Новая сфера применения алгоритмов глубокого обучения Ai - компьютерная "антропология" в области культуры и моды
Каждый день миллиарды фотографий загружаются в службы обмена фотографиями и платформы для социальных сетей, а исследователи компьютерных наук выясняют способы анализа этой визуальной сокровищницы посредством глубоких методов обучения алгоритмов Ai для получения информации о мировых тенденций в стилях одежды.
«Мы представляем машине возможности для визуального анализа в огромном масштабе одежды и модных тенденций по миллионам изображений людей во всем мире, охватывая несколько лет».
Исследователи говорят, что они использовали методы глубокого обучения для выявления различных атрибутов - цвета или длины рукавов рубашек, наличие очков, шляпы и т.д. - в миллионах изображений.
Используя эти атрибуты, машина формирует визуальное представление. Например, где в мире чаще всего используются шляпы? В какое время года? Какие цвета более популярны летом или зимой? Новый подход дает первый в своем роде анализ мировой городской моды и пространственно-временные тенденции.
Принцип глубокого обучения в данном случае заключался в том, что исследователи изучили тенденции моды, основанные на определенном времени и месте. Чтобы устранить все несвязанные фотографии, группа сначала использовала технологию распознавания лиц, чтобы исключить фотографии, в которых не было людей. Затем группа отфильтровала результаты, чтобы включить фотографии с изображением верхней половины тела и т.п.
В результате оставалось около 15 миллионов фотографий. Для анализа более узкого выбора критериев изображений команда разработала программу распознавания предметов, которая идентифицировала конкретные предметы одежды. Программа также изучила определенные детали одежды, таких как длина рукава, цвет и узор и пр.
После того, как изображения были маркированы, группа поместила эти данные через другую программу, чтобы распознать шаблоны уже не в изображениях одежды, а в компьютерных данных. Это привело к точному определению тенденций, популярны в конкретных областях и как изменялись эти тенденции в течение трехлетнего периода.
Это исследование позволяет анализировать культурные, социальные и экономические факторы, которые формируются в обществе и дают представление о цивилизации в целом.
Комбинация больших данных (Big data), машинного обучения AI, компьютерного видения и алгоритмов автоматизированного анализа дает новый очень мощный инструмент визуального анализа моды и других областей.
