Algoritmo de estética computacional detecta la belleza que los humanos pasan por alto

Una de las verdades deprimentes sobre las redes sociales es que la popularidad de una imagen no es necesariamente una indicación de su calidad. Es fácil encontrar contenido muy popular de dudosa calidad. Pero es mucho más difícil encontrar contenido impopular de alta calidad.

Esto se debe en gran parte a que la popularidad se rige por una ley de potencia: una pequeña proporción del contenido recibe una gran proporción de atención, mientras que la gran mayoría del contenido comparte el resto. Tomemos como ejemplo el sitio web para compartir imágenes Flickr, que alberga unas 200 millones de imágenes. De estos, 166 millones tienen cinco favoritos o menos.

¡Esa es una gran cantidad de imágenes impopulares! Es fácil imaginar que debe haber muchas gemas fotográficas escondidas dentro de esta larga cola de impopularidad. Pero, ¿cómo revelarlo?

Hoy recibimos y respondemos gracias al trabajo de Rossano Schifanella en la Universidad de Turín en Italia y Miriam Redi y Luca Maria Aiello en Yahoo Labs en Barcelona. Estos muchachos le han enseñado a un algoritmo de visión artificial a reconocer la belleza y luego le permitieron rastrear la larga cola de imágenes impopulares de Flickr en busca de gemas que nadie ha notado. Y los resultados son impresionantes.

Schifanella y compañía comienzan con el crowdsourcing de opiniones humanas sobre la calidad estética de unas 10.000 imágenes de la base de datos de Flickr. Estos incluyen imágenes populares e impopulares en cuatro categorías dependiendo de si representan personas, naturaleza, animales o temas urbanos.

Cada imagen es calificada por al menos cinco humanos de acuerdo con cinco categorías estéticas que van desde una calidad extremadamente pobre hasta una calidad excepcional. Este proceso produce un conjunto de datos reales de imágenes que corresponden a cada categoría estética.

A continuación, el equipo utiliza este conjunto de datos para entrenar un sistema de visión artificial llamado CrowdBeauty para que reconozca las imágenes que pertenecen a cada categoría. Para ello, el algoritmo analiza cada imagen utilizando criterios como su contraste, brillo, patrones de color, la disposición de las características dentro de la imagen, etc.

El algoritmo funciona cómo estos criterios se relacionan con la eventual calificación estética. Schifanella y compañía luego prueban el algoritmo CrowdBeauty pidiéndole que prediga la calificación otorgada a una serie de fotografías que aún no ha visto. Esto lo puede hacer con una precisión sorprendente, especialmente para fotografías de animales y fotografías urbanas.

Finalmente, Schifanella y compañía dejaron libre a CrowdBeauty en una base de datos de nueve millones de imágenes de Flickr que tienen menos de cinco favoritos. Su objetivo es seleccionar bellas imágenes que aún no se han vuelto populares.

Los resultados son impresionantes con CrowdBeauty destacando numerosas imágenes hermosas. El equipo compara estas imágenes con otras que son simplemente populares por la opinión pública sobre ellas. Nuestro método recupera fotos cuyo puntaje promedio de belleza percibida es igual a los más populares, y cuyo promedio es solo un 1.5% más bajo, dicen.

(En la imagen de arriba, las imágenes impopulares están en la columna de la izquierda, las imágenes populares aparecen en la columna del medio y las imágenes seleccionadas por CrowdBeauty aparecen en la columna de la derecha).

Eso plantea inmediatamente la posibilidad de varias aplicaciones. Una idea es usar CrowdBeauty para encontrar bellas imágenes que aún no se han vuelto populares.

Como prueba de concepto, imaginamos una nueva página Flickr Beauty Explorer que muestra las fotos más bellas pero impopulares del mes para complementar el clásico Flickr Explorer que contiene fotos con una respuesta social muy alta, dicen Schifanella y compañía.

En otras palabras, el algoritmo CrowdBeauty tiene el potencial de democratizar las plataformas para compartir fotos al destacar a las personas talentosas que, de otro modo, serían subestimadas.

Así que todavía hay esperanza para todos los fotógrafos poco apreciados que hay.

Ref: arxiv.org/abs/1505.03358 : Una imagen vale más que mil favoritos: sacando a la superficie la belleza oculta de las imágenes de Flickr

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