Investigadores de la Escuela Superior de Economía de Rusia afirman, en un paper recientemente publicado, haber creado una tecnología capaz de ayudarse de redes neuronales para identificar con mayor rapidez y precisión el género y la edad de las personas que aparecen en los vídeos (y fotos) de nuestros móviles. Y de ayudar a extraer patrones de interacción social a partir de esa información.
Hoy en día, las redes neuronales ya son capaces de acertar el género de una persona con una precisión superior al 90%, pero la cosa cambia cuando se trata de la edad. Los sistemas actuales no sólo manejan únicamente rangos de edad, sino que únicamente ofrecen porcentajes de probabilidad para cada uno de ellos.
Sin embargo, el equipo de investigadores dirigido por el profesor Andrey Savchenko, ha encontrado el modo de optimizar estas tareas implementando un nuevo método de agregar los porcentajes generados por las redes neuronales y aplicando a los mismos la teoría probabilística de Dempster-Shafer.
Para ello, el método utiliza no una, sino varias redes neuronales diferentes que, una vez combinan sus datos no sólo logran definir la edad y el género de una persona, sino que también atribuirle un vector único, pues gracias al reconocimiento facial pueden diferenciarlas de otras de características demográficas similares.
Un algoritmo que proporcionará recomendaciones personalizadas
Los investigadores están ahora testando el funcionamiento del algoritmo a través de su implementación en varias apps para Android (siendo usable incluso en terminales poco potentes).
Dichas aplicaciones -destacan los investigadores- son respetuosas con la privacidad del usuario, pues realizan el análisis de la galería multimedia de cada usuario dentro del propio dispositivo móvil, remitiendo a sus servidores únicamente los informes generados a partir de la misma.
Por supuesto, analizar la galería del móvil de un usuario no sólo aporta información sobre éste, sino también sobre su círculo social, permitiendo conocer su extensión, así como la edad y el género de las personas que frecuenta.
Además cruzando la información extraída de cada foto/vídeo entre sí y con sus metadatos (hora y fecha en que fue tomada, geolocalización, etc), el algoritmo permite ayudar a reconstruir el día a día del usuario: características de las personas con las que suele juntarse, frecuencia con que lo hace, etc.
Eso por no mencionar la posibilidad de combinarlo con otras tecnologías como las de reconocimiento de objetos o logotipos. Como explica el profesor Savchenko,
"[El perfil generado puede mostrar], por ejemplo, que la mayoría de tus fotos incluyen a cuatro mujeres y dos hombres, y que te gusta ir a McDonald's".
De este modo, como destacan los propios investigadores, la información extraída puede ser usada por los fabricantes de smartphones y desarrolladores de apps para crear diversos sistemas personalizados de recomendación: anuncios de tiendas de juguetes en usuarios que tienen varias fotos junto a niños pequeños, de restaurantes para aquellos que suelen reunirse con un grupo de gente de su misma edad el mismo día de la semana, etc.
En el paper, los investigadores plantean la utilidad de esta tecnología para el comercio minorista, pues permite al sector gastar de forma más eficiente su inversión publicitaria, apostando por la publicidad contextual.
Según recoge EurekAlert!, los investigadores han confirmado que "uno de los mayores fabricantes de smartphones del mundo ha mostrado interés en usar esta tecnología" e incluirla en los dispositivos que fabrique en los próximos años.
Imagen | Jacek Halicki (vía Wikimedia)
via Magazine - robotica-e-ia http://bit.ly/2CyXOdl
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