Programvare for bildegjenkjenning brukes til alle slags ting, fra tagging av mennesker på bilder til sikkerhetsovervåking til å identifisere arter. Nå forsøker forskere å finpusse algoritmene til å gjenkjenne hipstere, goths og andre "sosiale stammer." Financial Express forklarer motivasjonene bak utformingen av en slik plattform:
En algoritme som kan identifisere folks urbane stammer, vil ha et bredt spekter av applikasjoner, fra å generere mer relevante søkeresultater og annonser, til å la sosiale nettverk gi bedre anbefalinger og innhold.
Forskere designet modellen for å gjenkjenne mennesker som identifiserer seg som tilhører biker, country, goth, heavy metal, hip hop, hipster, raver og surfer subkulturer. Datamaskinen analyserer bilder ved å dele mennesker ned i seks forskjellige seksjoner og kategorisere attributter som hårklipp, sminke, tilbehør, tatoveringer og klær. Det tar også hensyn til farge og tekstur.
Så langt har teamet bare oppnådd 48 prosent suksess på innledende forsøk med hundrevis av bilder. Men de finner allerede måter å forbedre algoritmens nøyaktighet, for eksempel å analysere bilder av vennegrupper i stedet for enkeltpersoner. Selv om de er foreløpige, antyder disse anstrengelsene en fremtid der personlige annonsekampanjer vet om de skal blinke et par svarte plattformsko eller en en-trinns sykkel når du går forbi.
Mer fra Smithsonian.com:
Google Glass Might Go Hipster med Warby Parker
America's Oldest Sweet Shop Gets a Hipster Makeover
