康奈尔大学的计算机科学家开发了一种新的人工智能框架，可以自动绘制“隐藏的地图”，它可以准确地将城市划分为具有相似时尚感的区域，这很有意思，对吧？
人们在一个地区的穿着风格可以告诉你那里发生了什么，或者在一个特定的时间正在发生什么，了解一个地区的时尚风格对游客、新居民甚至人类学家来说都是非常有用的工具。
“我一直感兴趣的问题是，我们能否利用社交媒体或卫星图像上的数百万张图像来发现世界上有趣的东西？”Kavita Bala实验室的博士生Kavita Bala说，Bala本人是计算机科学教授、康奈尔大学安·S·鲍尔斯计算与信息科学学院院长。
Mall是《从时尚中发现隐藏地图》的主要作者，他在上个月于夏威夷怀科洛亚举行的计算机视觉应用冬季会议上发表了这项研究。
论文合著者除了Bala，还有Facebook的研究科学家，德克萨斯大学计算机科学教授，Facebook AI专家等。
这项研究是建立在Bala团队之前的工作基础上的，实际上也采用了之前的工作成果，那就是人工智能工具GeoStyle，它可以发现地理空间事件并预测时尚趋势。
Bala说:“通过观看人类发布的自我形象，你可以了解到很多关于人类的信息。”“你可以了解他们的文化，他们的风格，他们如何与人交往，以及他们看重的是什么。”
她说：“人们的穿着有很多个性，所以分析世界各地的时尚是我们的首要目标之一。”计算机视觉正是巴拉的专业领域之一。
通过对37个大城市的地理定位照片使用时尚识别算法，研究人员能够检测出服装风格，然后在给定半径内检测出这些风格的典型组合。然后，该团队使用人工智能来检测一个在空间和风格上都很一致的城市的小区域。
所合成的信息有一下几种用途：
在城市中寻找独特的社区：根据特定地区的时尚感，可以确定一个城市中最时尚或最前沿进的区域;
在各个城市中找到类似的社区：例如，对于一个从纽约搬到华盛顿州的人来说，可以确定“西雅图的SoHo区”；
寻找邻近地区的类比：研究人员以科尼岛为例，说明它与纽约的关系与澳大利亚的邦迪海滩和悉尼的关系相似。
研究人员利用HoodMaps和OpenStreetMap这两个以人为中心的基准程序，并在研究中对选定城市的实际居民进行了民意调查。在所有情况下，Bala小组的地下地图比现有的方法更好地捕捉了社区的风格。
Bala说，除了让一个地区的新加入者掌握一些城市的内部知识外，这种地图工具还可以帮助科学和研究。
“人类学家研究文化的方式是，他们去一个地方，采访当地人并观察，”她说。“像这样的自动化工具会让他们做得更多。这可以帮助他们发现他们甚至不知道的新现象，并让他们更深入地分析这种现象存在的原因。”
“我们对这个想法感到兴奋。”Mall说，“未来的人类学家可以使用这些工具来了解我们——尽管没有和我们生活在一起，但我们可以感受城市的‘地下脉搏’。”
（独家编译：科幻世界）
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