建築家やデザイナーの世代（もちろん、以前はデザイナーという言葉はありませんでした）は何百年も働いており、さまざまな都市や個々の建物のユニークなアウトラインを作成しています。 もちろん、各都市では、時間の経過とともに個々の特性が現れました（つまり、パリやニューヨークなどの大都市であり、小さな産業集落には実質的に個性がありません）。 私たちの多くが都市の2つの建物の写真を見ていると、パリ、ニューヨーク、北京のいずれであるかを言うことができます。 今、ソフトウェアはこれが可能です。
カーネギーメロン大学とINRIA /エコールノルマルシュペリウール（パリ）の研究者は、さまざまな都市のGoogleストリートビューの何十万ものショットの建物の特徴を強調するプログラムを作成しました。 一部の都市では、これは非常に多くの消火口になり、別の都市では、膨大な数のバルコニーと金属製の囲いのあるバルコニーになります。 このプログラムでは多くの要素が選ばれていますが、それらは何千もあり、それらはすべて都市の特徴です。
システムの原理は、通常の多くのデータマイニングに関連しています。 確かに、この場合、システムは画像からデータを受け取ります。 結果として、都市の風景の1つの画像から、システムは写真の領域が位置する都市を特定できます。 さらに、システムは、どのタイプのライト、バルコニー、典型的な都市の列を分析および報告できます。 場合によっては、1つの建物の写真を使用して、このプログラムを使用して、この建物のある都市を指定できます。
もちろん、このプログラムでは、個々の特徴がない双子の都市を特定することはまだできません。 さらに、大都市では、システムが誤っている場合があります。 それにもかかわらず、このプロジェクトは非常に興味深いものであり、開発者は徐々に彼らの発案を改善し、「教育」しています。
popsci.com経由