今日この時代になっても、新しい服を探すための最善の方法が、いくつかのチェックボックスをクリックして、果てしなく続く写真をスクロールしていくやり方だというのには驚かされる。どうして「グリーンの模様のスクープネックドレス」と検索して、結果をみることができないのだろうか？ Glistenは、まさにこの課題を解決しようとしているスタートアップだ。その技術はコンピュータービジョンを使用してどんな写真からでも、写っている製品の最も重要な属性を理解して抜き出すことができる。
えっ、そんな機能もうあるのではと思ったかもしれない。ある意味それは正しいが、それほど役に立っているとは言えない。共同創業者のSarah Wooders（サラ・ウッダース）氏は、MITに通い自分のファッション検索プロジェクトに取り組んでいる最中に、この問題に遭遇した。
「オンラインショッピングを先延ばしにしていた私は、そのときVネックのクロップシャツを探していたのですが、まず見つかったのは2着だけでした。しかし、ずっとスクロールしていくと、さらに20着ほど見つかりました」と彼女は言う。「そのとき私は商品が極めて一貫性のない方法でタグ付けされていることに気づきました。消費者が見るデータが非常に煩雑な場合、おそらくその裏側はもっと悪い状況になっています」。
明らかになっているように、コンピュータビジョンシステムは、犬種の識別から表
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コンピュータービジョンを利用して製品写真を重要な属性へと分解するGlisten
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