Fashion Recommendation Based on Style and Social Events

要約

ファッションのレコメンデーションは、検索された衣服から補完的なアイテムを見つけたり、特定のユーザーに適した服を検索したりするタスクとして拒否されることがよくあります。
この作業では、提案されたドレッシングのスタイルに基づいてセマンティック レイヤーを追加することで、問題に対処します。
色の組み合わせパターンの背後に隠されているムードと感情、および特定のタイプの社会的イベントに対する検索された衣服の適切性という 2 つの重要な側面に従ってスタイルをモデル化します。
前者に対処するために、私たちは小林重信のカラー イメージ スケールに依存しています。これは、感情的なパターンとムードをカラー トリプルに関連付けたものです。
後者は、代わりに社会的イベントの画像から衣服を抽出することによって分析されます.
全体として、特定のクエリに対する推奨を調整するために、最先端の衣服推奨フレームワークにスタイル分類子とイベント分類子を統合します。

要約(オリジナル)

Fashion recommendation is often declined as the task of finding complementary items given a query garment or retrieving outfits that are suitable for a given user. In this work we address the problem by adding an additional semantic layer based on the style of the proposed dressing. We model style according to two important aspects: the mood and the emotion concealed behind color combination patterns and the appropriateness of the retrieved garments for a given type of social event. To address the former we rely on Shigenobu Kobayashi’s color image scale, which associated emotional patterns and moods to color triples. The latter instead is analyzed by extracting garments from images of social events. Overall, we integrate in a state of the art garment recommendation framework a style classifier and an event classifier in order to condition recommendation on a given query.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google