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Ya sea una cuestión de moda, el equipo favorito de futbol, cierto tipo de música, etcétera, el caso es que los seres humanos nos gusta pertenecer a un grupo de personas. Es algo así como un sentimiento gregario que frecuentemente nos ayuda a mantener nuestra identidad. Pensando en esto, un grupo de estudiantes de la Universidad de California, en San Diego (UCSD), en particular de la escuela Jacobs de Ingeniería, trabajan en el desarrollo de un algoritmo de computadora que puede deducir, partiendo de una imagen, si el ser humano que está ahí es un ciclista, hipster, gótico, etcétera.

Gracias a Facebook (o desafortunadamente), el número de fotos que se han puesto en línea es enorme, lo que ofrece nuevas oportunidades para la comunidad del tema visión por computadora, anunciantes y desde luego, uno que otro desquiciado. Los estudiantes en la UCSD se enfocaron en las fotos de las personas en eventos sociales para determinar qué pueden aprender de forma automática de la subcultura de aquellas personas que se encuentran en la misma.

Usando una serie de fotos como referencia, el algoritmo (de código libre y abierto), separa a cada persona en seis partes, cortando cabeza, rostro, frente, cuello, torso y brazos para así hacer más fácil el manejo del algoritmo. Éste entonces considera por ejemplo, el color promedio del rostro, el tipo de ropa que usan los sujetos en la foto, así como las coordenadas R,G y B, brillo y contraste en la foto. Estos últimos factores son los que permiten analizar los colores de la ropa y los accesorios, los cuales están definidos con cierta precisión en algunas tribus urbanas. Finalmente, el algoritmo analiza las poses específicas de los sujetos.

El equipo piensa que el algoritmo tiene un buen potencial en mejorar los servicios de recomendación , por ejemplo, en l elección de empleados, o por bien, ayudarse a hallar el nicho en el que están algunas tribus urbanas para ser “atacados” por la mercadotecnia. Otras implicaciones serían las de usar este tipo de algoritmos para ver qué grupo de personas son disidentes de un sistema político particular, lo cual es una de las aplicaciones más lamentables que podría tener este sistema.

Pero no hay mucho de qué preocuparse, pues la precisión actual del algoritmo es de 48%, por lo que aún hay un gran rango para el error, sobre todo si el análisis de una foto la hace un ser humano. Desde luego “el primer paso es raspar la superficie del problema para ver qué es lo que encontramos”, como afirma el profesor de dicha escuela, Serge Belongie.

Referencias:

UCSD Jacobs

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