基于生成式对抗网络的用户下装搭配推荐

作     者：杨争妍 薛文良 张传雄 丁亦 马颜雪 YANG Zhengyan;XUE Wenliang;ZHANG Chuanxiong;DING Yi;MA Yanxue

作者机构：东华大学纺织学院上海201620 纺织工业科学技术发展中心北京100020 

出 版 物：《纺织学报》 (Journal of Textile Research)

年 卷 期：2021年第42卷第7期

页      码：164-168页

摘      要：为解决消费者由于频繁购入相似服装以及不知如何穿搭的问题,设计了一款智能搭配系统,为用户提供穿搭建议,减少重复购入相似衣服导致的浪费。利用爬虫技术获取大量中高端品牌的服装搭配数据,利用深度学习的新兴模型生成式对抗网络,对服装搭配数据进行学习,挖掘搭配的颜色、款式等视觉规律,训练模型能够实现输入上装图像时智能生成下装图像功能,再通过图像相似度计算匹配到用户预设的个人衣柜,最后结合温度为用户推荐合适的下装。通过对比原搭配和模型生成搭配,验证了该方法的有效性,为智能穿搭提供了新思路。

主 题 词：深度学习 生成式对抗网络 智能穿搭 服装搭配 

学科分类：0821[工学-兵器类] 081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 082104[082104] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.13475/j.fzxb.20200803505

馆 藏 号：203104430...