•Notícia

Els creadors són els investigadors de l'IRI (CSIC-UPC) Edgar Simo-Serra i Francesc Moreno-Noguer, i les investigadores de la Universitat de Toronto, Sanja Fidler i Raquel Urtasun. L'algoritme s'ha donat a cnoèixer durant la presentació del treball Neuroaesthetics in Fashion: Modeling the Percepcion of Fashionability al congrés de Visió per Computador CVPR 2015, el més important del món en aquest àmbit, que acaba de tenir lloc el passat mes de juny a Boston (EUA).

L’objectiu que es perseguia amb aquest treball era el de construir models matemàtics que puguin entendre el concepte "moda". És a dir, comprendre què fa que una determinada forma de vestir estigui "a la moda" o no, i a partir d’aquesta base, poder fer recomanacions sobre com vestir-se.

Per aconseguir-ho, s’ha utilitzat una base de dades existent a Internet, que compta amb més de 144.000 imatges, amb diferents estils, compartides per usuaris i amb comentaris associats sobre cada indumentària.

El nou algoritme és capaç d'aprendre les tendències de moda, a través de visió per computador i el reconeixement de patrons, contrastant aquesta informació amb els "like" rebuts per les persones usuàries.

Per a la seva creació, els científics han combinat una xarxa neuronal amb un model de predicció probabilístic de tipus Conditional Random Field, que te en compte diversos factors com ara el tipus de peça, la classe d'usuari o l'entorn de la imatge.

El sistema només és capaç d'aprendre i predir fins a quin punt un usuari va o no va a “la moda”, sinó també de donar-li consells per a que pugui millorar el seu estil.

El primer autor del treball, Edgar Simo-Serra, és investigador del CSIC i estudiant de doctorat en l'IRI (CSIC-UPC). El seu director de tesi, Francesc Moreno-Noguer, també del CSIC, és expert en visió per computador a l'IRI (CSIC-UPC).