Alat AI Mencatat Tren Fashion Global

Alat AI Mencatat Tren Fashion Global – Pada hari ulang tahun Raja Thailand, yang dirayakan pada Hari Ayah, orang-orang sering kali mengenakan kemeja kuning dengan tulisan “DAD”. Orang-orang bersenang-senang di Seattle’s FreakNight, acara musik dansa Hallowen cenderung mengenakan kemeja tanpa lengan meskipun cuaca dingin.

Alat AI Mencatat Tren Fashion Global

abercrombie – Pada bulan September 2013, 1,2 juta orang, sebagian besar mengenakan kemeja kuning dan syal biru, berunjuk rasa untuk kemerdekaan Catalonia dari Spanyol.  Ini adalah wawasan global yang dikumpulkan oleh GeoStyle, yang dikembangkan oleh Cornell . peneliti alat kecerdasan buatan baru yang memindai jutaan foto yang tersedia untuk umum untuk secara efektif mengidentifikasi tren fashion di seluruh dunia serta tradisi dan acara dengan gaya khas.

“Banyak orang terus-menerus mengunggah foto diri mereka ke Internet karena ingin membagikan foto mereka .bergaya dengan teman-teman mereka dan seluruh planet ini,” kata Kavita Bala, profesor dan direktur ilmu komputer dan penulis senior buku “GeoStyle: Discovering Fashion Trends and Events,” yang dipresentasikan pada Konferensi Internasional tentang Computer Vision pada tanggal 27 dari Oktober .-2.11. di Seoul, Korea Selatan.

“Saat Anda melihat banyak koleksi gambar ini, Anda dapat melakukan banyak hal untuk memahami cara hidup masyarakat,” kata Bala. “Jadi kami mulai dengan gagasan untuk melihat cara orang berpakaian di berbagai belahan dunia: apa persamaannya dan apa ciri khas daerah yang berbeda? Jika para antropolog dapat melihat rekor ini dalam 100 tahun, mereka akan memahami banyak hal tentang waktu kita dengan melihat gambar-gambar ini dan mendapatkan ide darinya.”

Baca juga : Bagaimana AI Meningkatkan Kreativitas di Dunia Fashion

GeoStyle menganalisis foto publik Instagram dan Flickr untuk memetakan tren menggunakan visi komputer dan jaringan saraf .. jaringan, kecerdasan buatan yang biasa digunakan untuk mengurutkan gambar. Modelnya membantu peneliti memahami tren yang ada di kota-kota tertentu dan di seluruh dunia dari waktu ke waktu, dan prediksi trennya 20% lebih akurat dibandingkan metode sebelumnya.

Misalnya, GeoStyle menunjukkan bahwa setiap tahun semakin banyak orang yang mengenakan pakaian berwarna hitam, namun lebih sedikit rakyat. orang memakai warna hitam di musim panas seperti di musim dingin. Para peneliti juga membuat visualisasi yang memungkinkan pengguna melihat popularitas fitur tertentu, seperti pola, topi, atau warna, di seluruh kota dari waktu ke waktu.

Jika kumpulan data yang dihasilkan oleh GeoStyle dapat disempurnakan, penulis pertama Utkarsh Mall , seorang mahasiswa doktoral di bidang ilmu komputer, mengembangkan kerangka kerja yang secara otomatis mendeteksi lonjakan—perubahan jangka pendek, ada yang bersifat tahunan dan ada yang terjadi satu kali saja—yang memengaruhi tren jangka panjang.

“Kami memiliki teknologi pembelajaran mesin yang hebat ini. kami mengembangkannya untuk pengenalan gambar, namun bagaimana kami membuatnya berguna? kata rekan penulis Bharath Hariharan, profesor ilmu komputer. “Pertanyaan utama kami adalah, bisakah kami menggunakan alat ini untuk secara otomatis menyorot sesuatu yang belum kami ketahui sebelumnya sebagai pembuat sistem ini?”

Faktanya, model tersebut mampu mengidentifikasi lusinan perubahan gaya jangka pendek yang merespons terhadap peristiwa-peristiwa di seluruh dunia, termasuk banyak peristiwa yang tidak diketahui oleh para ilmuwan. dikenal sebagai Songkran di Bangkok, sebuah festival yang diadakan di Thailand pada Malam Tahun Baru di bulan April.

Baca juga : Pengalaman AR dan 3D untuk Merek Alas Kaki

Saat alat mendeteksi lonjakan, alat akan menggunakan analisis berbasis teks. pada keterangan untuk mencari tahu apa artinya. Pada awalnya, para peneliti mengira lonjakan tank top Seattle terkait dengan Halloween karena terjadi pada waktu tersebut, namun teks yang menyertai gambar tersebut menyertakan kata “Freaknight”, yang membantu mereka mengidentifikasinya sebagai hari libur terpisah.

“Ini adalah contoh bagaimana analisis teks benar-benar membuat perbedaan,” kata Hariharan.

Proyek ini didasarkan pada StreetStyle, yang diluncurkan pada tahun 2017 oleh Bala dan rekan penulis GeoStyle Noah Snavely, profesor asosiasi di ilmu Komputer. sains di Cornell Tech, dan Kevin Matzen, Ph.D. ’15, dari Facebook. StreetStyle mengidentifikasi tren berdasarkan waktu dan lokasi dengan menganalisis jutaan gambar.

Tim tersebut saat ini bekerja sama dengan Denise Green, profesor ilmu serat dan desain pakaian, serta pakar mode lainnya di College of Human Ecology untuk menyempurnakan model mereka. . Bala mengatakan alat tersebut dapat mengenali tren dengan lebih baik jika alat tersebut mengetahui apa yang dicarinya.

“Seorang pakar dapat mengidentifikasi fitur visual penting dengan cara yang sangat berbeda dibandingkan jika kita hanya menambangnya,” katanya. Misalnya, ia menyatakan bahwa seorang siswa, menurutnya, menunjukkan data yang menunjukkan evolusi topi pengemudi truk dari aksesori yang dikenakan oleh petani menjadi produk yang muncul di runway hingga popularitasnya meluas.

“Salah satu langkah selanjutnya dalam pekerjaan ini .adalah untuk meningkatkan teknologi sehingga jika Anda menambahkan beberapa keahlian, Anda dapat meningkatkan pengenalan dan mendapatkan pemahaman yang lebih akurat lagi,” kata Bala. Kemungkinan penerapan teknologi ini mencakup pemindaian citra satelit untuk melacak perubahan penggunaan dari bumi model, kata para peneliti.