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Ojo de hojalata

TinEye es un motor de búsqueda de imágenes inverso desarrollado y ofrecido por Idée, Inc., una empresa con sede en Toronto, Ontario , Canadá. Es el primer motor de búsqueda de imágenes en la web que utiliza tecnología de identificación de imágenes en lugar de palabras clave, metadatos o marcas de agua . [1] [ Se necesita una fuente no primaria ] TinEye permite a los usuarios buscar sin usar palabras clave sino con imágenes. Al enviar una imagen, TinEye crea una "firma o huella digital digital única y compacta" de la imagen y la compara con otras imágenes indexadas. [1] Este procedimiento puede hacer coincidir incluso versiones muy editadas de la imagen enviada, pero por lo general no devolverá imágenes similares en los resultados. [1]

Varios verificadores de datos lo han recomendado para verificar imágenes.

Historia

Idée, Inc. fue fundada por Leila Boujnane y Paul Bloore en 1999. Idée lanzó el servicio el 6 de mayo de 2008 y entró en fase beta abierta en agosto de ese año. [2] [3] Si bien los proyectos de investigación sobre visión artificial e identificación de imágenes comenzaron ya en la década de 1980, [4] la empresa afirma que TinEye es el primer motor de búsqueda de imágenes basado en la web que utiliza tecnología de identificación de imágenes. El servicio se creó con propietarios de derechos de autor y vendedores de marcas como base de usuarios prevista, para buscar usos no autorizados y rastrear dónde aparecen las marcas respectivamente. [5]

En junio de 2014, TinEye afirmó haber indexado más de cinco mil millones de imágenes para comparaciones. [6] Sin embargo, esta es una proporción relativamente pequeña del número total de imágenes disponibles en la World Wide Web . [7]

A partir de marzo de 2024, los resultados de búsqueda de TinEye afirman tener más de 70 mil millones de imágenes indexadas para comparación. [8]

Tecnología

Un usuario carga una imagen en el motor de búsqueda (el tamaño de la carga está limitado a 20 MB) o proporciona una URL para una imagen o para una página que contiene la imagen. El motor de búsqueda buscará otros usos de la imagen en Internet , incluidas imágenes modificadas basadas en esa imagen, e informará la fecha y hora en que se publicaron. TinEye no reconoce contornos de objetos ni realiza reconocimiento facial , pero reconoce la imagen completa y algunas versiones alteradas de esa imagen. Esto incluye versiones más pequeñas, más grandes y recortadas de la imagen. TinEye ha demostrado ser capaz de recuperar diferentes imágenes de su base de datos del mismo tema, como monumentos famosos. [9]

TinEye es capaz de buscar imágenes en formato JPEG , PNG , WebP , GIF , BMP y TIFF . [10]

Los resultados generados por TinEye incluyen la cantidad total de coincidencias en su base de datos, una imagen de vista previa y la URL de cada coincidencia. TinEye puede ordenar los resultados por mejor coincidencia, más modificado, imagen más grande, más reciente y más antigua.

El registro de usuario es opcional y ofrece almacenamiento de las consultas anteriores del usuario. Otras características incluyen widgets y marcadores integrables . TinEye también ha lanzado su API comercial .

Uso

La capacidad de TinEye para buscar en la web imágenes específicas (y modificaciones de esas imágenes) lo convierte en una herramienta potencial para que los titulares de derechos de autor de obras visuales localicen infracciones a sus derechos de autor. También crea una vía posible para que las personas que buscan hacer uso de imágenes bajo la categoría de obras huérfanas encuentren a los titulares de los derechos de autor de esas imágenes. Dado que las obras huérfanas pueden definirse como "obras protegidas por derechos de autor cuyos propietarios son difíciles o imposibles de identificar y/o localizar", [11] el uso de TinEye podría eliminar potencialmente el estado de obra huérfana de las imágenes en línea que se pueden encontrar en su base de datos.

