PoseNet을 사용하여 사진 데이터 (영국 캠브리지 소재)에서 위치 데이터를 가져올 수 있습니다.

스마트 폰으로 찍은 모든 사진은 GPS 좌표가 자동으로 첨부됩니다. 이렇게하면 Instagram과 같은 앱에서 위치 서비스를 사용하여 사진을 찍은 위치를 식별 할 수 있습니다. 캠브리지 대학에서 개발중인 새로운 프로그램 인 PoseNet은 사용자가 위치와 방향을 결정할 수있는 시스템에 사진을 입력하여 위치를 파악할 수 있도록 프로세스를 리버스 엔지니어링하려고합니다. 인간은 자연스럽게 감각과 랜드 마크의 조화로 이동합니다. GPS가 그 방정식의 절반을 대신하면, PoseNet은 경계표 절반을 대체합니다.

공학 연구원이 개발 한이 시스템은 길쌈 신경 네트워크 (convolutional neural network)를 사용하여 사진을 찍은 위치를 알아 낸다. 6 피트와 3도 내에서 할 수있는 일은 경미한 것으로 착각이다. GPS 솔루션은 방향 메타 데이터를 제공하지 않습니다.

PoseNet 프로젝트의 주목할만한 또 다른 측면: 신경망은 대부분의 GPS 데이터베이스보다 수천 배 작은 50 메가 바이트 미만의 데이터베이스에 의존합니다. 이것은 PoseNet을 매우 빠르게 만듭니다. 사진을 해석하고 위치를 설정하는 데는 약 5 밀리 초가 걸리지 만 GPS는 몇 초 정도 걸릴 수 있습니다. PoseNet은 실내에서 더 잘 작동합니다.

PoseNet의 초고속 및 소형 데이터 스토리지 요구 사항은 시스템의 글로벌 확장을 요구하지만 프라이버시에 대한 우려도 있습니다. 대부분의 스마트 폰 사용자는 자발적으로 자신의 행동에 대한 데이터를 수집하고 있습니다 (그들이 그렇게 생각하든 말든간에). PoseNet은 그걸 무의식적으로 만들 수 있습니다. 시스템의 정확성은 원칙적으로 미덕이자 주요 약점입니다.

PoseNet은 아직 초기 단계에 있기 때문에 영국 캠브리지 한 곳에서만 작동하며 데이터베이스를 교육 한 12,000 장의 사진이 찍혔습니다. 그러나 우리는 PoseNet이 다른 지역에서도 보류하고 있음을 잘 알고 있습니다. 이것은 최근에 PlaNet이라는 프로그램을 시작한 구글에게 특히 흥미롭고 염려 스럽다. 사진을 보는 것만으로 사진의 위치를 ​​확립하는 프로그램. 현재로서는 PoseNet이 PlaNet의 엉덩이를 걷어차려는 것으로 보이지만, 시간이 지남에 따라 또는 누군가가 인수하는 경우에는 변경 될 수 있습니다.

PoseNet의 글로벌 확장은 거의 불가피하며 몇 년이 걸릴 수 있습니다. 또한 GPS처럼 보편적으로 도움이되지는 않습니다. (누가 아마존 한가운데에서 수확 사진 데이터를 보러 갈지 생각하십시오). 여전히 스마트 폰 사용자 및 데이터 분석가를위한 명확한 응용 프로그램이 있습니다. 어떤 의미에서 그 그룹 중 누가 궁극적으로 더 많은 도움이 될지에 대한 질문입니다.