Forskningsrådets IKT-konferanse 2014

1. Slik får du orden på feriebildene Og vet hva du ser på
Randi Karlsen, Institutt for informatikk, UiT Norges arktiske universitet

2. CAIM* prosjektet
•Bakgrunn
–Enorme mengder informasjon og bilder er tilgjengelig
–Problemer med å vite hva vi ser og finne det vi ønsker
•Tilnærming
–Kobler bilder mot annen informasjon
–Analyserer og utvider metadata til bilder
–Forbedre muligheter for søk, organisering og forståelse av bilder.
•Utvikler nye metoder, algoritmer og prototyper
* CAIM – Context-aware image management

3. InfoAlbum
•Mål: tilby brukeren informasjon om
–Innholdet i bildet
–Stedet der bildet er tatt
•Basert på metadata til bildet
•Samler informasjon relatert til bildet fra mange kilder på Internett.
•Testet bilder av attraksjoner og hendelser
•Dato/tid
•GPS koordinater
•Nøkkelord
Input til InfoAlbum:

4. InfoAlbum
•Stedsnavn
•Tagger
•Værinformasjon
•Posisjon på kart
•Relaterte bilder
•Artikler
•Web sider
Presentert for brukeren:

5. Wikipedia artikler
•Max 5 artikler til ett bilde
•For ca. 85% av bildene presenteres en artikkel som beskriver innholdet i bildet.
Web sider
•Via Google søk
•Ca. 40% relevant til innholdet i bildet.
InfoAlbum

6. LoTagr – Automatisk tagging av bilder
•Annotering hentes fra relevante bilder på Flickr.
•Basert på lokasjon
•I gjennomsnitt er over 80% av taggene relevant til innhold i bildet.
•65% av bildene får tag som navngir det man ser.
Collected tagschicago, illinois, skyscraper, skyline, hancock, city, johnhancockcenter, johnhancock, building, urban, night, il, downtown, architecture

7. Sosialt bildesøk
•Store mengder informasjon er et problem også på sosiale media
•Søk etter bilder av personlig interesse for bruker.
•Sosial rangering av bilder.
•Analyse av sosialt nettverk identifiserer nære venner og sentrale aktører for bildesøk.
•Bruker Facebook i eksperimenter.
Social RankingWithout Ranking47.9442.8138.71

8. CAIM prosjektet
Flere prototyper, f.eks:
•Identifisere hendelser basert på metadata til bilder.
•Bildesøk med tegning som spørring.
•Automatisk beskrivelse av bildesamlinger.
Bidrag:
•Støtter mer effektive bildesøk og personalisering.
•Kobler informasjon fra mange kilder basert på metadata.
•Merverdi via kombinering av informasjon.
•Bruker metadata for å øke kunnskapen om både informasjon og info kilder
•hvor god er info/kilder
•bruksområde
Partnere:
•UiT Norges arktiske universitet
•Universitetet i Bergen
•NTNU
•Telenor