Verificación de hechos

Los verificadores de datos lo han recomendado como un recurso útil en los intentos de verificar el origen de las imágenes. [12] [13] [14] [15] [16] [17] [18] [19] A partir de 2019, TinEye se especializó en violaciones de derechos de autor y en encontrar versiones exactas de imágenes en línea. [20]

Véase también

Referencias

  1. ^ abc "Búsqueda inversa de imágenes de TinEye". tineye.com . Consultado el 1 de noviembre de 2022 .
  2. ^ "Lanzamientos". Tineye.com. Archivado desde el original el 17 de julio de 2011. Consultado el 21 de febrero de 2013 .
  3. ^ Claburn, Thomas (18 de agosto de 2008). "TinEye Image Search encuentra infractores de derechos de autor". InformationWeek . Consultado el 28 de septiembre de 2014 .
  4. ^ Szeliski, Richard (2010). Visión artificial: algoritmos y aplicaciones . Springer Publishing . pág. 832. ISBN. 978-1-84882-934-3.
  5. ^ George-Cosh, David (sin fecha). "TinEye de Idée, la próxima frontera en las búsquedas web" (PDF) . National Post . Consultado el 11 de febrero de 2010 .
  6. ^ "Recuperado el 1 de julio de 2014". Tineye.com. Archivado desde el original el 1 de julio de 2014. Consultado el 1 de julio de 2014 .
  7. ^ "Flickr alberga 5 mil millones de imágenes al 10 de septiembre. Recuperado el 6 de abril de 2011". Royal.pingdom.com. Archivado desde el original el 12 de julio de 2018. Consultado el 21 de febrero de 2013 .
  8. ^ "Búsqueda inversa de imágenes de TinEye". tineye.com . Consultado el 23 de agosto de 2023 .
  9. ^ Elias, Jean-Claude. (11 de diciembre de 2009). Búsqueda por foto. The Jordan Times. Recuperado el 19/2/10 de la base de datos Factiva.
  10. ^ "Documentación para desarrolladores de TinEye". services.tineye.com . Consultado el 5 de junio de 2022 .
  11. ^ Yeh, B. (1 de febrero de 2010). "Obras huérfanas" en la legislación sobre derechos de autor. Servicio de Investigación del Congreso. Recuperado el 19/2/10 de la base de datos Factiva.
  12. ^ Ruggeri, Amanda (10 de mayo de 2024). "La estrategia 'Sift': un método de cuatro pasos para detectar la desinformación". BBC . Consultado el 16 de julio de 2024 .
  13. ^ Settles, Gabrielle (19 de abril de 2023). "PolitiFact: cómo detectar videos deepfake como un verificador de datos". PolitiFact .
  14. ^ "Simposio sobre desinformación electoral" (PDF) . Centro para la participación de los medios . Archivado desde el original (PDF) el 9 de diciembre de 2022 . Consultado el 7 de enero de 2024 .
  15. ^ Holan, Angie Drobnic (31 de marzo de 2022). «PolitiFact: lista de verificación de PolitiFact para una verificación exhaustiva de los hechos». PolitiFact . Archivado desde el original el 1 de julio de 2022. Consultado el 7 de enero de 2024 .
  16. ^ Angus, Daniel; Dootson, Paula; Thomson, TJ (26 de febrero de 2022). "Las imágenes virales falsas se están difundiendo junto con el horror real en Ucrania. Aquí hay cinco formas de detectarlo". The Conversation . Archivado desde el original el 29 de junio de 2023. Consultado el 7 de enero de 2024 .
  17. ^ Evon, Dan (22 de marzo de 2022). «Consejos de Snopes: una guía para realizar búsquedas inversas de imágenes». Snopes . Archivado desde el original el 7 de febrero de 2023 . Consultado el 7 de enero de 2024 .
  18. ^ Wilks-Harper, Ella (5 de julio de 2018). «7 herramientas de verificación para una mejor verificación de hechos». Agencia de noticias Reuters . Archivado desde el original el 25 de septiembre de 2022. Consultado el 7 de enero de 2024 .
  19. ^ LaCapria, Kim (21 de enero de 2016). «6 formas rápidas de detectar noticias falsas». Snopes . Archivado desde el original el 1 de junio de 2023. Consultado el 7 de enero de 2024 .
  20. ^ Toler, Aric (26 de diciembre de 2019). "Guía para utilizar la búsqueda inversa de imágenes en investigaciones". bellingcat . Consultado el 16 de julio de 2024 .

Enlaces externos