颜色是我们最基本也是最重要的工具之一:研究表明,一个人对产品的最初印象中,有90%的印象仅是基于颜色的。近年来,计算机视觉技术变得更加复杂,比如机器能够“看到”整个光谱,机器的后期学习能力可以利用色彩的力量来为人类服务,本文介绍计算机视觉美好前景的四个应用程序:
英国家装零售商B&Q(百安居)发现,客户没有充分利用其新的油漆混合服务,该服务可以将油漆颜色与几乎任何大于指甲的物体匹配。进入GumGum的计算机视觉系统,当消费者在线查看社论照片时,他们会对其进行扫描,分析数百万个像素,然后创建色彩完全匹配照片中突出对象的自定义图像内广告,所有这些操作都是实时的。
这样的操作会产生什么样的结果呢?一旦潜在客户看到了如何铺砌墙壁的演示,例如与Manolo Blahnik的外套一样的紫红色,百安居就提高了其定制化的会员服务,即店家不仅是购买油漆的地方,而且是做配套服务的场所。
我们已经知道,计算机视觉正在重塑时装业,而机器看到彩色的能力正在引领潮流。在近期的一项研究中,色彩是康奈尔大学研究人员用来分析1500万张共享照片以检测全球时尚趋势的主要属性之一。
这是媒体公司用来分析其发布内容的强大的机器学习程序的一部分,通过扫描自拍照到专业照片的约17000个时尚图像,计算机模型能够正确识别手提包的颜色和品牌,就像那些喜欢购买时尚手包的人群一样成功。
选择粉底的颜色就像挑选一条新的牛仔裤一样困难,丝芙兰(Sephora)最近通过AI驱动的名为Color IQ的设备解决了这种古老的美容束缚问题,该设备扫描客户的肤色并分配一个Color IQ数字,该数字可以从成千上万的阴影中暗示粉底、遮瑕膏和其他化妆品。
此店内产品与移动工具Sephora Virtual Artist结合使用,该工具使用户可以上传照片并以数字方式尝试眼影、唇彩和其他美容产品。色彩匹配(Color Match)使用计算机视觉根据上传的照片选择最适合客户肤色的化妆色泽。
GumGum的Art.ificial实验引发了一场关于艺术构成的多彩对话,该实验委托五位人类艺术家和一个機器人创作了一部受20世纪表现主义作品收藏启发的原创艺术作品,看是否有人可以分辨其中的不同之处。
罗格斯大学艺术与人工智能实验室的机器Cloudpainter使用了红色、蓝色和黄色的调色板以及13396个笔触来创建图像,该图像可以轻易地传递给具有脉冲的人所制作的东西。并不是说AI或计算机视觉将很快取代我们自己的眼睛和思想,但是令人印象深刻的是机器逐渐在学习人类的创造力。