画像認識ソフトウェアは、写真に写っている人のタグ付けからセキュリティ監視、種の識別まで、あらゆる種類の物に使用されます。 現在、研究者はこれらのアルゴリズムを微調整して、ヒップスター、ゴス、その他の「社会的部族」を認識しようとしています。 Financial Expressは、このようなプラットフォームの設計の背後にある動機を説明しています。
人々の都市部族を識別することができるアルゴリズムには、より関連性の高い検索結果や広告の生成から、ソーシャルネットワークによるより良い推奨事項やコンテンツの提供まで、幅広い用途があります。
研究者は、バイカー、カントリー、ゴス、ヘビーメタル、ヒップホップ、ヒップスター、レイバー、サーファーのサブカルチャーに属していると自認する人々を認識するようにモデルを設計しました。 コンピューターは、人間を6つの異なるセクションに分割し、ヘアカット、メイクアップ、アクセサリー、タトゥー、衣服などの属性を分類することで画像を分析します。 また、色とテクスチャも考慮します。
これまでのところ、チームは何百もの画像を使用した初期試行で48％の成功しか達成していません。 しかし、彼らはすでにアルゴリズムの精度を改善する方法を見つけています。例えば、個人ではなく友人のグループの写真を分析するなどです。 予備的ではありますが、これらの取り組みは、パーソナライズされた広告キャンペーンが、あなたが通りかかったときに黒いプラットフォームブーツのペアまたはシングルスピードバイクを点滅させるかどうかを知る未来を示唆しています。
Smithsonian.comからの詳細：
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