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Febbraio 2016: AR @ Pikkart: Image retrieval

Febbraio 2016: AR @ Pikkart: Image retrieval

notizia pubblicata in data : venerdì 12 febbraio 2016

Per image retrieval si intende un sistema per computer per il browsing, la ricerca ed il recupero di immagini da un database più o meno grande di immagini digitali: nel nostro caso, un sistema che recupera immagini per similarità con altre riprese da una fotocamera.
Nel caso della Realtà Aumentata, questo è un compito molto complesso: il sistema deve riconoscere quale immagini stiamo guardando col nostro dispositivo. Ciò significa riconoscere una versione dell'immagine ruotata, tagliata e coperta da molto rumore, la quale si trova all'interno di un'altra immagine (la sequenza video ripresa dalla fotocamera).

 

 

Il sistema di image retrieval di Pikkart è stato sviluppato contemporaneamente alle nostre tecnologie di AR e ha i seguenti vantaggi:
A) è incredibilmente veloce, mantenendo comunque una buona precisione su grandi dataset di immagini.
B) è economico: non richiede hardware specializzato (come una GPU), dato che una singola richiesta di ricerca viene eseguita su un singolo core di una singola CPU in meno di mezzo secondo (per una ricerca su un database di un milione di immagini). Ciò rende l'intero sistema facilmente scalabile.
C) Le richieste di memoria sono molto basse: 600 MB di RAM sono sufficienti per le strutture di ricerca in un milione di immagini.
D) Non richiede strutture software specializzate: i dati delle immagini sono contenuti in un database SQL standard, mentre i tool di analisi e ricerca si trovano all'interno di una libreria dinamica collegata ad un server IIS classico.
La maggior parte del codice fa uso di routine ottimizzate per SSE se possibile.

 

Guarda il Video!

 

 

Il nostro team di ricerca lavora continuamente per migliorare il nostro sistema di image retrieval. Per un anteprima delle tecnologie che stiamo esplorando per la prossima versione del nostro sistema di Realtà Aumentata, date un'occhiata a questo repository open source su github, gestito dai nostri ricercatori:

Stay Tuned!

ultima modifica: Pikkart  25/05/2016