211service.com
Hur Machine Vision är på väg att förändra modevärlden
I filmen The Devil Wears Prada från 2006 gör den ökända moderedaktören Miranda Priestly en blick över människor genom att analysera deras kläder, vem som designat dem och vilket år de är från. Priestlys karaktär är berömt inspirerad av Anna Wintour, den mångåriga chefredaktören för Vogue, själv en stilikon. –>
Men om en människa kan känna igen och dejta modestilar med lite mer än en blick, varför inte en maskin? Idag visar KuanTing Chen vid National Taiwan University i Taipei och några kompisar att just detta är möjligt – att maskinseende kan klassificera mode och förändringar som inträffar från en säsong till en annan. I synnerhet använder de sina maskinseende-tekniker för att visa hur trender inom modeshower påverkar street-chic outfits som dyker upp efteråt.
Chen och co börjar med att träna sin maskinseendealgoritm för att identifiera en individs kroppsställning i en bild och sedan dela upp kroppen i nio regioner – över- och underarmar och ben samt bålen. Den analyserar sedan färg, struktur, hud och så vidare för vart och ett av dessa områden för att skapa en lista som fungerar som en visuell funktionsvektor för hela kroppen.
Att jämföra modestilar kokar sedan ner till den relativt enkla matematiska processen att jämföra dessa 72-dimensionella vektorer.
Därefter sätter de ihop två databaser med fotografier. Den första innehåller 8 000 bilder på modemodeller vid New York Fashion Week-visningar för 2014 och 2015 vår/sommar säsonger. Den andra innehåller cirka 1 000 bilder på streetchic-mode tagna under vår- och sommarsäsongerna 2014 och 2015.
Modeveckan är en viktig händelse i New York. Den består av cirka 300 landningsevenemang med så många som 100 000 personer. Så en intressant fråga är hur trenderna som dyker upp under veckans evenemang fortsätter att påverka mode på gatan under den kommande säsongen.
För att ta reda på det använder Chen co sin maskinseendealgoritm för att identifiera dessa trender och se hur de påverkar street chic.
Resultaten ger intressant läsning. Algoritmen fann att ett litet antal klassiska outfitstilar är vanliga varje år. Till exempel, i överkroppsfärg, har både 2014 och 2015 års modebilder en stor mängd vita, gråa och svarta färger, säger de.
Men en viktig punkt av intresse är hur mode förändras och algoritmen hjälper även här. Den fann att under 2015 inkluderade fler populära stilar knappslå och linne samt randiga material, och mer populära färger var blå, cyan och röd för överkroppen.
Intressant nog återgavs denna förändring i popularitet i det street-chic datasetet. Vi kunde säga att många människor har en förkärlek att efterlikna klädstilar som visas på modevisningarna, säger Chen och co.
Det fanns också skillnader mellan modeveckan och street-chic datauppsättningar. Till exempel såg teamet en ökning i popularitet för långa knäkläder och långärmade slitage under 2014 i street chic outfits. Chen och co spekulerar att detta måste vara resultatet av den särskilt kalla sommaren det året som uppmuntrade människor att bära varmare kläder som täcker mer av kroppen.
Det är intressant arbete som visar hur avancerad maskinseende har blivit på relativt kort tid. Det är resultatet, åtminstone delvis, av förbättrade algoritmer för uppskattning av kroppsställning som gjorde att lemmar och andra kroppsdelar kunde identifieras snabbt.
Den visar också hur kulturella influenser som mode sprider sig snabbt i samhället. Det verkar tydligt att modetrender från modevisningar verkligen ger människor en klädreferens och har betydande inflytande på människors dagliga liv, säger Chen och co.
Många anhängare av mode kommer att vara intimt bekanta med detta. Skillnaden nu är att effekten kan kvantifieras på ett sätt som kan ge värdefull feedback till modehus, designers och konsumenter.
Det kommer sannolikt att vara ett potentiellt lönsamt sätt att använda maskinseende. Miranda Priestly kanske bara har blivit imponerad.
Ref: arxiv.org/abs/1508.04785 : Vilka är djävlarna som bär Prada i New York City?