Temukan Wine Ke Mana Pun Anda Pergi

Bagaimana aplikasi mengidentifikasi wine dari foto?

Aplikasi wine mengidentifikasi botol dengan membaca label sebagai gambar, bukan dengan mengenali wine tersebut. Ada empat tahap terpisah antara saat foto diambil dan rekomendasi diberikan, dan setiap tahap dapat gagal dengan cara yang berbeda.

1. Langkah 1 — menemukan botol dalam bingkai

   Tahap pertama menemukan area berbentuk label dalam foto dan meluruskannya. Foto rak biasanya memuat delapan hingga dua puluh label potensial, sebagian besar dalam posisi miring dan tertutup sebagian oleh botol di depannya. Apa pun yang tidak terdeteksi pada tahap ini tidak dapat dipulihkan kemudian, sehingga foto satu botol yang diambil lurus dari depan jauh lebih andal daripada foto rak yang diambil dari sudut lebar.

2. Langkah 2 — membaca teks

   Pengenalan karakter optis mengubah setiap area menjadi teks. Di sinilah kegagalan umum terjadi: huruf kapital serif pada latar gelap, foil emas yang tampak terlalu terang di bawah lampu toko, jenis huruf sambung pada label Burgundy, dan tahun panen yang tercetak di leher botol alih-alih pada badan botol. Hasilnya berupa rangkaian teks, dan satu karakter yang salah dalam nama produsen sudah cukup untuk membuat tahap berikutnya mengarah ke wine yang salah.

3. Langkah 3 — mencocokkan teks dengan wine

   Teks yang diekstrak dicocokkan dengan basis data wine. Kecocokan memerlukan nama produsen, nama wine, dan idealnya tahun panen; jika hanya ada dua dari tiga unsur tersebut, hasilnya adalah kelompok wine, bukan satu botol tertentu. Tahap inilah yang menentukan apakah Anda mendapatkan "Château Something 2019" atau "wine merah Bordeaux".

4. Langkah 4 — mengubah nama menjadi rekomendasi

   Mengidentifikasi nama botol dan merekomendasikannya adalah dua persoalan yang berbeda, dan hanya yang pertama merupakan tugas pengenalan visual. Rekomendasi memeringkat botol yang teridentifikasi berdasarkan preferensi yang Anda berikan — gaya, tingkat kemanisan, anggaran, dan acara — sehingga kualitas jawabannya jauh lebih bergantung pada seberapa jujur Anda mengisi preferensi tersebut daripada seberapa baik kameranya. Aplikasi yang memberikan rekomendasi tanpa pernah menanyakan apa yang Anda sukai sebenarnya hanya memeringkat berdasarkan popularitas dan menyebutnya personalisasi.

Kondisi ketika pengenalan wine sering gagal

Pengenalan gagal pada label yang rusak, basah, atau terkelupas karena teksnya tidak dapat dibaca. Pengenalan juga gagal pada produsen yang sangat kecil dan wine mereka tidak tercantum dalam basis data mana pun. Pengenalan gagal pada wine dengan label yang hanya mencantumkan wilayah tanpa nama produsen, seperti yang umum dijumpai di Italia dan Spanyol. Pengenalan juga gagal dalam kondisi minim cahaya karena OCR lebih membutuhkan kontras daripada resolusi.

Pengenalan juga dapat gagal tanpa disadari, dan inilah kondisi yang berbahaya: hasil yang tampak meyakinkan menyebutkan vintage yang salah untuk wine yang tepat. Vintage adalah bidang yang paling sering salah dibaca karena biasanya dicetak dengan teks terkecil pada label dan sering ditempatkan pada bagian terpisah.

Ada kegagalan lain yang lebih sulit dikenali dan jarang diperingatkan: pengenalan bisa saja sempurna, tetapi rekomendasinya tetap salah karena botol di depan Anda tidak tersedia dalam data referensi untuk vintage yang sedang Anda pegang. Wine keluaran 2022 yang hanya dikenal oleh basis data melalui keluaran 2019 akan dijelaskan berdasarkan karakter wine yang lebih lama, dan tidak ada petunjuk di antarmuka bahwa penggantian tersebut telah terjadi.

Aturan praktisnya: gunakan pengenalan untuk mengetahui identitas sebuah botol yang belum pernah Anda lihat, lalu periksa sendiri labelnya sebelum menggunakan hasil tersebut untuk keputusan bernilai tinggi. Model gambar tidak boleh menjadi penentu akhir dalam penawaran lelang atau penilaian asuransi.