Durante los últimos meses he estado trabajando en el Catchoom Recognition Service. Aprovechando que acabamos de rediseñarlo por completo, voy a explicar un poco de qué va el proyecto. Antes de nada, te invito a probarlo:

1. Registra una cuenta gratuita, y probando la plataforma de Image Recognition:

   

2. Usa la librería Python (catchoom-python), para integrar las APIs. Aunque no uses Python (ehem, empieza a usarlo ;-)), puedes aprovechar las herramientas de subir/reconocer imágenes y las imágenes de ejemplo.
3. Visita la nueva web Catchoom.

Agradeceré mucho las opiniones, críticas y sugerencias 🙂

¿Qué es el “Image Recognition”?

Básicamente, el reconocimiento de imágenes consiste en enviar una foto (por ejemplo, desde el móvil), compararla contra una base de datos de imágenes de referencia, y reconocer qué objeto aparece en esa foto.

A partir de ahí, los retos están en hacerlo lo más rápido posible (<0.5s), mejorar la detección (varios objetos en la misma imagen, imágenes borrosas/distorsionadas, 3D…), asociar metadatos a cada objeto (cada cliente tiene necesidades distintas), ofrecer estadísticas de uso, y, en general, tener una plataforma segura, escalable y automatizada.

Vale, ¿y para qué sirve el reconocimiento de imagen? ¿Qué se puede hacer con esto? Pues lo que se te ocurra:

• integrarlo en aplicaciones móviles para reconocer logotipos o marcas comerciales
• añadirlo a un videojuego para reconocer objetos (y darte bonus dentro del juego)
• reconocer objetos para aplicar realidad aumentada encima, utilizarlo para reconocer cuadros, edificios, portadas de CDs, catálogos/revistas…
• o, mi uso favorito: sustituir (y enterrar) a los códigos QR 😉

Arquitectura de la plataforma de Catchoom

La plataforma está implementada en Python, los componentes usan Django, Tornado y Gevent. Toda la infrastructura está en Amazon Web Services.

A destacar, usamos Redis para varios servicios. Expliqué las ventajas de usar Redis en el NoSQL matters@Barcelona2012, el pasado Octubre, así que puedes ver el vídeo:

Y la presentación: (inexplicablemente llegó a portada en Slideshare, de ahí las visitas)

Gracias de antemano por probar el reconocimiento de imagen de Catchoom, espero tu feedback 😀