Esta nueva sección en la búsqueda de imágenes es la forma de monetizar la búsqueda de imágenes. En la misma nota del blog oficial, Google afirma que esta funcionalidad es posible gracias a la tecnología de visión automática (‘machine vision technology’, en inglés). Esta tecnología permite identificar productos en las imágenes y mostrarlos al usuario para que los pueda comprar.

Las imágenes de Google serán tu próxima tienda

Por el momento, la sección de elementos similares soporta bolsos de mano, lentes de sol y zapatos. En los próximos meses se espera incorporar otros productos de vestimenta, así como categorías de hogar y jardín.

Estos elementos similares estarán acompañados de precio e información de disponibilidad en la tienda de la cual provienen. De hecho, en la publicación del blog de Google, la compañía hace énfasis en cómo deben estar organizados los metadatos para que puedan ser leídos por esta sección, si una tienda quiere salir allí.

Si en tu búsqueda de imagen aparece una persona con lentes de sol y un bolso, en la sección de elementos similares en la búsqueda podrás ver estos accesorios listados.

De acuerdo con The Verge, esta funcionalidad hará que la búsqueda de imágenes de Google se parezca más a Pinterest, que no solo ofrece la búsqueda de imágenes sino la oportunidad de comprar aquello que se ve en la imagen.

Imagen: Google.

Google dice que la imagen a continuación, por ejemplo, fue descrita por el software como “dos pizzas puestas sobre una estufa“. El software omitió la copa de vino, pero para no haber intervención humana es muy impresionante.

El software de reconocimiento de imágenes implementa un proceso que permite que la máquina aprenda a describir las imágenes y mejore las descripciones a medida que se entrena más. Tiene dos capas: una primera, entrenada para ‘ver’ y distinguir clases de objetos dentro de una imagen, y una red neuronal recurrente, que puede convertir información gráfica en palabras.

El resultado, aunque no es perfecto, impresiona mucho. Algunas imágenes son descritas con toda precisión, mientras que en otras aun falla bastante. En la que está a la izquierda, por ejemplo, el sistema vio “un perro que salta para agarrar un ‘frisbee’“.

En las pruebas BLEU, diseñadas para medir la precisión de un sistema de reconocimiento de imágenes, el algoritmo suele obtener un puntaje de entre 27 y 59 puntos –según reporta Techcrunch–, mientras que los seres humanos tienen un puntaje medio de 69 puntos.

Los investigadores de Google que participaron en el proyecto aseguran que “esta clase de sistema, eventualmente, podría ayudar a quienes tienen discapacidad visual a entender imágenes, proveer texto en lugar de imágenes en partes del mundo en el que las conexiones son lentas, y hacer que las búsquedas en Google Imágenes sean más fáciles para todos“. Aunque el software no está disponible para todos los usuarios, se espera que sea implementado pronto en algunos servicios de la empresa.

Si quieren leer el artículo académico en inglés en el que se detalla el algoritmo y el modelo computacional que dio origen al software, aquí está.

Imágenes: Chase Elliott Clark (vía Flickr), Google