Comment Facebook inspecte ses images

De nos jours, la technologie de reconnaissance des images est utilisée par plusieurs services en ligne (ex: Moodstocks). Facebook adopte cette technologie pour déterminer avec précision le contenu de ces photos.

Une fois l'image est uploadée, cette technique essaye d'identifier son contenu réel et les types des objets et scènes qui y sont présents. Même si vous n'avez pas ajouté une description correspondante à l'image, Facebook peut déterminer de quoi s'agit-elle l'image.

Que vous êtes entrain de manger un sandwich en famille, ou vous jouez le foot avec vos amis, ou vous passez une merveilleuse soirée avec votre femme, Facebook peut vous le décrire avec exactitude à partir de l'image elle même. Le réseau social utilise des légendes générées par certaines machines pour rendre ces images plus compréhensibles pour les utilisateurs.

Voici comment Facebook utilise ses mots clés pour inspecter ses images:

Il existe certains algorithmes de reconnaissance visuelle que Facebook utilise pour avoir des informations sur l'image. les données de l'image sous forme des codes avec quelques descriptions:

  1. Sur votre compte Facebook, sélectionnez votre image et cliquez dessus pour atteindre sa version large.
  2. Après un clic droit sur l'image, sélectionner et cliquez sur l'option "Inspecter" pour ouvrir une nouvelle zone à coté où vous pourrez inspecter la partie sélectionnée (image dans notre cas). La technique marche sur tout les navigateurs modernes depuis qu'ils adoptent les outils de développement intégrés.
  3. Enfin, essayez de trouver l'attribut "alt" de l'image, juste après, vous allez trouver la description de l'image telle qu'elle est vue par Facebook.

Les mots clés qu'utilise Facebook dans sa détection ordinateur de la vision peuvent être de plusieurs concepts: l'expression des personnages (souriant ou non), nature (montagne, rivière,...), la nourriture (boisson,...), sport, objets (ex:bicyclettes) et encore plus. Le concept qui m'a attiré plus l'attention est le calcul exact du nombre des personnes qui se trouvent dans le fond d'une image, incroyable non!

Publier un commentaire