Intelligent zoeksysteem analyseert inhoud van beelden /reageer

Ook heeft Thomee gekeken naar manieren om het zoeksucces te verbeteren. Hiervoor werkte hij met een terugkoppelingsfase waarin de gebruiker aangeeft welke beelden relevant zijn. “Doe je dit een aantal keer, en gebruikt de computer de informatie uit de selectie voor de nieuwe zoekronde, dan blijven uiteindelijk de best passende foto´s over.” Met kunstmatige intelligentie is dan een systeem te bouwen dat zelf leert van de keuzen die de gebruiker maakt.

Kunstmatige verbeelding

Snel kunnen zoeken kan alleen met slimme zoeksystemen en goede trefwoorden voor de beelden in de databank. Maar wat nou als je een gebruiker hebt die een beeld zoekt dat niet bestaat? Zou je op basis van trefwoorden een gewenst beeld kunnen genereren? Aan die vraag besteedde Thomee ook een aanzienlijk deel van zijn onderzoek.

“Een computer beelden laten genereren die zich richten op beeldkenmerken waarin de gebruiker geïnteresseerd is, is een nieuw paradigma dat wij kunstmatige verbeelding noemen,” vertelt Thomee. “Wij presenteren daarvoor een methode voor het genereren van texturen, geïnspireerd op evolutionaire algoritmen.”

Een vraag is ook of gebruikers sneller de voor hun interessante beelden kunnen vinden als deze gesynthetiseerde beelden door een zoekmachine aangewend kunnen worden tijdens de zoektocht. “Wij zien verscheidene parallellen tussen kunstmatige verbeelding en kunstmatige intelligentie,” zegt Thomee. “De laatste heeft al een enorme ontwikkeling doorgemaakt, van primitieve intelligentie tot het niveau van vandaag.”

In dit opzicht wil Thomee ook de ontwikkeling van zijn zogenaamde kunstmatige verbeelding zien. “Over enkele jaren zal ons huidige werk misschien als primitief worden ervaren, maar zal ook worden erkend dat het aan de basis stond van een ontwikkelingsrevolutie die uiteindelijk zal resulteren in kunstmatige verbeelding die in staat is menselijke verbeelding te evenaren.”

Textuur

Thomee, die voordat hij in Leiden aan de slag ging, periodes in Ierland en Japan werkte, is nu bezig zich te oriënteren op de tijd na het proefschrift. “Japan was geweldig. De meest enerverende maar ook bevreemdende ervaring die ik in lange tijd gehad heb. Het leven is daar echt anders. Ik ben zeker geïnteresseerd om daar nog eens terug te gaan voor een aantal jaar. Al kun je in Europa net zo goed interessant onderzoek doen naar toepassingen van nieuwe media. Ik ben op dit moment aan het kijken naar de wat bekendere onderzoeksinstituten in Europa en de VS.”

Thomee kijkt gezien het huidige economische klimaat ook wel buiten de academische wereld. “Als iemand zegt ’stuur eens je cv op naar die gameproducent, volgens mij kunnen ze je kwaliteiten daar wel gebruiken’, dan zal ik er serieus over nadenken.” Maar de eerste stap zal hij niet zelf gauw zetten. “Volgens mij is mijn kennis daar niet zo nuttig.”

Al zou hij voor die wereld best wat kunnen betekenen met een experimenteel systeem dat hij in zijn onderzoek ook nog bouwde. Een gebruiker kan via een intuitieve interface door een collectie grasduinen. “Een nieuw navigatiemechanisme, deep exploration genoemd, stelt de gebruiker hierin in staat eenvoudig beelden te vinden die zich op diverse plekken in de collectie bevinden,” legt Thomee uit. Het zoeksysteem vindt vervolgens beelden die lijken op een bepaalde zoekopdracht door de kleur en texturen te vergelijken met alle plaatjes in de collectie.

“Als de gebruiker feedback geeft, poogt het systeem automatisch te distilleren in wat voor mate de gebruiker gericht is op bepaalde kleuren en op bepaalde texturen, en gebruikt deze informatie om een betere selectie beelden aan de gebruiker te kunnen retourneren.”

Reageren via Facebook

Reacties

Over Marco van Kerkhoven

Marco van Kerkhoven is bioloog, journalist en onderzoeker bij het Kenniscentrum Communicatie en Journalistiek van Hogeschool Utrecht. Hij doet promotieonderzoek naar nieuwe media businessmodellen.