Científicos crean un modelo matemático que aprende y aconseja sobre moda

Utiliza una base de datos compartida en Internet con más de 144.000 imágenes con diferentes estilos y comentadas por sus usuarios.

El modelo matemático puntúa del 1 al 10 si el usuario va a la moda y ofrece recomendacionesInvestigadores del Instituto de Robótica e Informática Industrial (IRI), centro mixto del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) y de la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC), han desarrollado un modelo matemático que es capaz de evaluar si una persona va o no vestida a la moda y aconsejarla.

Sus creadores son los investigadores del IRI (CSIC-UPC) Edgar Simo-Serra y Francesc Moreno-Noguer, y las investigadoras de la Universidad de Toronto, Sanja Fidler y Raquel Urtasun.

Edgar Simo-Serra es investigador del CSIC y estudiante de doctorado en el IRI (CSIC-UPC). Su director de tesis, Francesc Moreno-Noguer, también del CSIC, es experto en visión por computador en el IRI (CSIC-UPC).

El algoritmo se ha presentado en el trabajo “Neuroaesthetics in Fashion: Modeling the Perception of Fashionability", dado a conocer en el congreso de Visión por Computador más importante del mundo, que se acaba de celebrar este junio en Boston (EEUU).

El objetivo que se perseguía con este trabajo era el de construir modelos matemáticos que puedan entender el concepto de "moda". Es decir, comprender qué hace que una determinada forma de vestir esté "a la moda" o no, y en base a eso, poder hacer recomendaciones sobre cómo vestirse.

Para ello, se hizo uso de una base de datos existente en Internet, que cuenta con más de 144.000 imágenes compartidas por usuarios con diferentes estilos, y comentarios asociados acerca de cada indumentaria.

Un algoritmo que aprende 

El nuevo algoritmo es capaz de aprender las tendencias de moda, a través de visión por computador y reconocimiento de patrones, y contrastando esa información con los “like” recibidos por los usuarios.. 

Para su creación, los científicos han combinado una red neuronal con un modelo de predicción probabilístico de tipo Conditional Random Field, que tiene en cuenta diversos factores como el tipo de prenda, la clase de usuario o el entorno de la imagen.

El sistema no es sólo capaz de aprender y predecir hasta qué punto va "a la moda" va un usuario, sino también de darle consejos para que pueda mejorar su estilo.


Enlaces:

‘Neuroaesthetics in Fashion: Modeling the Perception of Fashionability’
http://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2015/papers/Simo-Serra_Neuroaesthetics_in_Fashion_2015_CVPR_paper.pdf

Congreso de Visión por Computador CVPR 2015: http://www.pamitc.org/cvpr15/

Página de Edgar Simo-Serra sobre esta investigación en la web del IRI (CSIC-UPC):
http://www.iri.upc.edu/people/esimo/en/research/fashionability/

 

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