Inteligência Artificial aplicada a um classificador de estilos estéticos na fotografia de moda

Abstract

O trabalho propõe utilizar técnicas de Machine Learning, especialmente Redes Neurais Convolucionais (CNNs), para classificar fotografias de moda, automatizando a seleção e organização de imagens. Destaca-se a importância da coleta meticulosa de dados e do uso de ferramentas como Keras/TensorFlow e Scikit-learn. Para realizar a classificação das imagens foram utilizadas três algorítmos: SVM, Random Forest Classifier e CNN. Afim de realizar as análises foram extraídos principalmente 4 métricas, sendo precisão, acurácia, recall e F1-score. Os resultados destacam a eficácia das CNNs na identificação de padrões visuais complexos, além da importância de uma abordagem cuidadosa na coleta e preparação dos dados para garantir resultados confiáveis e precisos.

This study proposes to employ Machine Learning techniques, especially Convolutional Neural Networks, to classify fashion photographs, automating image selection and organization. The importance of meticulous data collection and the use of tools like Keras/TensorFlow and Scikit-learn is emphasized. Three algorithms were used for image classification: SVM, Random Forest Classifier, and CNN. In order to conduct the analysis, four metrics were primarily extracted: precision, accuracy, recall, and F1-score. The results highlight the effectiveness of CNNs in identifying complex visual patterns, as well as the significance of a careful approach to data collection and preparation to ensure reliable and accurate results.