Rozpoznávání obrazu nebo zvuku se rozvíjí už poměrně dlouho. Machine learning, technologie, která dřív sloužila třeba pro skenování poznávacích značek, bezpečnostní kontroly na letištích nebo tagování fotografií na Facebooku, ovšem dospívá do další fáze vývoje a v kombinaci s rozvojem hardwaru nabízí zajímavé příležitosti i v komunikaci.
V tomto článku se chci věnovat jen jedné malé části fenoménu machine learning, a to automatické práci s obrazem, videem a zvukem. Ona tedy zas tak malá není. Google nedávno koupil francouzský start-up Moodstock za nezveřejněnou částku, zatímco Twitter zaplatil za obdobnou společnost Magic Pony 150 milionů dolarů. Takže něco na automatickém rozpoznávání obrazu asi bude.
Služba Pinterest už spustila vyhledávání souvisejících fotografií na bázi rozpoznávání obrazu. A start-up Crowdriff.com využívá rozpoznávání obrazu pro rychlé vyhledávání správných fotografií a rovnou zajistí i práva pro jejich využití na firemním nebo soukromém webu.
V momentě, kdy nepotřebujete slova, ale stačí vám obrázky, můžete nabízet velmi zajímavou interaktivitu a vtažení do děje. Hravým způsobem to dělá třeba hra Dragonspotting, v níž mají hráči za úkol fotit různé objekty, aby se jim na různých místech zobrazoval dráček Pete. Nemusí nic psát, vyplňovat, jen otevřou web na mobilním zařízení a fotí.
Barevnost i náladu pohlídají „roboti“
Žijeme v lehce bizarní době selfie culture. V kampaních jsme snad milionkrát viděli fotosoutěže. Ale ono to prostě stále ještě funguje. S automatickým rozpoznáváním obrazu můžete třeba ověřovat, jestli se soutěžící na fotkách smějí, nebo naopak mračí, můžete pohlídat, jestli jsou fotografie v temných barvách, protože je Halloween, nebo jestli jsou v zeleném, protože je Zelený čtvrtek, popřípadě jestli se vyfotili lidé s pejskem.
Z ryze českých firem, které pracují s touto technologií, můžeme uvést start-up Favi.cz, webový vyhledávač nábytku a dekorací.
„Machine learning využíváme pro učení se nad obrázky nábytku a dekorací. Algoritmus se na sadě obrázků například naučí, zda je daný kus nábytku ve skandinávském, nebo venkovském stylu, a u dalších fotografií nábytku už styl sám rozpozná a přiřadí mu danou kategorii. Používáme jej i pro doporučení podobných produktů, které by se mohly zákazníkovi líbit na základě jeho předchozích oblíbených kousků,“ vysvětluje Jan Zajíc, spolumajitel Favi.cz.
Ověření nákupu na účtence, na které je několik různých položek, bývá často Achillovou patou promočních akcí. Při použití technologie na optické rozpoznávání znaků (OCR) stačí jen mobilní web, kam přímo z telefonu nahrají zákazníci fotku účtenky, technologie přečte text, dle EET ověří nákup a vašemu soutěžícímu přímo na mobilním webu přičte body do věrnostního programu.
Autor je business development director agentury Brainz.
Český vyhledávač nábytku a dekorací Favi.cz používá „m-learning“ při doporučování výrobků zákazníkům.
Foto: Brainz
