L'algoritmo dell'estetica computazionale individua la bellezza che gli esseri umani trascurano

Una delle verità deprimenti sui social media è che la popolarità di un'immagine non è necessariamente un'indicazione della sua qualità. È facile trovare contenuti estremamente popolari di dubbia qualità. Ma è molto più difficile trovare contenuti impopolari di alta qualità.

Ciò è in gran parte dovuto al fatto che la popolarità è regolata da una legge di potere: una piccola parte dei contenuti riceve una grande percentuale di attenzione mentre la stragrande maggioranza dei contenuti condivide il resto. Prendi il sito Web di condivisione di immagini Flickr, che ospita circa 200 milioni di immagini. Di questi, 166 milioni hanno cinque favoriti o meno.

Questo è un gran numero di immagini impopolari! È facile immaginare che ci debbano essere molte perle fotografiche nascoste all'interno di questa lunga coda di impopolarità. Ma come rivelarlo?

Oggi riceviamo e rispondiamo grazie al lavoro di Rossano Schifanella presso l'Università di Torino in Italia e Miriam Redi e Luca Maria Aiello presso Yahoo Labs a Barcellona. Questi ragazzi hanno insegnato a un algoritmo di visione artificiale per riconoscere la bellezza e poi gli hanno permesso di navigare tra la lunga coda di immagini impopolari di Flickr alla ricerca di gemme che nessuno ha notato. E i risultati sono impressionanti.

Schifanella e compagni iniziano con il crowdsourcing dell'opinione umana sulla qualità estetica di circa 10.000 immagini dal database di Flickr. Questi includono immagini sia popolari che impopolari in quattro categorie a seconda che ritraggano persone, natura, animali o soggetti urbani.

Ogni immagine è valutata da almeno cinque esseri umani in base a cinque categorie estetiche che vanno dalla qualità estremamente scarsa a quella eccezionale. Questo processo produce un set di dati di verità fondamentale di immagini che corrispondono a ciascuna categoria estetica.

Successivamente, il team utilizza questo set di dati per addestrare un sistema di visione artificiale chiamato CrowdBeauty a riconoscere le immagini che rientrano in ciascuna categoria. Per fare ciò, l'algoritmo analizza ciascuna immagine utilizzando criteri come il contrasto, la luminosità, i modelli di colore, la disposizione delle caratteristiche all'interno dell'immagine e così via.

L'algoritmo funziona come questi criteri si riferiscono all'eventuale valutazione estetica. Schifanella e colleghi testano quindi l'algoritmo CrowdBeauty chiedendogli di prevedere il voto assegnato a un numero di fotografie che non ha ancora visto. Questo può fare con una precisione sorprendente, in particolare per le immagini di animali e le immagini urbane.

Infine, Schifanella e compagni hanno dato a CrowdBeauty un database di nove milioni di immagini di Flickr che hanno meno di cinque preferiti. Il suo obiettivo è quello di scegliere belle immagini che devono ancora diventare popolari.

I risultati sono impressionanti con CrowdBeauty che mette in evidenza numerose belle immagini. Il team confronta queste immagini con quelle che sono semplicemente apprezzate dall'opinione di crowdsourcing su di esse. Il nostro metodo recupera le foto il cui punteggio di bellezza percepito mediano è uguale a quelle più popolari e la cui media è inferiore solo dell'1,5%, dicono.

(Nell'immagine sopra, le immagini impopolari si trovano nella colonna di sinistra, le immagini popolari vengono visualizzate nella colonna di mezzo e le immagini selezionate da CrowdBeauty nella colonna di destra.)

Ciò solleva immediatamente la possibilità di varie applicazioni. Un'idea è usare CrowdBeauty per trovare belle immagini che non sono ancora diventate popolari.

Come prova di concetto, immaginiamo una nuova pagina Flickr Beauty Explorer che emerga le foto più belle ma impopolari del mese per completare il classico Flickr Explorer che contiene foto con un feedback sociale molto elevato, affermano Schifanella e co.

In altre parole, l'algoritmo CrowdBeauty ha il potenziale per democratizzare le piattaforme di condivisione di foto mettendo in evidenza individui di talento che altrimenti sarebbero sottovalutati.

Quindi c'è ancora speranza per tutti voi fotografi non apprezzati là fuori.

Rif: arxiv.org/abs/1505.03358 : Un'immagine vale più di mille preferiti: emergere la bellezza nascosta delle immagini di Flickr

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