Jornal GGN – Os elementos que compõem o visual e o comportamento de diferentes grupos de pessoas, as chamadas “tribos urbanas”, poderão ser interpretados, em breve, por computadores. Cientistas da computação da Universidade da Califórnia, em San Diego, estão desenvolvendo um algoritmo que analisa imagens de pessoas para determinar a qual tribo elas “pertencem”. Testes mostraram que, até agora, o algoritmo teve 48% de precisão média – 9% superior a escolhas feitas ao acaso.
Um algoritmo capaz de identificar as pessoas em tribos pode ter várias aplicações, desde a geração de resultados a anúncios de busca mais relevantes, permitindo que as redes sociais possam fornecer melhores recomendações de conteúdo. Há também um crescente interesse em analisar imagens de câmeras instaladas em espaços públicos para identificar grupos, em vez de indivíduos.
“Este é um primeiro passo”, avalia Serge Belongie, professor de ciência da computação da Escola de Engenharia de Jacobs, na Universidade da Califórnia, e coautor do estudo, durante apresentação na Vision Conference, evento de tecnologia realizado recentemente no Reino Unido. Diante da complexidade social e do comportamento das pessoas, não é uma tarefa fácil enquadrá-las em grupos. Por isso, o resultado de 48% é considerado excelente.
Os pesquisadores partiram do princípio de que analisar pessoas em grupo, e não individualmente, seria a melhor forma de captar padrões de comportamento e de roupas que ajudariam a classificá-los em tribos. Pode parecer fácil as pessoas reconhecerem umas às outras, mas levar isso aos computadores é uma tarefa bem complexa. O algoritmo tem seções para analisar cada pessoa em seis áreas: face, cabeça, topo da cabeça (onde um chapéu estaria), pescoço, tronco e braços.
Análise de dados
O método é um exemplo do que é mais conhecido como abordagem de “peças e atributos”. Os cientistas da computação projetaram o algoritmo para analisar a imagem como a soma de suas partes e características, neste caso, cortes de cabelo, cor de cabelo, maquiagem, joias e tatuagens, por exemplo. O algoritmo também analisa informações sobre cores, texturas e outros fatores.
Os pesquisadores, então, alimentam o programa com imagens de grupos de pessoas com marcações de classificação de tribos urbanas – descolados, surfistas, ciclistas, góticos, etc – para que o algoritmo possa aprender por meio de comparações com imagens sem rótulos. Agora, os pesquisadores vão comparar o desempenho do algoritmo com a análise feita por seres humanos.
Para definir as tribos urbanas do estudo, os cientistas da computação recorreram aos oito grupos mais populares na internet: motociclista, gótico, roqueiro, hip hop, moderno, raver e surfista. Eles também incluíram fotografias de três categorias comuns de espaços sociais: eventos formais, clubes de dança e bares casuais.
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