9 декабря 2016, пятница

Американские ученые придумали, как делать незабываемые фотографии

комментировать
Алгоритм MemNet может подсказать, насколько велика вероятность того, что ваш снимок оставит след в памяти других людей.

Алгоритм MemNet может подсказать, насколько велика вероятность того, что ваш снимок оставит след в памяти других людей.

Группа исследователей из Массачусетского технологического института разработала алгоритм, позволяющий оценить, насколько запоминающейся является фотография.

Для создания алгоритма, получившего название MemNet, ученые воспользовались десятками тысяч изображений из нескольких крупных фотобанков. Каждое изображение получило "оценку незабываемости", основанную на результатах исследования с участниками-людьми, в ходе которых была изучена их способность к запоминанию той или иной картинки. Чтобы их творение смогло распознавать самые запоминающиеся фото, ученые МТИ прибегли к машинному обучению, а точнее, к методу глубокого обучения.

Для проверки результатов своей работы исследователи выставили MemNet против людей. Сравнительный тест должен был показать, кто более точно идентифицирует запоминающиеся изображения. MemNet оказался в это практически так же хорош, как и люди.

Разработка ученых из МТИ способна не только оценить, насколько запоминающейся является та или иная фотография, но и составить "тепловую карту" изображения, выделяя зоны, которые человек с большей вероятностью сохранит в своей памяти. Таким образом, MemNet открывает возможности для редактирования фотографий с целью повышения их запоминаемости. "Это все равно, что постоянно иметь под рукой фокус-группу, которая подсказывает вам, насколько вероятно, что люди запомнят ваше визуальное послание", - говорит Адитья Косла из Массачусетского технологического института.


© MIT CSAIL
© MIT CSAIL


Протестировать разработку МТИ можно, перейдя по этой ссылке.

Команда, разработавшая MemNet, видит для своего детища множество возможных применений, начиная от улучшения постов в соцсетях, до создания более эффективных методик обучения. Разработка может пригодиться маркетологам, создателям фильмов и любого другого визуального контента. На следующем этапе ученые хотят адаптировать MemNet под особенности памяти конкретного человека.

Комментарии

1000

Правила комментирования
Показать больше комментариев

Последние новости

ТОП-3 блога

Фото

ВИДЕО

Читайте на НВ style

Наука ТОП-10

Подписка на новости
     
Погода
Погода в Киеве

влажность:

давление:

ветер: