Computer vision plays an essential role in everything from robotics, to health care to surveillance. In order to train algorithms to see, researchers feed them with image data-sets, which are translated into statistical models. These models in turn form the basis of computer vision software, for example for face tracking or optical character recognition.

Ground Truth is a collection of image data-sets of the human body such as faces, finger prints and hand gestures. Mapping them out as large format prints lets us see images we usually never get to see. What are the aesthetics of these data sets? What are their peculiarities? How large are the data sets? How many faces are enough to develop a face recognition algorithm? What is included, what is not included? What are possible biases?

Computer Vision spielt eine wesentliche Rolle in allen Bereichen, von der Robotik über die Gesundheitsversorgung bis hin zur Überwachung. Um Algorithmen zu trainieren, füttern Forscher sie mit Bilddatensätzen, die in statistische Modelle übersetzt werden. Diese Modelle wiederum bilden die Grundlage der Bildverarbeitungssoftware, zum Beispiel für die Gesichtsverfolgung oder die optische Zeichenerkennung.

Ground Truth ist eine Sammlung von Bilddatensätzen des menschlichen Körpers wie Gesichter, Fingerabdrücke und Handgesten. Wenn wir sie als Großformatdrucke darstellen, können wir Bilder sehen, die wir normalerweise nie zu sehen bekommen. Welche Ästhetik haben diese Datensätze? Was sind ihre Besonderheiten? Wie groß sind die Datensätze? Wie viele Gesichter reichen aus, um einen Gesichtserkennungs-Algorithmus zu entwickeln? Was ist enthalten, was nicht? Was sind mögliche Verzerrungen?

Created at Eyebeam New York and exhibited at To Scale
Erstellt bei Eyebeam New York und ausgestellt bei To Scale

Ground TruthGround Truth