在泰国，国王的生日——父亲节——人们通常穿印有“爸爸”字样的黄色衬衫。
在西雅图的“怪诞之夜”(FreakNight)——万圣节前后举行的一场音乐舞蹈活动——狂欢者往往会穿无袖衬衫，尽管天气很冷。
2013年9月，120万人——其中许多人穿着黄色衬衫，戴着蓝色围巾——手挽着手，支持加泰罗尼亚从西班牙独立出来。
这是康奈尔大学(Cornell university)研究人员开发的新人工智能工具GeoStyle收集到的全球见解之一。GeoStyle扫描了数百万张可公开获取的照片，有效地识别世界各地的时尚趋势，以及带有标志性风格的传统和活动。
“很多人不断上传自己的照片在互联网上,因为他们想与他们的朋友分享他们的风格和其他行星,”巴拉的故事说,计算机科学的教授和主席和资深作者“GeoStyle:发现流行趋势和事件”,提出了计算机视觉国际会议,10月27日至11月2日在首尔,韩国。
“当你看着这些大量的图片时，你可以做很多很多事情来了解人们是如何生活的，”巴拉说。“所以我们一开始就想看看世界不同地区的人是如何着装的:有什么共同点，不同地区的人有什么不同之处?”如果人类学家能在100年后看到这一记录，他们就能通过这些图像了解我们这个时代的很多东西，并从中获得洞见。”
GeoStyle通过分析Instagram和Flickr上的照片，利用计算机视觉和神经网络绘制趋势图。它的模型帮助研究人员了解特定城市和世界各地随时间变化的现有趋势，而且它的趋势预测比以前的方法精确20%。
例如，GeoStyle的数据显示，每年穿黑色衣服的人越来越多，但夏天穿黑色衣服的人比冬天少。研究人员还创建了一个可视化工具，允许用户查看某个属性(比如图案、帽子或颜色)随时间变化的受欢迎程度。
为了细化GeoStyle生成的海量数据，论文的第一作者、计算机科学博士生乌特卡什•霍尔(Utkarsh Mall)开发了一个框架，自动识别与长期趋势相悖的峰值——短期变化、年度变化和一次性变化。
“我们已经有了所有这些很酷的机器学习技术，我们已经想出了识别图像，但我们如何使它有用?”合著者、计算机科学助理教授巴拉特•哈里哈兰表示。“我们的关键问题是，我们能否利用这个工具来自动呈现一些我们作为这个系统的创造者之前不知道的东西?”
事实上，该模型能够识别出几十种与世界各地的事件相对应的短期风格变化，其中包括许多研究人员不知道的存在，比如曼谷的泼水节(Songkran)，这个节日在4月的泰国新年举行。
一旦它识别出一个峰值，该工具就会基于图片说明进行文本分析，以找出它可能的含义。研究人员起初认为，西雅图无袖衬衫的激增与万圣节有关，因为它大约发生在那个时候，但与照片相关的文字中包含了“怪诞之夜”(Freaknight)这个词，这帮助他们将其识别为一个独特的庆祝活动。
Hariharan说:“这是一个文本分析真正起到作用的例子。”
该项目建立在StreetStyle的基础上，由Bala和GeoStyle的合著者诺亚·斯纳维里(诺亚·斯纳维里是康奈尔理工学院的计算机科学副教授)和凯文·马森博士(15年的Facebook)于2017年发起。StreetStyle通过分析数百万张图片，根据时间和地点来检测趋势。
该团队目前正与纤维科学和服装设计助理教授丹尼斯·格林(Denise Green)以及人类生态学院(College of Human Ecology)的其他时尚专家合作，以改进他们的模型。Bala说，如果这个工具知道自己在寻找什么，它可以更好地发现趋势。
她说:“专家识别重要的视觉特征的方式与我们仅仅通过挖掘是非常不同的。”她说，例如，一名学生指出，数据显示，卡车司机帽从农民戴的配饰，到出现在时尚t台上，再到大受欢迎，经历了演变。
巴拉说:“我们这项工作的后续工作之一是改进技术，这样如果你添加一点专家信息，你就可以提高认可度，获得更细致的理解。”
研究人员说，这项技术的其他潜在应用包括扫描卫星图像，以跟踪土地利用模式的变化。
这项研究得到了美国国家科学基金会(National Science Foundation)和亚马逊研究奖(Amazon Research Award)的部分资助。
新闻旨在传播有益信息，英文原版地址：http://news.cornell.edu/stories/2019/10/ai-tool-detects-global-fashion-trends