Con la tesis de Magíster, “Using automatic clothing labeling to improve the quality of clothing retrieval systems”, la titulada del DCC, Camila Álvarez, obtuvo el tercer puesto en el Concurso Latinoamericano de Tesis de Maestría (CLTM), que anualmente organiza el Centro Latinoamericano de Estudios en Informática (CLEI).

La titulada del Magíster en Ciencias mención Computación del DCC viajará a fines de septiembre a Panamá para recibir su premio y presentar su investigación guiada por los profesores del DCC, Benjamín Bustos y José Manuel Saavedra, en la conferencia CLEI 2019.

“Este trabajo estudió métodos de etiquetado o detección de ropa en imágenes de catálogos, que permiten descubrir áreas relevantes, en determinadas prendas, para así favorecer su identificación y comparación con imágenes de productos similares”, dijo Camila Álvarez.

Como ejemplo del alcance de su trabajo, la titulada de postgrado del DCC mencionó la tendencia de muchas personas a “subir fotografías de celebridades a redes sociales o alguna una página web y, a continuación, buscar o consultar por imágenes de prendas de vestir similares a las usadas por estas celebridades como una forma de seguirlos y compartir su estilo”, añadió.

Camila Álvarez precisó que esta tendencia conocida en la comunidad de investigadores del área de Visión por Computador como un problema de “búsqueda por similitud”, ha sido aprovechada por redes sociales y tiendas en línea como una oportunidad de negocio para la cual se contratan servicios de búsqueda visual.

“Mi objetivo para la tesis fue intentar desarrollar un sistema con mejores resultados de búsqueda que los de las empresas que ofrecen esos servicios y, a continuación, comparar su funcionamiento”, explicó la ex alumna del DCC. En este análisis de servicios de búsqueda visual, Camila Álvarez descubrió falencias como descripciones incompletas y dificultad para distinguir prendas de vestir en imágenes compuestas por una variedad de elementos diferentes.

Una vez establecidas estas fallas y sus correspondientes causas, la titulada del Magíster en Ciencias, mención Computación, del DCC optó por desarrollar dos grandes líneas de trabajo. La primera consistió en entrenar una red neuronal capaz de describir y representar vestuario de manera correcta.

La segunda apuntó a descomponer fotografías provenientes de catálogos para lograr identificar las prendas buscadas en ellas.
“Si bien, no inventé una arquitectura nueva, lo que sí tuve que hacer fue recopilar los datos necesarios, muchos de ellos, en forma manual, un detalle que me parece importante mencionar porque el mayor valor de la inteligencia artificial viene precisamente de los datos.  Si no tienes buenos datos, no vas a poder entrenar prácticamente nada de manera exitosa, aun cuando tengas la mejor arquitectura”, enfatizó Camila Álvarez.

La propuesta planteada en la tesis de magíster de Camila Álvarez no solo fue evaluada académicamente. También fue implementado en el servicio de búsqueda visual, Impresee, cofundado por la propia titulada del DCC Álvarez. “Se sintió extraño subir a producción mi trabajo y aún más extraño ver a clientes reales ocupar lo que había hecho, porque ese era el momento en el cual se iba a comprobar si acaso mi tesis iba a tener valor o no”, sostuvo la ex alumna del DCC y hoy directora de tecnología (CTO o Chief Technology Officer) de Impresee.

Sin embargo, tras ver el impacto de su investigación, reconoce que este logro le ayudó a ganar confianza. “Ocurre bastante que uno se encuentra con mujeres muy inteligentes o que han tenido grandes logros y ‘no se creen el cuento’. Ahora que miro en retrospectiva, creo que también era una de esas mujeres, porque me costaba creer que algo creado por mí, con mis manos, fuese a ser ocupado por clientes reales”, manifiesta.

A un mes y medio de presentar en la conferencia CLEI, la titulada del Magíster en Ciencias mención Computación del DCC vislumbra su participación como una buena oportunidad para dar a conocer su investigación, escuchar opiniones de académicos y recomendaciones sobre nuevos métodos para realizar detección visual. “El hecho de haber ganado este premio no significa que mi trabajo sea perfecto y es mejor que no lo sea, porque eso significaría estar fijándome en detalles por siempre”, asegura.