Encontrar esa imagen exacta que tienes en tu mente puede convertirse en una tarea titánica con las herramientas actuales. Una cosa es contar con una copia de ella y realizar una búsqueda invertida, pero si sólo “tienes una idea” de cómo es la imagen, convertir esa idea en palabras para que el buscador las interprete suele dar resultados muy pobres. Una manera de evitar eso, es con AverageExplorer.
Tienes una imagen. Abres el navegador, te diriges a Google Images, arrastras la imagen a la ventana del buscador, y esperas a recibir resultados. Lo más probable es que tengas éxito, y que además veas varias versiones de la misma imagen, con cambios en su resolución, y algunas ediciones de alto perfil. Ahora, ¿qué pasa cuando no tienes esa imagen? Lo normal es introducir una serie de palabras clave en el buscador, y quedar en manos de la suerte. Imagina por un momento si lo que tratas de encontrar es un modelo específico de zapatos color marrón, sin cordones. Los motores de búsqueda tratarán de hacer lo posible para satisfacer tu petición… pero la regla es que fallen por completo. Esto se debe a que las palabras son poco efectivas en la búsqueda de imágenes. Básicamente, dependes de que alguien haya colocado la etiqueta exacta a la imagen de los zapatos que quieres.
Sin embargo, hay otra manera de buscar. En el entorno artístico existe una técnica llamada “normalización de imágenes”. En términos sencillos, el artista utiliza una cantidad significativa de imágenes, y a partir de ellas crea una imagen normalizada, concentrando la esencia en cada una de ellas, sin detenerse sobre la trampa de los detalles. Lo que propone el software AverageExplorer es dar un paso más, y finalmente ir en la otra dirección. A partir de una imagen normalizada, el usuario podrá llevar a cabo diferentes acciones, ya sea cambiar el color, fortalecer los bordes o explorar otros aspectos únicos, y obtener resultados mucho más precisos.
¿Por qué sería útil algo como AverageExplorer? Además de las limitaciones que tienen los motores de búsqueda tradicionales cuando trabajan con imágenes, también debemos considerar la cantidad. Facebook reporta un escalofriante promedio de seis mil millones de imágenes cargadas a la red social por mes. Los desarrolladores de AverageExplorer hablan de un “cuello de botella” provocado por el lenguaje al momento de buscar imágenes, y de cómo su software intentará eliminar ese cuello de botella. El código de la aplicación estará disponible a partir del otoño, y los primeros que han expresado un gran interés en aplicar la tecnología, son las tiendas en línea. La simple idea de que una sola imagen normalizada pueda dar lugar a la búsqueda de cientos, o incluso miles de productos, es demasiado buena como para ignorarla.
