Tip:
Highlight text to annotate it
X
Imagina: haces un viaje y tomas unas fotos.
Las subes a internet y consigues esto:
En la parte inferior se encuentran las etapas de tu viaje: comenzamos en Santiago de Chile.
Al centro se encuentran tus fotos, las que puedes cambiar con el botón adelante y atrás.
Cambiando las fotos, a la derecha, en un mapa se reconstruirá el recorrido de tu viaje:
de hecho, será indicada la posición de cada foto tomada.
A la izquierda, en cambio, se generará una tagcloud relativa a la foto visualizada.
Continuando tu viaje puedes cambiar las etapas de éste teniendo
siempre presente el recorrido y la tagcloud asociada a cada foto.
Además puedes saltar algunas etapas eligiendo una de tu interés.
Vamos a San Pedro.
Desafortunadamente, tu máquina fotográfica se rompió y has comprado una mejor provista de una brújula integrada:
ahora el mapa es capaz de indicar, además de la posición de la foto,
la dirección hacia la cual fue tomada.
La primera foto fue tomada hacia el norte;
la segunda hacia el este, y así sucesivamente.
El sistema debería ser capaz de organizar las fotos sin alguna intervención de tu parte.
Sin embargo, puedes modificar la posición de cada foto en el mapa y personalizar la tagcloud.
Partimos de la posición de la foto 1, sacada en Santiago de Chile.
Después de haber hecho clic en edit, será posible modificar la posición del marker efectuando un drag&drop.
Alternativamente, haciendo clic en el marker, será posible asociar una nueva dirección o nuevas coordenadas geográficas.
Del mismo modo para los tags: si no estás satisfecho con
los tags automáticos puedes eliminar algunos.
Puedes aumentar la importancia de un tag.
Disminuir la importancia de otro.
Y finalmente, ¡puedes agregar tus tags!
Cada modificación hecha por ti contribuirá a mejorar la identificación automática de los tags correctos para cada foto.
¡El sistema es inteligente y es capaz de aprender!
Probablemente, esta es una mejor propuesta de design.
Ambas son representaciones de la idea general del proyecto.
Sin embargo, la interface definitiva será diseñada a través de estudios más precisos.
Cada máquina fotográfica de fabricación reciente es capaz de entregar la fecha y geolocalizar cada foto.
Por lo tanto, cada foto es insertada en un contexto espacio-temporal.
Esta información queda guardada a través de oportunos metadatos al interior de cada foto jpeg.
Cargando un conjunto de fotos, el sistema es capaz de volver a recorrer el trayecto espacio-temporal de tu viaje
... ¡o de tu vida!
En el transcurso de un viaje tomas tantas fotos.
En el transcurso de un viaje te mueves además al interior de un espacio y sigues tomando fotos.
El algoritmo es capaz de agruparlas (clustering) teniendo en consideración dos parámetros
la cercanía geográfica
y la cercanía temporal.
Cada grupo identificado es una etapa de tu recorrido.
Cada personalización de la tagcloud asociada a cada foto,
contribuye a enseñarle al sistema cuáles son los tag más usados para cada posición geográfica.
Por ejemplo, si las personas toman fotos en lugares cercanos al Coliseo en Roma,
la palabra más usada para etiquetar esas fotos será seguramente "Coliseo".
De este modo, el sistema aprende que en los lugares cercanos a aquellas coordenadas geográficas
el tag "Coliseo" es muy usado, llegando a ser estadísticamente relevante.
En tal modo, cada vez que se presenta una foto en los lugares cercanos a esas coordenadas geográficas
el sistema arrojará automáticamente el tag "Coliseo"
... ¡y todos aquellos que son estadísticamente relevantes!