据外媒MITTechReview报道，谷歌在图像处理方面有望再获突破，可对不含地理信息的图片实现精确地理定位。
报道称，该项目名为PlaNet，由谷歌计算机视觉处理专家托拜斯·韦扬德（TobiasWeyand）主导开发。通过对图片进行像素级分析的基础上，与图片库中的存储数据进行像素比对，以实现二者之间的最佳匹配。
谷歌让计算机模拟了这个推理的过程。工程师们首先挑选了全世界人口密集、或者摄影师常去的地区，排除了人迹罕至的荒郊野岭和海洋，之后将这些区域划分成26000个大小不一的方块。
接下来，工程师从网上找来1.26亿张包含GPS信息的图片当做“食材”，投入到机器学习算法之中，让计算机去认识、学习不同地方的图片有哪些特征。每一张图都会对应一个区域方块，这些信息构成了庞大的数据库，机器人相当于掌握了判断事物的“经验和知识”，可以根据图片里的细节判断地理了。
研究团队用Google街景和Flickr做了测试，结果显示，虽然不能全部判断正确，但这台机器人已经具备了类似人类大脑判别的能力。
据统计，PlaNet所使用的图片库包含9000万张地理信息图片。通过对230万张图片进行测试分析，PlaNet对图片时间信息的辨识度为28.4%，对图片地理的辨识度为48%。虽然测试水平还有待进一步提高，但相比于人工辨识，该项目的效率显然更高。随着项目进展，PlaNet有望进一步提高辨识成功率。
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