กูเกิล ก็อกเกิล

กูเกิล ก็อกเกิล

นักพัฒนา	กูเกิล
วันที่เปิดตัว	5 ตุลาคม 2010; 14 ปีก่อน (2010-10-05)
รุ่นสุดท้าย	1.9.4 / 20 สิงหาคม 2018; 6 ปีก่อน (2018-08-20)
ระบบปฏิบัติการ	แอนดรอยด์, ไอโอเอส
ขนาด	2.7 เมกะไบต์
เว็บไซต์	www.google.com/mobile/goggles

กูเกิล ก็อกเกิล (อังกฤษ: Google Goggles) เป็นแอปพลิเคชันของบริษัทกูเกิลในเรื่องของเป้าหมายในการทำงาน ขอบเขตของการทำงาน เทคโนโลยีที่ใช้ในการพัฒนา วิธีการใช้งานเบื้องต้นและประโยชน์ที่ได้จากการใช้แอปพลิเคชัน รวมทั้งจะมีการกล่าวถึงทิศทางในการพัฒนาแอปพลิเคชันที่ทางบริษัทกูเกิลมองไว้ และปริมาณความต้องการของผู้ใช้ในอนาคต

บทนำ

ในปัจจุบันระบบปฏิบัติการแอนดรอยด์ ของทางบริษัทกูเกิล กำลังได้รับความนิยมเป็นอย่างมาก ทั้งฝั่งผู้ใช้งานและผู้พัฒนาแอปพลิเคชัน รวมไปถึงผู้ผลิตด้วย อาจเป็นเพราะเนื่องมาจากแอนดรอยด์เป็นโปรแกรมโอเพนซอร์ซ ซึ่งนั่นหมายความว่าบริษัทผู้ผลิตมือถือและแท็บเล็ตต่าง ๆ สามารถนำไปใช้งานกับสินค้าของบริษัทตนได้ฟรี ในส่วนของผู้พัฒนาแอปพลิเคชันก็สามารถพัฒนาแอปพลิเคชันบนแอนดรอยด์ได้ฟรี แต่ต้องเสียค่าใช้จ่ายตอนลงวางขายเท่านั้นเอง และในส่วนของผู้ใช้สามารถดาวน์โหลดแอปพลิเคชันส่วนใหญ่มาใช้งานได้ฟรีจาก Android Market และด้วยเหตุผลทั้งหมดนี้ทำให้ระบบปฏิบัติการแอนดรอยด์ เติบโตขึ้นอย่างรวดเร็ว

บริษัทกูเกิล มีแนวคิดจะพัฒนาเสิร์ชเอนจิน บนมือถือ จึงมีการพัฒนาแอปพลิเคชันชื่อ กูเกิล ก็อกเกิล ขึ้นมาซึ่งเป็นแอปพลิเคชันแบบ Mobile Visual Search ที่ใช้รูปภาพในการค้นหาข้อมูล ดังคำสุภาษิตของจีนว่า “รูปภาพสามารถแทนคำได้เป็นพัน ๆ คำ” การใช้งานไม่ซับซ้อน โดยเปิดแอปพลิเคชันนี้ขึ้นมา แล้วถ่ายสิ่ง ที่เราอยากจะทราบว่าคืออะไร สักครู่จะมีเว็บไซต์ที่เกี่ยวข้องขึ้นมาให้ ไม่จำเป็นต้องพิมพ์ข้อความเพื่อค้นหาอีกแล้ว ตอนนี้ยังอยู่ในช่วงพัฒนาเพื่อให้สามารถค้นหาทุกสิ่งด้วยรูปภาพได้ ณ ตอนนี้สิ่งที่ กูเกิล ก็อกเกิล สามารถค้นหาแล้วได้ผลลัพธ์ออกมาเป็นที่น่าพอใจได้แก่ หมวดของหนังสือและปกกล่อง ดีวีดี, สถานที่, โลโก้สินค้า, ข้อมูลการติดต่อ, ชิ้นงานศิลปะ, ธุรกิจห้างร้าน, บาร์โค้ด, ขวดไวน์ และตัวอักษร โดยการค้นหาสำหรับตัวอักษรนั้นนอกจากจะค้นหาได้แล้วยังเอาไปแปลภาษาด้วยกูเกิล ทรานสเลต ได้อีกด้วย เพื่อประสิทธิภาพสูงสุดควรถ่ายภาพในแนวนอน ส่วนหมวดภาพที่กำลังพัฒนาอยู่ ได้แก่ ใบหน้าของบุคคล, ใบไม้, อาหาร, สัตว์, เฟอร์นิเจอร์, รถ, เครื่องแต่งกายและเครื่องประดับ เป็นต้น และล่าสุดตอนนี้กับกูเกิล ก็อกเกิล เวอร์ชัน 1.3 ที่สามารถค้นหารูปภาพในหมวดโฆษณาบนหน้าหนังสือพิมพ์และตามนิตยสารต่าง ๆ ไดแล้ว นอกจากนี้สามารถนำรูปที่มีอยู่ในเครื่องไปค้นหาในแอปพลิเคชันได้เช่นกัน และที่น่าสนใจมากกว่านั้นคือสามารถแก้ปัญหาเกมซูโดะกุได้

