यह फोटो किस देश की है? डीएनएन-आधारित देश की पहचान के लिए नया डेटा और तरीके

छवि-आधारित भू-स्थानीयकरण (छवियों से घिरे किसी दृश्य की भौगोलिक स्थिति की पहचान करना) के कई उपयोग हैं, जिसमें तथ्य जाँच भी शामिल है। अधिकांश शोधकर्ता इस कार्य को एक अनुमान समस्या के रूप में देखते हैं। अंतिम लक्ष्य उच्चतम संभव सटीकता के साथ छवि दृश्य के भौगोलिक निर्देशांक का अनुमान लगाना है।

प्रस्तावित प्रणाली द्वारा की गई भविष्यवाणियों के कुछ उदाहरण। छवि क्रेडिट: arXiv:2209.02429 [cs.CV]

arXiv.org पर एक हालिया पेपर एक अलग दृष्टिकोण का प्रस्ताव करता है। यही है, उस देश की पहचान करें जहां से एक छवि ली गई थी और तर्क से एक वर्गीकरण समस्या की ओर बढ़ें। वर्तमान प्रणाली में, यदि स्थानीयकरण त्रुटियों को कम किया जा सकता है, तो देशों को गलत वर्गीकृत किया जा सकता है। इसलिए, हमें एक नई विधि की आवश्यकता है।

लगभग 4 मिलियन जियोटैग्ड छवियों का एक नया डेटासेट एकत्र किया जाता है। देशों के बीच अंतर करने के लिए एक क्लासिफायरियर को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किया जाता है। यह परिणाम अत्याधुनिक बेसलाइन पद्धति पर एक महत्वपूर्ण प्रदर्शन सुधार दिखाता है।

देश में ली गई तस्वीर की भविष्यवाणी करने के कई संभावित उपयोग हैं, जिसमें झूठे दावों का पता लगाना, प्रतिरूपण की पहचान करना, दुष्प्रचार अभियानों को रोकना और नकली समाचारों की पहचान करना शामिल है। पिछला शोध मुख्य रूप से उन भौगोलिक निर्देशांकों का अनुमान लगाने पर केंद्रित था जिन पर तस्वीरें ली गई थीं। हालाँकि, उस देश को पहचानना जहाँ एक छवि ली गई थी, उसके स्थानिक निर्देशांक की पहचान करने की तुलना में अर्थ और फोरेंसिक दृष्टिकोण से अधिक महत्वपूर्ण हो सकता है। अब तक, बहुत कम कामों ने प्रतिष्ठित स्मारकों जैसे विशिष्ट स्थलों वाली इमेजरी पर भरोसा करके इस कार्य को निपटाया है। उपरोक्त ढांचे के भीतर, यह पत्र दो प्रमुख योगदान प्रदान करता है। सबसे पहले, हम एक नया डेटासेट, VIPPGeo डेटासेट पेश करते हैं। इसमें लगभग 4 मिलियन छवियां हैं जिनका उपयोग देश के वर्गीकरण के लिए डीएल मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए किया जा सकता है। देशों को पहचानने के लिए इस तरह की इमेजरी की प्रासंगिकता को ध्यान में रखते हुए, इस डेटासेट में केवल शहर की छवियां हैं, जो चेहरों और विशिष्ट अप्रासंगिक वस्तुओं जैसे कि विमानों और जहाजों को दर्शाती हैं। इसे महत्वहीन छवियों को हटाने के लिए सावधानी से बनाया गया है, जैसे कि फिर हमने एक गहन शिक्षण वास्तुकला को प्रशिक्षित करने के लिए डेटासेट का उपयोग किया जो देश की पहचान की समस्या को वर्गीकरण समस्या के रूप में प्रस्तुत करता है। हमारे प्रयोगों से पता चलता है कि हमारा नेटवर्क वर्तमान अत्याधुनिक से कहीं बेहतर परिणाम प्रदान करता है। विशेष रूप से, हमने पाया है कि नेटवर्क को सीधे देश की पहचान करने के लिए कहने से पहले भौगोलिक निर्देशांक का अनुमान लगाने और फ़ोटो लिए गए देश में वापस ट्रेस करने के लिए उनका उपयोग करने से बेहतर परिणाम मिलते हैं। ।

शोध पत्र: अलामायरेह, ओ., दिमित्री, जीएम, वांग, जे., टोंडी, बी., बरनी, एम. “यह तस्वीर किस देश की है? डीएनएन-आधारित देश की पहचान के लिए नया डेटा और तरीके,” 2022 वर्ष। संपर्क: https://arxiv.org/abs/2209.02429

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