaissance de formes et de voix dans les vidéos, font partie des moteurs de recherche de prochaine génération qui verront le jour d'ici peu...

Visual Rank
 
Visual Rank
 
Extrait de l'étude - Source de l'image : Google

http://www.www2008.org/papers/fp506.html

Source(s) :
Abondance

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