ปัจจุบันแอปพลิเคชันนี้สามารถใช้ได้กับแอนดรอยด์ทุกรุ่นที่ลง Firmware 1.6 ขึ้น และมีความละเอียดหน้าจออย่างน้อยในระดับ QVGA และมีกล้องที่มี Auto focus ส่วนในฝั่งผลิตภัณฑ์ของบริษัทแอปเปิล มี IPhone 4 และ IPhone 3GS

นอกจากนี้ กูเกิล ก็อกเกิลยังมีบริการในส่วนของประวัติการสืบค้นที่ทำให้ผู้ใช้สามารถดูและจัดการกับรูปภาพที่ได้เคยถ่ายเอาไว้ได้ โดยรูปภาพเหล่านั้นและข้อมูลที่ระบุตำแหน่งของผู้ใช้ตอนที่ใช้รูปภาพนั้น ในการค้นหาข้อมูล ทางกูเกิลจะทำการเก็บไว้ให้เพื่อที่จะได้พัฒนาการบริการต่อไป ถ้ารูปภาพที่บันทึกไว้ในส่วนประวัติใกล้เต็ม จะมีการเตือนบอกจากตัวแอปพลิเคชัน หรือถ้าใน History รุปภาพเต็มแล้วแต่ user ยังคงถ่ายต่อ ทางแอปพลิเคชันจะทำการลบรูปภาพเก่าทิ้งเพื่อที่จะได้มีที่ว่างสำหรับรูปภาพใหม่โดยอัตโนมัติ และถ้าหากว่าเราไม่ต้องการที่จะบันทึก History ไว้สามารถทำการ Disable history ได้

ทฤษฎีที่เกี่ยวข้อง

Optical Character Recognition (OCR)

กระบวนการกลไกหรือวิธีการทางอิเล็กทรอนิกส์ในการอ่านข้อความที่เขียนด้วยมือ หรือที่ถูกพิมพ์มาแล้วไปเป็นข้อความที่สามารถถูกจัดการได้โดยคอมพิวเตอร์ โดยแบ่งเป็น 2 วิธี คือ - Matrices matching (Pattern matching) ตัวอักษรที่ถูกสแกนเข้ามาจะต้องเหมือนรูปแบบของตัวอักษรที่ OCR จดจำไว้ ซึ่งจะต้องเหมือนกันในระดับหนึ่ง จึงจะสามารถบอกได้ว่าเป็นตัวอักษรใด - Feature Extraction โดยจะยืดหยุ่นกว่าแบบแรกคือไม่ต้องมีรูปแบบมาตรวจสอบ (Intelligent Character Recognition, ICR) โดยจะใช้ Google Goggles ถ่ายภาพข้อความแล้วเอาไปแปลภาษา หรือเอาไปค้นหาข้อมูลต่อ เป็นต้น โดย OCR มีการจดจำรูปแบบของตัวอักษรไว้แล้วจึงสามารถแปลงข้อความหรือตัวอักษรจากภายนอกมาเป็นตัวอักษรหรือข้อความในคอมพิวเตอร์ได้ โดยจะวิเคราะห์จาก และในบางระบบสามารถแปลงตัวอักษรเหล่านั้นมาได้เหมือนตัวอักษรดั้งเดิมเลยทีเดียว (กรณีเขียนด้วยมือ)

