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Compartir en Facebook Compartir en Twitter Compartir en LinkedINInvestigadores del Instituto de Robótica e Informática Industrial (IRI)han creado un algoritmo matemático que es capaz de evaluar si una persona va vestida a la moda y aconsejarla sobre su indumentaria.
Los creadores son Edgar Simo-Serra y Francesc Moreno-Noguer, que forman parte del IRI, centro mixto dependiente del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) y la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC), ha informado este viernes el CSIC en un comunicado.
El algoritmo se ha dado a conocer durante la presentación del trabajo“Neuroaesthetics in Fashion: Modeling the Perception of Fashionability"en el congreso de visión por computador CVPR 2015, el más importante del mundo en este ámbito y que se ha celebrado el junio en Boston (EEUU).
En este trabajo se deja claro el por qué de la investigación. La moda tiene un tremendo impacto en nuestra sociedad. La ropa refleja normalmente el estatus social de la persona y por lo tanto cada día añade más presión sobre cómo vestirse para adaptarse a una ocasión en particular.
Su importancia se vuelve aún más pronunciada debido al boom y la importancia de las redes sociales como Facebook e Instagram donde las fotografías de uno se comparten con el mundo entero. No solo eso, mucha gente busca ya a su pareja ideal a través de las redes por lo que la gente quiere verse en ellas siempre bien, ya vaya casual, o elegante. El algoritmo refleja la belleza, la edad y el estado de ánimo a partir de la imagen.
El objetivo del trabajo era construir modelos matemáticos que puedan entender el concepto moda, para lo que se ha utilizado una base de datos existente en Internet con más de 144.000 imágenes de diferentes estilos, compartidas por usuarios y con comentarios asociados.
El algoritmo es capaz de aprender las tendencias de moda a través de visión por computadora y el reconocimiento de patrones, contrastando la información con los ´me gusta´ recibidos por las personas usuarias.
Para crearlo, los científicos han combinado una red neuronal con un modelo de predicción probabilístico de tipo Conditional Random Field, que tiene en cuenta factores como la pieza de ropa, la clase del usuario y el entorno de la imagen.
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