211service.com
マシンビジョンがファッションの世界を変えようとしている方法
2006年の映画「プラダを着た悪魔」では、悪名高いファッションエディターのミランダプリーストリーが、服、デザイン者、出身年を分析することで、人々のサイズを一目で確認できます。 Priestlyのキャラクターは、Vogueの長年の編集長であるAnnaWintour自身がスタイルアイコンであることに触発されていることで有名です。 –>
しかし、人間が一目でファッションスタイルを認識して日付を記入できるのであれば、なぜ機械ではないのでしょうか。今日、台北の国立台湾大学のKuanTing Chenと数人の仲間は、まさにこれが可能であることを示しています。マシンビジョンは、ある季節から次の季節に発生するファッションと変化を分類できます。特に、彼らはマシンビジョン技術を使用して、ファッションショーのトレンドが後に登場するストリートシックな衣装にどのように影響するかを示しています。
Chenと共同研究者は、マシンビジョンアルゴリズムをトレーニングして、画像内の個人の体のポーズを特定し、次に体を9つの領域（上腕と下腕と脚、および胴体）に分割することから始めます。次に、これらの各領域の色、テクスチャ、肌などを分析して、全身の視覚的特徴ベクトルのように機能するリストを作成します。
次に、ファッションスタイルの比較は、これらの72次元のベクトルを比較する比較的単純な数学的プロセスに要約されます。
次に、2つの写真データベースを作成します。 1つ目は、2014年と2015年の春夏シーズンのニューヨークファッションウィークショーでのファッションモデルの8,000枚の画像を含みます。 2つ目は、2014年と2015年の春と夏のシーズンに撮影されたストリートシックなファッションの約1,000枚の画像が含まれています。
ファッションウィークはニューヨークで重要なイベントです。それは10万人もの人々が参加した約300の滑走路イベントで構成されています。興味深い質問は、その週のイベント中に出現するトレンドが、次のシーズンのストリートのファッションにどのように影響するかということです。
見つけるために、Chen coはマシンビジョンアルゴリズムを使用してこれらの傾向を特定し、それらがストリートシックにどのように影響するかを確認します。
結果は興味深い読み物になります。アルゴリズムは、少数の古典的な衣装スタイルが毎年一般的であることを発見しました。たとえば、上半身の色では、2014年と2015年の両方のファッション画像に、白、灰色、黒の色が大量に含まれていると彼らは言います。
しかし、重要なポイントはファッションがどのように変化するかであり、アルゴリズムはここでも役立ちます。 2015年には、前立てやタンクトップ、ストライプの素材などが人気を博し、上半身は青、シアン、赤が人気でした。
興味深いことに、この人気の変化は、ストリートシックなデータセットに反映されていました。多くの人がファッションショーで見られる服のスタイルをエミュレートする傾向があると言うことができます、とChenと共同。
ファッションウィークとストリートシックなデータセットの間にも違いがありました。たとえば、チームは2014年にストリートシックな服装でロングニーウェアとロングスリーブウェアの人気が高まったことを確認しました。チェンと共同研究者は、これはその年の特に寒い夏の結果であるに違いないと推測し、人々が体のより多くを覆う暖かい服を着るように促した。
これは、比較的短期間で高度なマシンビジョンがどのように実現したかを示す興味深い作品です。これは、少なくとも部分的には、手足やその他の体の部分をすばやく特定できるように改善された体のポーズ推定アルゴリズムの結果です。
また、ファッションなどの文化的影響が社会全体に急速に広まっていることも示しています。チェンらによると、ファッションショーのファッショントレンドは確かに人々に服のリファレンスを提供し、人々の日常生活に大きな影響を与えていることは明らかです。
ファッションの多くの信者はこれに親密に精通しているでしょう。現在の違いは、ファッションハウス、デザイナー、消費者に貴重なフィードバックを提供できる方法で効果を定量化できることです。
これは、マシンビジョンを使用するための潜在的に有益な方法である可能性があります。ミランダ・プリーストリーは感銘を受けたかもしれません。
参照： arxiv.org/abs/1508.04785 ：ニューヨーク市でプラダを身に着けている悪魔は誰ですか？