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Informática, Análisis de Datos, Gadgets y Nuevas Tecnologías

Cómo sabe Google dónde has sacado una foto (sin usar GPS)

Enrique Puertas Director del Master Universitario en Big Data Analytics Blog AKIBANA Publicado 19 Diciembre 2016

Hoy en día la mayoría de smartphones y cámaras de fotos tienen la posibilidad de geolocalizar las fotos, es decir, añadir información del lugar en el que se sacaron. Esto permite que programas como Instagram, Facebook, o Google Photos puedan luego organizar las fotos en función del lugar y el día en que se tomaron.

Sin embargo, esta información del lugar no siempre está disponible. En ocasiones esa información no se guarda en las fotos, o simplemente se borra al subirlas a alguna plataforma web (por temas de privacidad en la mayoría de los casos).

Para estas situaciones Google ha desarrollado el algoritmo plaNET, un algoritmo de reconocimiento de imágenes basado en el uso de Redes Neuronales, que es capaz de reconocer estilos arquitectónicos, idiomas, fauna o tipo de vegetación en fotos, para luego crear un clasificador que posiciona cada foto en un punto del mundo en función de esas características. El nombre de plaNET viene de la combinación de los términos en inglés “lugar” (place) y “Red Neuronal” (Neural Network).

El algoritmo funciona de la siguiente forma:
Se crea una rejilla de más de 25000 rectángulos que dividen el planeta en celdas. El tamaño de las celdas depende de la densidad de fotos que tiene Google de cada zona. De esta forma, ciudades grandes tienen un tamaño de celda menor que zonas poco pobladas.

A continuación, la gente de google creó una enorme Base de Datos de imágenes geolocalizadas sacadas de la web (~130 millones de fotos), y usaron la información de la localización para posicionarlas en las celdas comentadas más arriba.
Con esa Base de Datos entrenaron una Red Neuronal que tiene como entrada una imagen sin geolocalizar y devuelve un conjunto de posibles celdas (localizaciones) en las que esa foto ha sido tomada. Aunque la precisión aún no es muy alta, esta técnica se presenta como una interesante alternativa cuando la geolocalización tradicional no es posible.

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