Twitter mühendislerinden olan, yapay zeka ve makine öğrenmesi üzerine çalışan Zehan Wang ve Lucas Theis Twitter’da yapılan yeni bir güncellemeyi duyurdu. Görüntüleri otomatik kırpmak için özel sinir ağları (Speedy Neural Networks for Smart Auto-Cropping of Images) isimli çalışmalarını yayınladılar. 2011 yılından itibaren fotoğraf paylaşmaya olanak sağlayan Twitter uygulaması daha kaliteli ve ilgi çekici özellikler eklemeye devam ediyor. Twitter binlerce kişiye doğrudan ulaşmaya olanak sağlayan yapısı sayesinde günümüzde kullanımı giderek artan ve bu artışla birlikte yeni sistem güncellemelerine ilgi duyan bir uygulama. En son eklenen 140 karakterden fazla karaktere izin vermesi daha büyük kitlelere ulaşmada etkili oldu. Twitter üzerinden her gün milyonlarca görüntü paylaşılıyor. Bununla birlikte görseller tutarlı bir görsel arayüz sunmak için sorun teşkil eden he türlü şekil ve boyutta olabiliyorlar. Tutarlılığı artırmak ve bir bakışta daha fazla Tweeti görmenizi sağlamak için Twitter akışınızdaki(timeline) fotoğraflar kırpılır.
Neyin kırpılacağını yani hangi bölümün görüntüleneceğine nasıl karar vereceğiz?
Twitter yapay zeka uygulamalarını kullanmaya ilk olarak görüntü işleme ile fotoğraflar üzerinde yüz tespiti yaparak başladı. Burada amaç en göze çarpan yüzü bulup twit’te onu görüntülemekti. Ancak paylaşılan tüm görüntüler yüz içermemekteydi ve algoritma çoğu zaman yüzleri doğru şekilde tespit edememekteydi. Görüntüde yüz tespit edilemediği durumlarda Twitter görüntünün merkezine odaklanıyordu. Böyle olunca ortaya göze çarpmayan, anlamsız fotoğraflar çıkıyordu. Aşağıdaki görüntüde de görülebileceği gibi paylaşılan görüntüde doğru yere odaklanmak twit’in timeline’da daha göze çarpar hale gelmesini sağlıyor.
Soldaki görüntü Twitter’ın önceden kullandığı yüz tespiti yapan algoritmadan alınan sonuç. Bu algoritma insan yüzü dışımdaki nesneleri algılayamadığından görüntünün merkezine odaklandı. Sağğdaki görüntüde ise Twitter’ın yeni algılama algoritması ile tespit edilen nesneye odaklanılmış olan görüntü bulunmakta. Sizin Twitter akışınız(timeline)’da bu iki görüntü olsa hangisine tıklarsınız?
Görüntüdeki dikkat çekici noktalar nasıl tespit edilir?
Aslında günümüzde görüntü işleme tekniklerini kullanarak görüntü üzerinde göze çarpan noktaları bulmak zor değil. Dikkat çeken bölgeden kasıt bir resme baktığınızda gözünüzün takılacağı ilk kısımdır. Görüntü işleme ve yapay zeka alanında çalışan birçok akademisyen göz izleyici programlar kullanarak kişilerin ekranda baktıkları yerleri tespit dikkat çekici noktaların bilgisini çıkarmıştır. Genel olarak, insanlar yüzlere, metinlere, hayvanlara, ancak aynı zamanda yüksek kontrastlı diğer nesnelere ve bölgelere daha fazla dikkat etme eğilimindedir. Bu veriler, insanların bakmak istedikleri yerleri tahmin etmek için sinir ağlarını ve diğer algoritmaları eğitmek için kullanılabilir.
Yukarıda görüntü üzerinde nerelere bakıldığını tespit eden bir uygulamanın sonucu gösterilmekte. Twitter’da buna benzer bir uygulama kullanarak dikkat çekici nokta bilgilerini toplayacak. Görütünün piksel piksel işlenmesine gerek yok çünkü algoritma sadece en belirgin bölgelerin nerede olduğunu kabaca bulacak. Ayrıca Zehan Wang ve Lucas Theis yayımladıkları makalede sinir ağı üzerinde yaptıkları 2 değişiklik ile 10 kat daha hızlı sonuçlar elde ettiklerini belirttiler. Bu güncelleme şu anda twitter.com, iOS ve Android’deki tüm kullanıcılara gönderildi.
Zehan Wang ve Lucas Theis’in makalesine ulaşmak için Tıklayın
Güncellemeden Önce:
Bir yanıt yazın