UI, Innovation, Usability, Interaction
之前我在 <TED: Microsoft WorldWide Telescope 計畫> 中介紹了 Microsoft 的高清照片的互動技術。而為了讓一般人也能親身體驗這項技術帶來的好處，順便也為自家的 Silverlight 找出路，他們推出了一個免費的軟體: Deep Zoom Composer. 透過這個軟體，使用者可以製作出可以瞬間放大縮小的高度清晰照片的互動.
Deep Zoom Composer | Get Silverlight | Photo Zoom | Team Blog
via: Digital Inspiration
熱門程度: 35%
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Posted in Interaction, image, search, visualization, web, web2.0 on Aug 3rd, 2008
在 Mr. Wednesday 的社交網站收集與研究上看到的，正如 Mr. Wednesday 所說的，這個最大的問題在於圖片的上的意義，對於一張圖片，每個人的意義可能不太一樣，因此，在用文字搜尋時，反而效率是比較低的。
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今天發現一個好玩的新服務，應該是由國人自行開發的部落格搜尋引擎，叫做fhkkta。
fhkkta分成白天版與夜晚版，夜晚版的介面比較有趣。輸入一個查詢關鍵字後，畫面中間就會列出搜尋結果，但是這個搜尋結果與傳統的列表式的結果 不一樣，它是利用每篇文章中的圖片作為代表並橫向排列，而且當滑鼠在各張圖片上移動時就會看到圖片放大的效果。對於內含精采圖片的部落格文章來說（食記， 遊記等），這個介面的設計還滿有用的，可以利用精采的圖片吸引讀者的目光，不過對於需要查找文字訊息的需求就比較用不上了。
熱門程度: 48%
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Ariel Shamir, Shai Avidan 在去年的 SIGGRAPH 2007上面提出了一個創新的作法來 Resize imag: 保留圖片中複雜度比較高的地方 (通常也是物體所在的地方), 然後刪除不重要的部份:
今年, 這兩位仁兄又來了, 把版本進化了, 因此 Seam Carving 可以用到 Video 上面了, 用到 Video 上面當然要考慮一些時間上面的問題, 如果只是單張單張的 Seam Carving 來跑一定會爛掉, 所以裡面加入了一些 Energy Term, 其中最創新的部份是加入了 Forward Energy, 讓 Seam Carving 在刪減掉 Pixel 之後可以估計對整張圖的 Energy 增加多少:
當然最新的著作可以在 SIGGRAPH 2008上面看到.
熱門程度: 32%
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直接轉述 Mr. Wednesday 在社交網站收集與研究的描述，看起來有點像是 Flickr 的擴大版本:
這兩天不經意發現一個社會化書籤網站，Vi.sualize.us，不過它很特別，只專注在圖片的書籤。
它的呈現簡潔，操作簡單，非常好上手。這也是網站本身的訴求，在兩次點擊內就可以幫你存下圖片並在將來再度取出瀏覽，這一點處理的非常好。 Vi.sualize.us使用標籤整理圖片，沒有用分類，在首頁可以透過『最常被使用的標籤』或是『熱門瀏覽標籤』來瀏覽圖片，很web2.0的作法。
這是一個相當簡單而且實用的社會化圖片書籤網站，對於想要輕鬆收藏並且分享圖片的使用者絕對值得一試。
熱門程度: 45%
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Posted in Interaction, entertainment, game, image, web, web2.0 on May 21st, 2008
我之前在<玩遊戲，做研究>這篇文章中介紹過 Louis von Ahn 這個神人，開創了用網路來蒐集資料的第一人。他最近把他的所有遊戲通通結合在一個 Portal 下面，而且還多了幾個遊戲出來。看來 Louis von Ahn 的遊戲旅程還未結束，而這個創新的想法則是正在學術界持續擴張。
via: O’Reilly Radar
熱門程度: 48%
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不知道為什麼最近一堆新的圖片搜尋引擎 Picitup，這個圖片搜尋引擎跟別人不太一樣的地方在於，使用者先下一個關鍵字，他去 Web 上面 (Google/Yahoo) 上面撈，然後你在結果裡面選一個你覺得比較接近的，它再幫你過濾一次。
via: TechCrunch
熱門程度: 37%
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Idée 這家專門處理影像的公司又推了一個新的服務: TinEye，來幫助圖片搜尋。 且看 Demo:
其實 Idée 做圖片搜尋是一點也不奇怪的事情，因為他們老早就在做了，他們還利用了圖片搜索技術來找尋是否有人濫用未經授權的圖片，看影片 Demo 的效果，實在是很驚人。他們也有自己的 Crawler，會到 Web 上面去將有圖片的頁面全部都爬下來，然後為每一張圖建立 signature，用來做隨後的比對之用。他沒說他怎麼做到的，所以，我也不知道他們是怎麼做到的。等他們的 TinEye 正式上線之後，就會知道到底是真準還是假準囉。
PixID 盜版圖片辨識:
Piximilar: 圖片搜尋技術
熱門程度: 43%
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