Titre original :
Compatibility Modeling - Data and Knowledge Applications for Clothing Matching
Contenu du livre :
De nos jours, la mode est devenue un aspect essentiel de la vie quotidienne. Comme chaque tenue se compose généralement de plusieurs éléments complémentaires, tels que le haut, le bas, les chaussures et les accessoires, une tenue correcte repose en grande partie sur l'association harmonieuse de ces éléments. Cependant, tout le monde n'est pas doué pour composer des tenues, en particulier ceux qui ont une mauvaise esthétique de la mode. Heureusement, ces dernières années, le nombre de communautés en ligne axées sur la mode, comme IQON et Chictopia, ainsi que de sites de commerce électronique, comme Amazon et eBay, a augmenté. L'énorme quantité de données du monde réel concernant les divers comportements des gens en matière de mode a ouvert la voie à l'appariement automatique des vêtements.
Malgré sa valeur significative, la modélisation de la compatibilité pour l'appariement de vêtements qui évalue le score de compatibilité pour un ensemble donné d'articles de mode (égaux ou supérieurs à deux), par exemple un chemisier et une jupe, pose des défis difficiles : (a) l'absence de référence complète ; (b) la modélisation complète de la compatibilité avec les variables de caractéristiques multimodales est largement inexploitée ; (c) comment utiliser la connaissance du domaine pour guider l'apprentissage automatique ; (d) comment améliorer l'interprétabilité de la modélisation de la compatibilité ; et (e) comment modéliser le facteur de l'utilisateur dans la modélisation de la compatibilité personnalisée. Ces défis ont été largement inexplorés jusqu'à présent.
Dans cet ouvrage, nous mettons en lumière plusieurs théories de pointe sur la modélisation de la compatibilité. En particulier, pour faciliter la recherche, nous commençons par créer trois ensembles de données de référence à grande échelle provenant de différents sites web de mode en ligne, notamment IQON et Amazon. Nous présentons ensuite un schéma général de modélisation de la compatibilité basé sur les données et reposant sur des réseaux neuronaux avancés. Afin d'utiliser l'abondante connaissance du domaine de la mode, c'est-à-dire les règles de correspondance des vêtements, nous présentons ensuite un nouveau cadre de modélisation de la compatibilité guidé par la connaissance. Ensuite, pour améliorer l'interprétabilité du modèle, nous proposons une approche de modélisation de la compatibilité interprétable à l'aide d'un prototype. Ensuite, en tenant compte de l'esthétique subjective des utilisateurs, nous étendons la modélisation générale de la compatibilité à la version personnalisée. En outre, nous étudions plus avant le problème réel de la création d'une garde-robe capsule personnalisée, visant à générer une collection minimale de vêtements qui soit à la fois compatible et adaptée à l'utilisateur. Enfin, nous concluons l'ouvrage et présentons les orientations futures de la recherche, telles que la modélisation générative de la compatibilité, l'essayage virtuel avec des poses arbitraires et la génération de vêtements.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9783031011931 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Sous-titre : | Data and Knowledge Applications for Clothing Matching |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2019 |
| Nombre de pages : | 118 |
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