Modellazione della compatibilità - Applicazioni di dati e conoscenze per l'abbinamento dei capi di abbigliamento

Titolo originale:

Compatibility Modeling - Data and Knowledge Applications for Clothing Matching

Contenuto del libro:

Oggi la moda è diventata un aspetto essenziale della vita quotidiana delle persone. Poiché ogni abito è composto da diversi elementi complementari, come il top, il fondo, le scarpe e gli accessori, un outfit adeguato si basa in gran parte sull'abbinamento armonioso di questi elementi. Tuttavia, non tutti sono bravi a comporre l'outfit, soprattutto coloro che hanno una scarsa estetica della moda. Fortunatamente, negli ultimi anni è cresciuto il numero di comunità online orientate alla moda, come IQON e Chictopia, e di siti di e-commerce, come Amazon ed eBay. L'enorme quantità di dati reali relativi ai vari comportamenti di moda delle persone ha aperto la strada all'abbinamento automatico dei vestiti.

Nonostante il suo valore significativo, la modellazione della compatibilità per l'abbinamento dei capi d'abbigliamento, che valuta il punteggio di compatibilità per un dato insieme di articoli di moda (uguali o più di due), ad esempio una camicetta e una gonna, presenta sfide impegnative: (a) l'assenza di benchmark completi; (b) la modellazione completa della compatibilità con le variabili di caratteristica multimodali è in gran parte inesplorata; (c) come utilizzare la conoscenza del dominio per guidare l'apprendimento automatico; (d) come migliorare l'interpretabilità della modellazione della compatibilità; e (e) come modellare il fattore utente nella modellazione personalizzata della compatibilità. Queste sfide sono rimaste in gran parte inesplorate fino ad oggi.

In questo libro, facciamo luce su diverse teorie all'avanguardia sulla modellazione della compatibilità. In particolare, per facilitare la ricerca, abbiamo prima costruito tre set di dati di riferimento su larga scala provenienti da diversi siti web di moda online, tra cui IQON e Amazon. Introduciamo quindi uno schema generale di modellazione della compatibilità basato su reti neurali avanzate. Per sfruttare l'abbondante conoscenza del dominio della moda, ossia le regole di abbinamento dei capi di abbigliamento, presentiamo poi un nuovo schema di modellazione della compatibilità guidato dalla conoscenza. In seguito, per migliorare l'interpretabilità del modello, proponiamo un approccio di modellazione della compatibilità interpretabile in base al prototipo. In seguito, tenendo conto dell'estetica soggettiva degli utenti, estendiamo la modellazione generale della compatibilità alla versione personalizzata. Inoltre, studiamo ulteriormente il problema reale della creazione di un guardaroba personalizzato, con l'obiettivo di generare una collezione minima di capi che sia compatibile e adatta all'utente. Infine, concludiamo il libro e presentiamo le direzioni di ricerca future, come la modellazione generativa della compatibilità, la prova virtuale con pose arbitrarie e la generazione di abiti.