Com trobar el teu doble a Internet (sorprenentment efectiu)

La cerca inversa d'imatges a Internet existeix des de fa anys. Gràcies a aquest tipus de motors de cerca podem saber quan es va pujar una foto a Internet per primera vegada, o descobrir si algú s'està beneficiant del nostre art a les nostres esquenes. Cosa que podem comprovar utilitzant Google Imatges o eines web com TinEye.

Tot i això, si portem temps utilitzant el cercador de Google ens haurem adonat que cada cop funciona pitjor a l'hora de cercar i comparar imatges. Per què? Simplement i planerament, perquè el cercador s'autocensura a si mateix. Especialment a l'hora de trobar similituds a imatges on apareixen persones.

Pensem per un moment: suposem que has discutit amb un paio al carrer. Imagina ara que aquest desconegut et fa una foto i la puja a Google Imatges. Si l'algoritme de reconeixement facial del cercador funcionés com hauria de fer –cosa que ja han demostrat que poden fer tranquil·lament a Google Fotos-, aquest complet desconegut podria veure les teves fotos a xarxes socials, conèixer el teu nom i cognoms, veure el teu perfil a LinkedIn, saber on treballes… i un llarg etcètera. Qualsevol imatge on aparegui la teva cara. La recepta perfecta per propiciar l'assetjament i situacions gens agradables en general.

Per evitar això, el que Google fa és cercar imatges similars, basades en l'aspecte o concepte general de la foto. Per exemple, si a la fotografia surts amb un gos i tocant la guitarra, Google mostrarà resultats de persones tocant la guitarra i amb un gos al costat.

Com trobar el teu doble a Internet fent una cerca inversa: semblants raonables

Però hi ha altres cercadors que no tenen tants miraments en aquest sentit, i sí que permeten fer aquest tipus de “cerques facials” a Internet. És el cas de Yandex, el cercador més gran de Rússia i el quart del món. El cercador d'imatges s'anomena CBIR, i el que fa és dividir una imatge en segments o “frases visuals”. Després compara milions d'imatges i mostra aquelles que contenen el nombre més gran de “frases visuals” similars.

Amb això no només podem trobar pàgines on apareixen fotos que vam pujar fa anys i que ja teníem oblidades. També funciona espectacularment bé per descobrir gent que s'assembla moltíssim a nosaltres. Digueu-lo clons, dobles o bessons perduts. Una d'aquestes cerques a Yandex ens pot deixar amb el cul tort en menys d'un minut (podeu fer la prova AQUÍ).

Perquè vegem la diferència entre l'algorisme de Yandex i el de Google, he agafat una foto que tenia emmagatzemada al PC i l'he pujat a Google Imatges.

Com podeu veure, Google ha vist que es tracta d'un selfie, i com a primer resultat ha mostrat la definició de selfie a la Viquipèdia. Les imatges similars que apareixen una mica més avall són de gent totalment random que no té res a veure amb mi.

Ara bé, què em dirà Yandex si pujo aquesta mateixa imatge al cercador d'imatges? Aquí la cosa es posa més interessant. Algunes persones semblen moltíssim a mi, mentre que altres comparteixen alguns dels meus trets facials més característics com el nas, la mirada, la boca, el pentinat i altres. Entre les imatges mostrades fins i tot n'hi ha alguna en què surto jo mateix.

Els resultats de Yandex ignoren el fet que es tracta d'un selfie, i cercarà la semblança directa del que es mostra a la imatge. En aquest cas, el meu caret.Aquí directament aparec jo mateix entre els resultats de cerca. Pren ja! 100% accurate.

No deixa de fer una mica de por veure el que ja es pot aconseguir amb aquest tipus d'eines. La veritat és que ens hauria de fer reflexionar a tots sobre les conseqüències per a la privadesa que pot tenir el fet de pujar fotos a Internet, especialment quan són fotografies on també apareixen altres persones.

En qualsevol cas, si no hi donem gaire importància sempre podem passar una estona agradable buscant el nostre doble perfecte a través d'Internet. Qui sap, potser tinguem un germà bessó multimilionari a l'altra punta del món, i nosaltres aquí perdent el temps.

Gradient, l'app que busca el teu bessó famós

Gradient és una app que s'ha tornat viral les darreres setmanes. És un editor de selfies, amb les típiques eines per retocar el color, aplicar filtres i coses així. No obstant això, la seva funcionalitat estrella és aquesta que et diu a quin famós et sembles, fent una transformació en 4 passos, convertint la teva cara a la del teu celebrity bessona.

Descarregar QR-Code Gradient: AI Photo Editor Developer: TICKET TO THE MOON, INC. Price: Free

Tot i que és una utilitat força divertida, cal aclarir que l'aplicació de Gradient com a tal només és un editor de fotos en la seva versió gratuïta. Si volem activar la funció de «A quin famós et pareixes?» haurem d'activar el període de prova gratuït de la versió premium de Gradient.

Cal estar molt atents, perquè passats 3 dies s'activa automàticament la versió de pagament cobrant-nos entre 4,99 $ a la setmana o 19,99 $ al mes. I compte, perquè per anul·lar la subscripció cal avisar amb 24 hores d'antelació, en cas contrari, també ens cobraran (cosa bastant canalla tenint en compte que la versió de prova només dura 3 dies).

Test per saber a quin famós et sembles

Si preferim mantenir-nos allunyats d'aplicacions com Gradient, també podem tastar algun dels nombrosos quiz o test de personalitat que es troben a internet com AQUEST o AQUEST un altre. Tot és qüestió de respondre una sèrie de preguntes i ens diran quin actor, cantant, celebrity o model famós s'assembla més a nosaltres en l'aspecte psicològic i en la manera de ser.

¡Increïble!

PD: Doncs resulta que he realitzat el primer test que us acabo d'enllaçar i diu que sóc igualet que Robert Downey Jr. No sé jo si és molt encertat, perquè la veritat no crec que em sembli gens el fantabulós i multimilionari senyor Tony Stark , però bé…vosaltres proveu i si no us agrada el resultat sempre podeu fer-vos unes bones rialles amb els resultats.

Tens Telegram instal·lat? Rep el millor post de cada dia a el nostre canal. O si ho prefereixes, assabenta't de tot des de la nostra pàgina de Facebook.

Missatges recents

$config[zx-auto] not found$config[zx-overlay] not found