Big Hair Big Data: Neural Network trainiert auf Frisuren und Haarvolumen

12. Dezember 2019 10:03 | #Fun #Künstliche Intelligenz

Schöne Spielerei von Pudding, die in der Vergangenheit zum Beispiel mit ihren Daten-Visualisierungen des Vokabulars von Rappern und urbaner Populations-Verteilung auf sich aufmerksam machten. Diesmal trainierten sie ein Neural Network auf Fotos in alten Jahrbüchern von US-Highschools und ermittelten durchschnittliche Frisuren und die Verteilung von Haarvolumen.

Die 80er waren mit Abstand am haarigsten, von den 30er bis 60er Jahren trug man gerne kurz. Derzeit trendet die Damentolle zu kürzerer Tracht, bei den Männern geht es aufwärts. Ich als Halbplatte genau zwei Frisur-Optionen (Kappe oder Bruce Willis) finde das sehr amüsant.

DATASET
This story uses a public dataset of 37,921 American high school yearbook photos from the years 1905-2013, created and published by Shiry Ginosar, Kate Rakelly, Sarah Sachs, Brian Yin, and Alexei A. Efros. All faces are front-facing and aligned by eye position. Complete details about the creation of this dataset can be found in an article by the authors.

IMAGE PROCESSING PIPELINE
In order to analyse hair in the yearbook dataset, we created a processing pipeline with three stages:

1. Hair segmentation. Identify the pixels in a portrait that correspond to hair.
2. Feature detection. Summarize important features of the hairstyle.
3. Analyze features. Investigate how hairstyles change over time using targeted analyses of the hairstyle features we’ve created.

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