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Un algorithme pour géolocaliser les images

Si de nombreuses vidéos publiées sur le net contiennent des informations concernant la date et le lieu d’enregistrement, des milliers le sont encore sans aucune donnée. Le système mis au point à l’Université Ramón Llull (Espagne) permet de pallier ce déficit d’indications en utilisant des informations visuelles et sonores pour identifier la localisation des images. Bien que les premiers résultats obtenus restent modestes, ils sont déjà plus performants que les autres logiciels de ce type.

Des logiciels comme Shazam ou SoundHound fonctionnent en créant une empreinte acoustique du morceau à l’écoute puis la compare à des millions de titres stockés dans une base de données. C’est un peu le même principe qui est à l’œuvre dans ce système de localisation de vidéos.

L’algorithme crée une empreinte visuelle et également acoustique d'une vidéo qui est ensuite comparée au contenu d'une base de données regroupant des vidéos déjà géolocalisées. « L’information acoustique peut être aussi valable que le visuel quand il s’agit de localiser une vidéo » explique Xavier Sevillano, un des responsables du projet dont la méthode et les premiers résultats sont publiés dans la revue Information Sciences.

Pour leur étude, les scientifiques ont utilisé une base de données contenant 10 000 vidéos géolocalisées. Puis ils ont mis leur algorithme à l’épreuve en soumettant des photos de la même région géographique. Le système a été capable de localiser 3 % des vidéos dans un rayon de dix kilomètres de leur situation géographique réelle, et dans 1 % des cas, il a été précis à un kilomètre près. Ces performances peuvent sembler faibles, mais elles sont quatre fois meilleures que les autres méthodes.

Pour pouvoir géolocaliser les millions de vidéos qui sont chargées sur Internet, les chercheurs reconnaissent qu’il faudra créer une base de données gigantesque. Toutefois, leur étude prouve la faisabilité du projet. « Cette méthode pourrait aider les équipes de secours à traquer les personnes disparues en identifiant les photos ou les vidéos qu’elles ont postées sur les réseaux sociaux juste avant de perdre contact » cite comme exemple Xavier Sevillano.

Article rédigé par Georges Simmonds pour RT Flash

Science Daily

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