Hyperlinking the Real World

Hyperlinking the Real World


Mobvis

Projetos com “realidade aumentada”, que permitem criar camadas de informao eletrnica sobre lugares fsicos (“reais) so uma das frentes de desenvolvimento da era da mobilidade e das mdias locativas. Por meio de celulares ou palms, usurios podem ver informaes eletrnica sobre lugares e objetos ao apontar a cmera do seu dispositivo para os mesmos. Por exemplo, ao apontar meu celular para o Farol da Barra em Salvador, um “servico baseado em localizao”, poderia me informar, enviando informao ao meu aparelho, sobre a histria do Farol, eventos presentes e futuros, etc. J mostrei inmeros projetos sobre “augmented reality” nesse Carnet (aqui um dos ltimos posts) e discutir alguns projetos em meus ltimos artigos publicados, reforando a tese do desenvolvimento de “territrios informacionais” e da ressignificao dos “lugares”.

Agora, matria do NYTimes.com, “Hyperlinking the Real World“, mostra o projeto europeu MOBVIS que permite a uma cmera de um telefone celular hiperlinkar o mundo real. Aps tirar uma foto, MOBVIS identifica o objeto e fornece informaes sobre ele. O sistema funciona com mapas como o Google Street View, Panoramio, ou sistema similares, identificando a posio por GPS ou triangulao. MOBVIS, como afirma a matria do NYT, “lets you ‘see’ the world through your mobile phone. This is computer vision, or rather, mobile vision”. O servio pode ser til no turismo, na localizao, na visualizao e na produo de mapas. Vejam como funciona o sistema:

“(…) The MOBVIS system begins with a pre-populated database of geo-referenced panoramas (such as Google’s Street View, perhaps). The objects in the images are then manually annotated with information. Once that’s complete, the system is ready for search queries from mobile users. After a user takes a picture, MOBVIS compares the photo to the photos in its database and returns the relevant links. The challenge here is getting a mobile phone picture to match up with the more pristine photos found in the database. The database photos would likely be clear, crisp, and detailed, but a user’s photo could be grainy, taken on a dark and cloudy day, or taken from an odd angle. The MOBVIS system’s main strength comes from its feature-matching algorithm developed by the University of Ljubljana in Slovenia, one of the partners of the project. This algorithm can very accurately detect minute differences between similar objects. In real-world tests, it’s reported that this system was highly accurate, detecting the right building 80 percent of the time.”