Ontdek wijn Waar je ook bent

Hoe identificeert een app een wijn aan de hand van een foto?

Een wijnapp identificeert een fles door het etiket als afbeelding te lezen, niet door de wijn te herkennen. Tussen het indrukken van de sluiter en de aanbeveling worden vier afzonderlijke stappen uitgevoerd, die elk op een andere manier kunnen mislukken.

1. Stap 1 — vind de fles in beeld

   In de eerste doorgang worden delen van de foto gevonden die de vorm van een etiket hebben, waarna ze worden rechtgezet. Een foto van een schap bevat doorgaans acht tot twintig mogelijke etiketten, waarvan de meeste schuin staan en deels worden afgedekt door de fles ervoor. Alles wat de detector in deze fase mist, kan later niet meer worden teruggevonden. Daarom is een recht van voren genomen foto van één fles veel betrouwbaarder dan een overzichtsfoto van een schap.

2. Stap 2 — lees de tekst

   Optische tekenherkenning zet elk deel om in tekst. Hier ontstaan de bekende fouten: een schreefletter als hoofdletter op een donkere achtergrond, goudfolie die door winkelverlichting overbelicht raakt, een sierlettertype op een etiket uit Burgundy en een jaargang die op de hals staat in plaats van op de flesromp. Het resultaat is een tekenreeks, en één verkeerd teken in de naam van een producent is genoeg om in de volgende stap bij de verkeerde wijn uit te komen.

3. Stap 3 — koppel de tekst aan een wijn

   De uitgelezen tekst wordt vergeleken met een wijndatabase. Voor een overeenkomst zijn een producent, een wijnnaam en bij voorkeur een jaargang nodig. Met slechts twee van de drie is het resultaat een reeks wijnen in plaats van één fles. In deze stap wordt bepaald of je "Château Something 2019" of "een rode Bordeaux" krijgt.

4. Stap 4 — zet een naam om in een aanbeveling

   Een fles benoemen en er een aanbevelen zijn twee verschillende problemen, en alleen het eerste is een visuele taak. Voor een aanbeveling worden de geïdentificeerde flessen gerangschikt op basis van wat je hebt aangegeven lekker te vinden — stijl, zoetheid, budget, de gelegenheid — wat betekent dat de kwaliteit van het antwoord veel sterker afhangt van hoe eerlijk je die voorkeuren hebt ingevuld dan van de kwaliteit van de camera. Een app die aanbevelingen doet zonder ooit te vragen wat je lekker vindt, rangschikt op populariteit en noemt dat personalisatie.

Wanneer wijnherkenning steevast tekortschiet

Het werkt niet bij beschadigde, natte of loslatende etiketten, omdat de tekst niet leesbaar is. Het werkt niet bij zeer kleine producenten van wie de wijnen in geen enkele database staan. Het werkt niet bij wijnen waarvan het etiket alleen een regio vermeldt en geen producentennaam, wat veel voorkomt in Italië en Spanje. Het werkt niet bij weinig licht, omdat OCR meer behoefte heeft aan contrast dan aan resolutie.

Het kan ook ongemerkt misgaan, en dat is de gevaarlijke variant: een stellig antwoord dat de verkeerde jaargang van de juiste wijn noemt. De jaargang is het veld dat het vaakst verkeerd wordt gelezen, omdat dit op de meeste etiketten de kleinste tekst is en vaak op een aparte strook staat.

Een subtieler probleem waar niemand voor waarschuwt: de herkenning kan perfect zijn en de aanbeveling toch onjuist, omdat de jaargang van de fles die voor u staat niet in de referentiegegevens voorkomt. Een 2022 van een wijn die de database alleen kent van 2019, wordt beschreven aan de hand van het karakter van die oudere jaargang, zonder dat de interface aangeeft dat deze vervanging heeft plaatsgevonden.

De praktische regel: gebruik herkenning om vast te stellen wat voor fles u voor u hebt als u die nog nooit eerder hebt gezien, en controleer zelf het etiket voordat er iets kostbaars van het antwoord afhangt. Geen enkel beeldmodel mag het laatste woord hebben bij een veilingbod of verzekeringswaardering.