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이미지 분석을 통한 자동화 의류 분석 시스템
Automated Clothing Analysis System through Image Analysis 원문보기

한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회, 2019 May 23, 2019년, pp.313 - 315  

최문혁 (한국기술교육대학교) ,  이석준 (한국기술교육대학교) ,  이학재 (한국기술교육대학교) ,  김소영 (한국기술교육대학교) ,  문일영 (한국기술교육대학교)

초록
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국내 패션 시장이 마이너스 성장을 전망하였으나 2018년도부터 다시 성장하고 있는 추세이다. 이러한 현상은 사람들이 패션에 대한 관심도가 증가하고 있다는 것을 의미한다. 패션에 대한 관심도가 증가함에 따라 사람들은 자신에게 어울리는 코디를 찾기 위해 여러 커뮤니티 사이트에 방문하여 참고하고 있다. 그러나 대부분의 커뮤니티 사이트들은 각각의 의류에 대해 카테고리 분류 작업을 수작업으로 하고 있다. 이러한 작업은 시간이 많이 소요될 뿐만이 아니라 여러 의류를 동시에 검색을 못 한다는 불편함이 있다. 즉 상의와 하의를 내가 원하는 것을 동시에 선택할 수 없고 상의를 선택하면 상의를 제외한 나머지 옷들은 모델이 입은 것을 보고 참고 해야 한다는 것이다. 이것에 대한 문제점은 제공되는 모델이 입은 코디가 사용자가 원하지 않는 코디일 확률이 높으므로 도움이 되지 않을 수 있다. 본 논문에서는 해당 문제점을 개선하기 위해 이미지를 업로드 하면 의류를 AI 분석 모델로 분석하여 자동으로 카테고리를 분류하여 저장한다. 따라서 기존의 방식대로 의류 1개로만 검색할 수 있을 뿐만이 아니라 자신이 원하는 의류를 여러 개 동시에 검색할 수 있다는 장점이 있다. 해당 서비스를 통해 기존보다 더 많은 사람들이 손쉽게 자신에게 맞는 코디를 찾아 참고할 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Although Korea's fashion market has negative growth, it has been growing again since 2018. This phenomenon means that people are becoming more interested in fashion. As interest in fashion grows, people visit various community sites for reference to find a suitable coordination for themselves. Most ...

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

제안 방법

  • 미리 구현되어 있는 케라스 함수 API를 사용하여 학습용 사진 데이터 셋으로 사진 분석 강화 훈련을 하여 다른 정보 없이 제공 받은 사진만을 가지고 성별, 나이, 의류 색상, 의류 종류 등 다양한 정보를 추출하여 데이터화 할 수 있도록 강화 훈련을 시킨다. API 서버로부터 사진분석 요청을 받으면 학습된 사진 분석 모델을 사용하여 해당 사진을 분석하고 JSON 형태로 결과를 다시 반환해준다.
  • 웹 서버는 nodejs 기반으로 구현 되어 있으며 사용자에게 사진을 제공 받으면 해당 사진을 MongoDB 기반의 데이터베이스에 저장한다. 그리고 사진 분석 서버에서 전달 받은 JSON 형태의 코드를 분석하여 해당 사진에 대한 정보를 데이터베이스에 저장한다. 그리고 사용자들이 검색하여 검색 결과를 요청하는 경우 사용자들에게 해당 정보를 토대로 사진을 제공한다.
  • 이러한 불편한 문제점들을 해결하기 위해 본 논문에서는 사진이 주어지면 사람이 아닌 AI가 분석하여 성별, 나이, 의류 색상, 의류 종류 등 다양한 카테고리로 분류해 해당 정보를 저장하여 제공한다. 그리고 코디를 검색할 때도 하나의 아이템이 아닌 여러 아이템을 동시에 선택하여 일부분이 아닌 전체적으로 사용자가 원하는 코디를 확인할 수 있는 시스템을 제안한다.
  • 다른 아이템은 모델이 입고 있는 것에 대해 한정적으로 보아야 한다는 것이다[2]. 이러한 불편한 문제점들을 해결하기 위해 본 논문에서는 사진이 주어지면 사람이 아닌 AI가 분석하여 성별, 나이, 의류 색상, 의류 종류 등 다양한 카테고리로 분류해 해당 정보를 저장하여 제공한다. 그리고 코디를 검색할 때도 하나의 아이템이 아닌 여러 아이템을 동시에 선택하여 일부분이 아닌 전체적으로 사용자가 원하는 코디를 확인할 수 있는 시스템을 제안한다.
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