Object Recognition

เป็นกระบวนการหนึ่งในของ Image processing โดยทำการวิเคราะห์รูปภาพจากลักษณะจริงของรูปภาพนั้นไม่ว่าจะเป็น สี, รูปทรงทางเรขาคณิต, หาขอบ มุมของภาพ แล้วนำลักษณะที่ได้จากการวิเคราะห์ไปตรวจสอบกับฐานข้อมูลของทาง Google ที่มีอยู่แล้วว่าตรงกันหรือคล้ายคลึงกันหรือไม่อย่างไร แล้วจึงส่งข้อมูลกลับมายังฝั่งผู้ใช้ ซึ่งผลที่ได้นั้นจะให้ผลแม่นยำกว่าการค้นหาด้วยคำ และตรงตามที่ผู้ใช้ต้องการ

อ้างอิง

^{[1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13]}

1. Broum, M. (2010, Oct 29). Content-based image retrieval. Retrieved Nov 28, 2010, from googlemobile.blogspot: http://googlemobile.blogspot.com/2010/10/open-your-eyes-google-goggles-now.html
2. Google Mobile Help. (2010). Google Goggles (Labs). Retrieved Nov 28, 2010, from google: http://www.google.com/support/mobile/bin/answer.py?hl=en&answer=174828#features เก็บถาวร 2010-05-14 ที่ เวย์แบ็กแมชชีน
3. Google Mobile Help. (2010). Search History : Google Goggles. Retrieved Nov 28, 2010, from google: http://www.google.com/support/mobile/bin/answer.py?answer=166339&cbid=1kqjlwlgq83ii&src=cb&lev=%20answer
4. Google Mobile Help. (2010). Google Goggles : Overview. Retrieved Nov 28, 2010, from google: http://www.google.com/support/mobile/bin/answer.py?hl=en&answer=166331 เก็บถาวร 2011-01-16 ที่ เวย์แบ็กแมชชีน
5. McFerran, D. (2010). Google Goggles review. Retrieved Nov 28, 2010, from knowyourmobile: http://www.knowyourmobile.com/smartphones/smartphoneapps/androidapplications/389647/google_goggles_review.html
6. Todd Schwartz. (14, Sep 2009). Visual Search - Why type when you can see it? Retrieved 10 Feb 2011, from bing: http://www.bing.com/community/site_blogs/b/search/archive/2009/09/14/visual-search-why-type-when-you-can-see-it.aspx
7. Brito, W. (n.d.). How Does OCR Work? Retrieved Feb 11, 2011, from ehow: http://www.ehow.com/how-does_4963233_ocr-work.html
8. Google Mobile Help. (2011). Google Goggles: Release Notes. Retrieved Jan 31, 2011, from google: http://www.google.com/support/mobile/bin/answer.py?hl=en&answer=181358
9. Leon Palm, Jiayong Zhang. (2011, Jan 10). Google Goggles gets faster, smarter and solves Sudoku. Retrieved Feb 9, 2011, from googlemobile.blogspot: http://googlemobile.blogspot.com/2011/01/google-goggles-gets-faster-smarter-and.html
10. Alessandro Franchi, Luigi Di Stefano, Tullio Salmon Cinotti. (2010). Mobile Visual Search using Smart-M3. pp. 1065-1070.
11. Per-Erik Forss´en, David Meger, Kevin Lai, Scott Helmer, James J. Little, David G. Lowe. (2008). Informed Visual Search: Combining Attention and Object Recognition. 2008 IEEE International Conference on Robotics and Automation, (pp. 935-942). Pasadena, CA, USA.
12. Sluzek, A. (2008). A Method for Detection of Known. CIS 2008, (pp. 214-219).
13. Velappa Ganapathy, Charles C. H. Lean. (2006). Optical Character Recognition Program for Images of Printed Text using a Neural Network. pp. 1171-1176.