Estimar la qualitat estètica de les imatges per tal de predir el seu impacte.

Repte:

El cercadors d’imatges reben diàriament una gran quantitat d’imatges, però és un conjunt molt petit d’elles que tenen un impacte dins les xarxes. És clar, que l’estètica/bellesa així com la tècnica és un dels punt claus perquè la imatge tingui un impacte dins les xarxes i no passar desapercebuda. És per això, que el repte d’aquest projecte és el desenvolupament d’eines per a l’anàlisi i estimació de la qualitat tècnica i estètica de les imatges.

Solució:

Una empresa Internacional i el GDC de la UB estan col·laborant en el disseny d’un sistema capaç d’estimar el nivell estètic i tècnic d’una imatge. Aquest projecte, s’està portant a terme mitjançant l’ús de xarxes neuronals profundes (Deep Learning) i grans grans volums de dades amb etiquetes relacionades amb l’estètica.

Image

Impacte :

Companyies de publicitat i màrqueting, així com usuaris individuals estan en constant cerca de la millor imatge pel seus projecte. L’estimació automàtica de la qualitat de les imatges així com la predicció del seu impacte ens pot ajudar a la presa de decisions de màqueting així com en el valor econòmic de la imatge.

Articles relacionats

Aplicació de tècniques d’aprenentatge profund a la detecció de canvis semàntics en imatges aèries

cat. Projectes
14.01.2019

Hem guanyat un nou concurs amb l’Institut Cartogràfic i Geològic de Catalunya, per aplicar tècniques d’aprenentatge profund en la detecció de canvis en la xarxa d’infrastructures i construccions al territori amb l’objectiu d’automatitzar el procés d’elaboració del mapa topogràfic de Catalunya.


Desenvolupament d’una eina basada en IA per la detecció de patologies en imatges endoscòpiques.

cat. Projectes
14.01.2019

Desenvolupament conjunt amb l’Hospital Vall Hebron d’una solució escalable de diagnosi mèdica a partir d’eines     d’intel·ligència artificial per l’empresa CorporateHealth International ApS.

 


Desenvolupament d’un sistema de classificació de pell i cuir mitjançant visió artificial

cat. Projectes
11.10.2018

DataScience@UB, dissenya i prototipa una màquina que inclou un sistema intel·ligent de visió artificial basat en segmentació semàntica mitjançant xarxes neuronals convolucionals per automatitzar la classificació de pells i cuir.