論文の概要: Fashion Recommendation Based on Style and Social Events

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.00725v1
• Date: Mon, 1 Aug 2022 10:14:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-02 14:41:19.854856
• Title: Fashion Recommendation Based on Style and Social Events
• Title（参考訳）: スタイルと社会イベントに基づくファッションレコメンデーション
• Authors: Federico Becattini, Lavinia De Divitiis, Claudio Baecchi, Alberto Del Bimbo
• Abstract要約: ファッションレコメンデーション(ファッションレコメンデーション)は、クエリーウェアを与えられたり、特定のユーザに適した服装を検索するタスクとして、しばしば拒否される。 本研究では,提案するドレッシングのスタイルに基づいたセマンティックレイヤを追加することで,この問題に対処する。 我々は,色の組み合わせパターンの背景に隠された気分と感情と,特定の種類の社会イベントにおいて得られた衣服の適切性という2つの重要な側面に基づいて,スタイルをモデル化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.108561712922047
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Fashion recommendation is often declined as the task of finding complementary items given a query garment or retrieving outfits that are suitable for a given user. In this work we address the problem by adding an additional semantic layer based on the style of the proposed dressing. We model style according to two important aspects: the mood and the emotion concealed behind color combination patterns and the appropriateness of the retrieved garments for a given type of social event. To address the former we rely on Shigenobu Kobayashi's color image scale, which associated emotional patterns and moods to color triples. The latter instead is analyzed by extracting garments from images of social events. Overall, we integrate in a state of the art garment recommendation framework a style classifier and an event classifier in order to condition recommendation on a given query.
• Abstract（参考訳）: ファッションレコメンデーション(ファッションレコメンデーション)は、クエリーウェアを与えられたり、特定のユーザに適した服装を検索するタスクとして、しばしば拒否される。 本研究では,提案するドレッシングのスタイルに基づいたセマンティックレイヤを追加することで,この問題に対処する。 我々は,色の組み合わせパターンの背景に隠された気分と感情と,特定の種類の社会イベントにおいて得られた衣服の適切性という2つの重要な側面に基づいて,スタイルをモデル化する。 前者に対処するためには、小林重信のカラーイメージ尺度に依拠して、感情パターンやムードをカラートリプルに関連付ける。 後者は、社会イベントの画像から衣服を抽出して分析する。 全体としては,art clothing recommendation frameworkの状況と,スタイル分類器とイベント分類器を統合して,所定のクエリに対する推奨条件を設定します。

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