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EyeEm:用算法判别照片优劣

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当大多数人想起照片库摄影(stock photography)时,他们就会想到构图糟糕的照片,拍摄的是日常生活中的普通东西,但数量多得惊人。

凭借 在盖蒂图片社(Getty Images)建立的图片合集 ,照片分享创业公司 EyeEm 模糊了专业摄影和日常摄影的界线——这些事情我们大家都在做,大多数智能手机都拥有不错的摄像头和分享照片的多种途径。

为了让那些照片真正对愿意付费使用的人产生吸引力,EyeEm 必须引进有才华的摄影师。这就是为什么该公司要举办国际巡回艺术展向世人展示其平台最好的摄影作品,并且 跟 Foursquare 和《赫芬顿邮报》进行合作 ,把自己定位为获得专业性展示的最佳移动平台。

由于 EyeEm 的照片库里已经有非常多的照片,这家创业公司正建立后端服务来更好地让其中优秀作品脱颖而出,这件事得到 Sight.io 人才队伍的帮助——EyeEm 在今年 8 月份收购了该公司 。在上周的一次采访中,EyeEm 首席技术官拉姆兹·里兹克(Ramzi Rizk)向我展示,他们正开发机器学习算法来更好地辨别照片中的内容,这个过程不需要用户对照片中的各个物体进行标记。

如果你使用 EyeEm 的搜索功能,那你就可以看到这些努力的初步成果。举例来说,搜索“黑色背景的花卉”,你得到的结果就是以黑色为背景的花卉,(根据我进行的一系列类似搜索测试)其中只有小一半结果带有相关标签。这些算法了利用了跟谷歌相同的机器学习技术——该公司曾 用它来教会系统辨别 YouTube 视频中的猫 ——所以,就其本身来说,它们令人印象深刻,但不一定是全新的。

现在 EyeEm 已经让一个机器学习服务层投入运行(并每天学习新的概念),在这种情况下,该公司正“训练”自己的算法去辨别真正出色的照片。通过观察照片中哪些物体已经对焦哪些失焦,照片三分之一处的构图,以及“美”的其他标识变量,这个排名算法会确定每张照片的 EyeRank 美感质素,并给每位摄影师打出一个综合评分。

这套评分系统并不健全。它在某种程度上仍然依赖于用户参与,这导致了一些奇怪的结果——比如,在搜索“女性”这个关键词时,靠前结果中出现了这样一张女性巨幅照片,她摆的造型就像《Anaconda》专辑封面上的妮琪·米娜(Nicki Minaj),我不知道这是机器学习的结果还是用户的标记。

不过,从长远来看,这些努力都只是 EyeEm 完成其数个目标的另一个角度。从理论上讲,它进一步强化了摄影师把这里看成优秀展示平台的认识,因为他们可以假定,如果自己的摄影作品很优秀,那么 EyeEm 后端服务就会做很多工作让作品得到关注。

不过,在更远的未来,它可以帮助 EyeEm 从照片供应商——即把照片推介给《赫芬顿邮报》和盖蒂图片社那样的站点——转变为繁荣的独立“照片库摄影”作品交易市场。EyeEm Market ——它仍然处于公测状态——将不仅向你展示符合搜索关键词的照片,并且还会从照片库数百万张照片中告诉你哪些值得购买。

图片来源:EyeEm

翻译:王灿均(@何无鱼

EyeEm’s Algorithms Are Learning What Makes A Photo Great