Поколения архитекторов и дизайнеров (раньше, понятно, такого термина, как дизайнер, не было) работали сотни лет, создавая неповторимые очертания разных городов и отдельных зданий. Само собой, у каждого города с течением времени проявились индивидуальные черты (имеются в виду крупные города, вроде Парижа и Нью-Йорка, у мелких промышленных населенных пунктов индивидуальности практически нет). Понятно, что многие из нас, взглянув на фотографию пары зданий какого-либо города, способны сказать, Париж это, Нью-Йорк или Пекин. Теперь на это способно и программное обеспечение.
Исследователи из Carnegie Mellon University и INRIA/Ecole Normale Supérieure (Париж) создали программу, которая выделяет характерные черты зданий из сотен тысяч снимков Google Street View, разных городов. Для какого-то города это может быть большое количество пожарных выходов, для другого — огромное количество балконов и балкончиков с металлическим ограждением. Элементов, вычленяемых программой, очень много, их тысячи, и все они являются отличительной чертой каких-либо городов.
Принцип работы системы родственен привычному многим data mining. Правда, в нашем случае данные система получает из снимков. В результате по одному снимку городского ландшафта система может определить город, где находится местность с фотографии. Кроме того система может провести анализ, и сообщить, какого типа фонари, балконы, колонны для какого города характерны. В некоторых случаях по снимку одного здания эта программа позволяет указать, в каком городе это здание стоит.
Само собой, программа еще не в состоянии определять города-близнецы, где нет индивидуальных черт. Кроме того, и в крупных городах система иногда ошибается. Тем не менее, проект достаточно интересен, а разработчики постепенно совершенствуют и «обучают» свое детище.
Via popsci.com
Автор: marks
