Il progetto nasce dalla necessità di disporre di un sistema intelligente nel recupero, archiviazione e selezione dei contenuti fotografici di una casa editrice imolese attraverso le possibilità offerte dall'intelligenza artificiale e dal riconoscimento dei contenuti presenti. Le attività di consulenza di GeosmartLab by Sis.Ter srl sono riferibili alla definizione delle specifiche tecniche progettuali volte ad analizzare metodologie per una veloce consultazione e selezione di immagini, come ad esempio algoritmi di riconoscibilità generica di alcuni elementi dell'immagine digitale (persona, oggetto, ecc.) attraverso la comparazione e definizione di soluzioni basate sull'intelligenza artificiale. Le successive attività realizzative hanno previsto l’utilizzo di tecnologie di big data e Analytics legate a soluzioni cloud per una efficiente comunicazione, considerata anche la scalabilità del sistema interessato da un archivio potenziale di circa 500.000 foto.
Schermata principale per il servizio di ricerca immagini
Il progetto ha individuato soluzioni volte a disporre di un sistema intelligente nel recupero, archiviazione e selezione di immagini acquisite sfruttando algoritmi di Computer Vision. La fase iniziale del lavoro è stata l’analisi dell'archivio fotografico della casa editrice e le informazioni in essere associate ad ogni immagine come ad esempio: titolo, autore, data di creazione. Successivamente sono stati concordate le modalità di addestramento dell’algoritmo di computer vision con il set di dati dell’archivio, etichettati al fine di riorganizzare le informazioni e la restituzione dell’oggetto della ricerca. L’utilizzo di tecnologie di Big data e Analytics legate a soluzioni cloud hanno consentito il processamento della mole di foto e l’implementazione dell’algoritmo che sfruttando l’analisi semantica e il machine learning ha consentito di ritrovare velocemente le immagini tramite la ricerca per uno o più tag.
La soluzione implementata ha consentito di ottimizzare la composizione dei prodotti editoriali sfruttando algoritmi di Intelligenza Artificiale. I dati sono condivisi in cloud e quindi disponibili a tutti i collaboratori della casa editrice che possono caricare nuove foto, completare l’anagrafica esistente e visualizzare le statistiche di utilizzo della piattaforma. In questo modo si è da un lato riorganizzato l’archivio fotografico esistente, dall’altro sviluppato un sistema intelligente di scambio e condivisione delle informazioni.
Attraverso il progetto è stato possibile velocizzare il lavoro di composizione del giornale e ottimizzare le risorse interne della casa editrice; il sistema intelligente di recupero, archiviazione e selezione di immagini acquisite sfruttando algoritmi di Intelligenza artificiale potrebbe essere utile in qualsiasi contesto editoriale laddove sia necessario archiviare, catalogare ed interrogare grandi volumi di immagini.
Restituzione delle immagini in base ai tag immessi con possibilità di affinare la ricerca con interrogazioni avanzate (l'immagine è volutamente sfocata per tutelare la privacy della persona ritratta)
Analytics Image
Per il cliente casa editrice Nuovo Diario Messaggero è stato realizzato Analytics Image, sistema intelligente nel recupero, archiviazione e selezione di immagini acquisite sfruttando algoritmi di Computer Vision. La soluzione implementata ha consentito di ottimizzare la composizione dei prodotti editoriali sfruttando algoritmi di Intelligenza Artificiale. I dati sono condivisi in cloud e quindi disponibili a tutti i collaboratori della casa editrice che possono caricare nuove foto, completare l’anagrafica esistente e visualizzare le statistiche di utilizzo della piattaforma. In questo modo si è da un lato riorganizzato l’archivio fotografico esistente, dall’altro sviluppato un sistema intelligente di scambio e condivisione delle informazioni.
Casa editrice Nuovo Diario Messaggero
Le attività di consulenza sono riferibili alla definizione di metodologie per una veloce consultazione e selezione di immagini, come ad es. algoritmi di riconoscibilità di elementi dell'immagine digitale (persona, oggetti) attraverso la comparazione di soluzioni basate sull'intelligenza artificiale. Il progetto ha previsto l’utilizzo di tecnologie di big data e Analytics legate a soluzioni cloud.
Report delle immagini caricate in giornata e in settimana.