Hipster, surfeur, biker… cet algorithme peut reconnaître votre style share
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Hipster, surfeur, biker... cet algorithme peut reconnaître votre style

22 janvier 2014

Des scientifiques en informatique de l’Université de Californie à San Diego ont développé un algorithme qui utilise les photos de groupe sur les réseaux sociaux pour déterminer notre « sociotype urbain » – autrement dit, la sous-culture et l’univers stylistique auquel nous appartenons. Récit dans Science Daily

On voit en vous un hipster aux goûts pointus : retro gaming, chemise à carreaux, fixi bike et lectures à contre-courant de la culture dite mainstream ? Non ? Alors peut-être cultivez-vous plutôt un style surfeur ou encore biker, familier des grandes cylindrées ? Toujours pas ?

Et si votre ordinateur pouvait désormais reconnaître pour vous la catégorie à laquelle vous appartenez ? C’est le défi que s’est lancé une équipe d’universitaires de San Diego en créant un algorithme capable de déterminer le groupe social auquel vous appartenez. Pour trouver les catégories qui permettent une classification des individus, les chercheurs sont partis de la catégorie « sous-cultures » de Wikipedia pour extraire les huit termes les plus populaires comme par exemple hipster, surfeur ou encore biker.

C’est lors de la Bristish Machine Vision Conference (BMVC, septembre 2013) que les informaticiens ont présenté leur idée : développer un programme de vision par ordinateur capable d’analyser les photos de groupe plutôt que celles des personnes. Ces scientifiques sont partis d’un postulat : l’individu tend davantage à vouloir correspondre à son groupe d’appartenance dans une photo de groupe.
 


 

Donner l’art du « coup d’oeil » à la machine

Le principe de cet algorithme est de segmenter chaque personne en six sections : le visage, la tête, le dessus de la tête (pour identifier les chapeaux par exemple), le cou, le torse et les bras. Puis il définit des correspondances et continue d’observer de la même manière d’autres paramètres comme les couleurs, les vêtements, les textures, les tatouages etc – des attributs pouvant révéler une affiliation à un groupe spécifique. 

A partir de ces premiers éléments de classification, le programme est capable d’enrichir automatiquement sa banque de données. Loin de s’arrêter à cette étape de la reconnaissance d’image, les chercheurs souhaitent améliorer leur algorithme en poussant l’analyse par ordinateur jusqu’aux traits du visage.

L’objectif de cette démarche est d’optimiser la pertinence des résultats de recherche et la qualité des contenus proposés dans les fils d’actualités des réseaux sociaux.

L’algorithme obtient des résultats exacts à 48%. Un taux de réussite encourageant que les chercheurs estiment pouvoir dépasser en intégrant la reconnaissance des traits par la machine. Par ailleurs, Science Daily précise:

« Il y a aussi un intérêt croissant dans le fait de faire analyser des images par des caméras installées dans les espaces publics : ça permet d’identifier les groupes plutôt que les individus. »

Pour en savoir plus, c’est ici.

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