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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보통신학회 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING 2024 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING Vo.15 No.1
- 발행연도
- 2024.1
- 수록면
- 43 - 46 (4page)
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Amid the emergence of various fashion-related companies, small and medium-sized enterprises(SMEs) currently face challenges in developing and utilizing competitive digital content and technology due to the lack of capital and human resources, far from large companies with their own studios and fashion Merchandising Directors(MDs). Therefore, next-generation digital technology is needed to cope with the widening gap, and it is necessary to secure the capacity to develop new products and contents based on artificial intelligence-based automatic image generation technology.
In this study, we conduct the following two-stage study to suggest a deep learning-based automatic fashion recommendations algorithm. In the first step, we utilize 'rembg' and 'OpenCV' Python libraries to automatically remove the background of clothing images and extract objects. Subsequently, in the second step, we propose an automated model that adopts the CNN(Convolutional Neural Network) algorithm, one of the considerable deep learning algorithms, to classify and quantify the emotional moods of the images. Through this digital transformation, this study is expected to contribute to reducing costs, increasing sales, and enhancing the brand image of SMEs.
In this study, we conduct the following two-stage study to suggest a deep learning-based automatic fashion recommendations algorithm. In the first step, we utilize 'rembg' and 'OpenCV' Python libraries to automatically remove the background of clothing images and extract objects. Subsequently, in the second step, we propose an automated model that adopts the CNN(Convolutional Neural Network) algorithm, one of the considerable deep learning algorithms, to classify and quantify the emotional moods of the images. Through this digital transformation, this study is expected to contribute to reducing costs, increasing sales, and enhancing the brand image of SMEs.
목차
Abstract
Ⅰ. SYSTEM MODEL AND METHODS
Ⅱ. DISCUSSION AND CONCLUSIONS
REFERENCES
참고문헌 (0)
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