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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
전영승 (아주대학교) 진승완 (아주대학교) 김보관 (아주대학교) 백승원 (아주대학교) 한경식 (아주대학교)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2020 학술대회 발표 논문집
발행연도
2020.2
수록면
49 - 54 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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스타일(style)은 패션 도메인에서 중요한 개념이나, 스타일과 관련하여 통용되는 정량적 지표 혹은 기준이 없다. 정량적인 스타일 구분 기준 없이, 오랜 경력자들의 경험에 의존하는 경향이 있기 때문에, 1) 오랜 경력자들만이 스타일 정의 작업을 진행할 수 있으며, 2) 전문가들조차 각기 다른 스타일 분류기준을 가지고 업무를 진행한다는 문제점이 발생한다. 우리는 정량적인 정보와 컴퓨터 비전(computer vision) 알고리즘을 기반의 패션 스타일을 분류하는 새로운 방법론을 제안한다. 우리는 전문가들의 인터뷰를 통해 fashion attributes (e.g., type of clothes, decoration)이 스타일 구분의 기준이 될 수 있음을 파악했고, 전문가들과 협업을 통하여 12,190 장의 사진에 146 개 attributes 를 라벨링(labeling)하였다. 우리는 attribute 데이터와 최신 image classification algorithm 인 ResNet 를 이용하여 추출한 벡터(vector) 데이터를 이용하여 사람의 지식 및 딥러닝(deep-learning) 기술 결합 모델링을 진행하였다. 이를 통해, 우리는 fashion style classification 관련하여 새로운 방법론을 제시하고자 하였다.

목차

요약문
1. INTRODUCTION
2. RELATED WORK
3. EXPERIMENT
4. INTERVIEWS
5. ANNOTATION
6. VERIFICATION
7. DISCUSSION & CONCLUSION
참고 문헌

참고문헌 (0)

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