Bilderkennungssoftware wird für alle Arten von Dingen verwendet, von der Kennzeichnung von Personen auf Fotos über die Sicherheitsüberwachung bis hin zur Identifizierung von Arten. Jetzt versuchen Forscher, diese Algorithmen zu optimieren, um Hipster, Gothics und andere "soziale Stämme" zu erkennen. Der Financial Express erklärt die Beweggründe für die Gestaltung einer solchen Plattform:
Ein Algorithmus, mit dem die städtischen Stämme von Menschen identifiziert werden können, hätte eine breite Palette von Anwendungen, von der Generierung relevanterer Suchergebnisse und Anzeigen bis hin zur Bereitstellung besserer Empfehlungen und Inhalte durch soziale Netzwerke.
Die Forscher entwickelten das Modell, um Menschen zu erkennen, die sich als Biker-, Country-, Gothic-, Heavy Metal-, Hip Hop-, Hipster-, Raver- und Surfer-Subkulturen ausweisen. Der Computer analysiert Bilder, indem er den Menschen in sechs verschiedene Abschnitte aufteilt und Attribute wie Haarschnitt, Make-up, Accessoires, Tätowierungen und Kleidung kategorisiert. Es berücksichtigt auch Farbe und Textur.
Bisher hat das Team bei ersten Versuchen mit Hunderten von Bildern nur 48 Prozent Erfolge erzielt. Aber sie finden bereits Möglichkeiten, um die Genauigkeit des Algorithmus zu verbessern, beispielsweise das Analysieren von Fotos von Gruppen von Freunden anstelle von Einzelpersonen. Obwohl vorläufig, deuten diese Bemühungen auf eine Zukunft hin, in der personalisierte Werbekampagnen wissen, ob Sie ein Paar schwarze Plateaustiefel oder ein Single-Speed-Bike verwenden müssen, wenn Sie vorbeigehen.
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