Máquina com olho na moda - Portugal Têxtil
No filme "O Diabo Veste Prada", lançado em 2006, a editora de moda Miranda Priestly avalia as pessoas com apenas um relance às suas roupas, analisando quem as desenhou e de que ano datam. A personagem de Priestly é notoriamente inspirada por Anna Wintour, editora-chefe de longa data da Vogue, ela própria um ícone de estilo.
Mas, se um ser humano pode reconhecer e datar estilos de moda com pouco mais do que um olhar, por que não uma máquina? KuanTing Chen, da Universidade Nacional de Taiwan, em Taipei, e alguns colegas mostraram que isso é possível – que a visão de máquina pode classificar a moda e as mudanças que ocorrem de um período para outro. Em particular, recorrem às técnicas de visão de máquina como meio de demonstrar a forma como as tendências em desfiles de moda influenciam os looks de vestuário street-chic que surgem posteriormente.
Chen e os demais colegas iniciaram a tarefa começando por treinar o seu algoritmo de visão de máquina para identificar o corpo de um indivíduo numa imagem e, em seguida, dividir o corpo em nove regiões – braços e pernas, superiores e inferiores, e torso. Em seguida, analisa a cor, textura, pele e assim por diante, para cada uma destas áreas de forma a criar uma lista que atua como um vetor de características visuais para o corpo inteiro. Por fim, ponderar os estilos de moda resume-se ao processo matemático relativamente simples de comparar estes vetores.
Em seguida, agregam ao processo duas bases de dados de fotografias. A primeira contém 8.000 imagens dos modelos que participaram nas edições de 2014 e 2015 da Semana da Moda de Nova Iorque, nas apresentações relativas à estação primavera-verão. A segunda, contém cerca de 1.000 imagens de moda de street-chic, capturadas no decorrer das estações primavera e verão de 2014 e 2015.
A Semana da Moda é um evento relevante em Nova Iorque. É constituída por cerca de 300 desfiles, reunindo mais de 100.000 pessoas. Deste modo, uma questão interessante é a forma como as tendências que surgem durante os eventos da semana passam a influenciar a moda de rua na temporada subsequente.
De forma a descortinar este aspeto, Chen usou o seu algoritmo de visão de máquina para identificar essas tendências e observar a sua influência no estilo street-chic.
Os resultados foram reveladores. O algoritmo demonstrou que um pequeno número de estilos de roupa clássica são comuns a cada ano. «Por exemplo, na cor das peças superiores, ambas as imagens de moda de 2014 e 2015 têm uma grande quantidade de cores branco, cinzento e preto», afirmam.
Porém, um ponto de interesse essencial considera a forma como a moda muda e o algoritmo providencia algum auxílio neste aspeto. Constatou-se que em 2015, os estilos mais populares incluíam tank tops, assim como materiais com riscas, e as cores mais populares eram o azul, o ciano e o vermelho para a parte superior do corpo.
Curiosamente, essa mudança na popularidade ecoou no conjunto de dados street-chic. «Poderíamos dizer que muitas pessoas têm a tendência de imitar estilos de vestuário apresentados nos desfiles de moda», aponta Chen.
Existem, também, diferenças entre os conjuntos de dados da semana da moda e aqueles decorrentes da tendência street-chic. Por exemplo, a equipa assinalou um aumento da popularidade do vestuário de comprimento longo, inferior à linha do joelho e camisolas de manga comprida, em 2014. Chen especula que isto se deve a um verão particularmente frio, que encorajou ao uso de roupas mais quentes.
Este é um trabalho interessante, que demonstra as transformações operadas na visão de máquina num período de tempo relativamente curto. Esse é o resultado, pelo menos em parte, da melhoria dos algoritmos de estimação da pose do corpo, que permitiram que membros e outras partes do corpo fossem identificados rapidamente.
Demonstra igualmente como as influências culturais, como a moda, se disseminam rapidamente através da sociedade. «Parece claro que as tendências de moda provenientes de desfiles de moda proporcionam, efetivamente, uma referência de vestuário e têm influência significativa na vida quotidiana das pessoas», observa Chen.
Muitos seguidores de moda irão identificar-se intimamente com isso. A diferença assenta, atualmente, no facto do efeito poder ser quantificado de modo a fornecer feedback valioso às casas de moda, designers e consumidores. Esta será, eventualmente, uma forma potencialmente lucrativa de usar a visão de máquina. Miranda Priestly ficaria impressionada.