Hm. Zum einen hatte ich gedacht, dass die Jungs das längst tun – anders kann ich mir die erstaunliche Treffsicherheit der Bildersuche manchmal nicht erklären. Andererseits: das ist verdammt schwierig – ne, nicht das Auslesen selber, OCR-Software kann heutzutage erstaunliche Dinge leisten, sondern das richtige Einordnen der gewonnenen Informationen.
Zitat aus dem Patentantrag:
Text in einem digitalen Bild, zum Beispiel einer Straßenszene, liefert oft Hinweise über die dargestellten Schauplatz oder den Ort. Eine typische Straßenszene beihnaltet etwa Text als Teil von Straßenschildern, Gebäudenamen, Hausnmmern oder Schildern im Schaufenster
Wie unterscheidet man wichtige Informationen (zum Beispiel ein Straßenschild) von unwichtigen (zum Beispiel ein Werbeplakat)? Gut, da könnte man sich noch etwas einfallen lassen, schließlich haben Straßenschilder nur eine endliche Anzahl von verschiedenen Designs. Aber das hier wird schon schwieriger: Wie erkennt das System, ob ein Mc-Donalds-Logo eine Filiale oder eine Plakatwand ziert? Vermutlich kann nur Google so einen Dienst anbieten: die Zuordnung wird quasi durch Triangulation gemacht: das System hat ja die Adressdaten aller Mc-Donalds-Filialen …
Hm. Auch Autokennzeichen sind vermutlich recht einfach als solche zu erkennen. Das wird noch lustige Diskussionen geben. Vielleicht fällt ganz nebenbei ein Dienst für betrogene Ehemänner/Ehefrauen ab, für Handys gibt es das ja schon …
