Cada día miles de millones de fotografías se suben a los servicios donde se comparten fotografías o en las redes sociales y ahora científicos de la Universidad de Cornell están intentando hallar maneras de analizar las tendencias visuales en las modas a través de métodos del aprendizaje profundo, usando redes neuronales.
Kavita Bala, profesor de ciencias de la computación; Noah Snavely, profesor asociado de ciencias de la computación en Cornell Tech y Kevin Matzen, han revelado los resultados de su trabajo en un nuevo artículo llamado “StreetStyle: Exploring world-wide clothing styles from millions of photos” (Estilo en la calle: explorando los estilos en la moda de vestir a partir de millones de fotos).
Los investigadores escriben: “Presentamos un marco de trabajo para descubrir visualmente, analizar las tendencias en la manera de vestir y la moda a través de millones de imágenes de personas alrededor del mundo en términos de muchos años de fotografías”.
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Bala dijo que el grupo uso aprendizaje profundo para detectar varios atributos -el color, la longitud de las blusas, cuando una persona usaba lentes o sombrero, etcétera, en millones de imágenes. “Usando estos atributos detectados, podemos entonces derivar una visión más profunda del tema”, dice Bala. “Por ejemplo, ¿En dónde en el mundo es más común usar sombreros? ¿En qué época del año? ¿Qué colores son más populares en el verano contra el invierno? Nuestro enfoque produce un análisis, el primero en su tipo, de las modas globales y por ciudad, así como …