La Inteligencia Artificial está siendo empleada por investigadores de la Universidad de Cornell para analizar miles de millones de fotografías subidas a diario a las redes sociales más habituales. Gracias al Deep Learning intentan comprender cómo las tendencias de Moda se crean y se difunden a lo largo del planeta.
Kavita Bala, profesora de ciencias de la computación; Noah Snavely, profesor asociado de informática en Cornell Tech; Y Kevin Matzen, MS ’15, Ph.D. ’16, han publicado sus resultados en un nuevo periódico, StreetStyle: Exploring world-wide clothing styles from millions of photos. (StreetStyle: Exploración mundial de estilos de ropa de millones de fotos).
Snavely explicó que en el estudio presentan un marco para el descubrimiento visual a escala analizando la ropa y la moda a través de millones de imágenes de personas en todo el mundo y en varios años. Por su parte, la profesora Bala dijo que el grupo utilizó el aprendizaje profundo para detectar varios atributos: el color o la longitud de la manga de las camisas, si una persona está usando gafas o un sombrero, y así sucesivamente, en millones de imágenes.
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Usando estos atributos detectados es posible obtener una perspectiva visual. Por ejemplo, ¿dónde están los sombreros más comunes en el mundo, en qué época del año, o qué colores son más populares en verano versus invierno?.
El enfoque produce un primer análisis del tipo de moda global y por ciudad, así como las elecciones y tendencias espacio-temporales .
La Inteligencia Artificial sólo analizó imágenes con usuarios
Los investigadores buscaron específicamente las tendencias de la moda basadas en el tiempo y la ubicación. Para eliminar todas las fotos no relacionadas, el grupo utilizó por primera vez la tecnología de reconocimiento facial para excluir las fotos que no incluyeran a las personas. Luego, el grupo filtró los resultados para incluir fotos que incluían la mitad superior del cuerpo.
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Eso dejó unos 15 millones de fotos. Con la selección más reducida de fotos, el equipo desarrolló un programa de reconocimiento de objetos que reconoció prendas de vestir.
El programa también aprendió una serie de descriptores como la longitud de la manga, el color y el patrón.
Una vez que las imágenes fueron etiquetadas, el grupo puso los datos a través de otro programa, éste para reconocer patrones no en la ropa, sino en los datos, lo que produjo información sobre qué artículos de ropa se emparejaban con qué, qué tendencias eran populares en qué áreas y cómo las tendencias cambiaron durante el período de tres años.
Esta investigación proporciona una mirada a los factores culturales, sociales y económicos que dan forma a las sociedades y proporciona información sobre la civilización.
«La combinación de datos grandes, aprendizaje automático, visión por computadora y algoritmos de análisis automatizados hace que sea una herramienta de análisis muy poderosa en el descubrimiento visual de la moda y otras áreas», dijo Matzen. Y esa herramienta está disponible en línea aquí.
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Fuente: Cornell
