論文の概要: Fashion-model pose recommendation and generation using Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08660v1
- Date: Sun, 19 Feb 2023 09:12:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-19 11:39:11.573496
- Title: Fashion-model pose recommendation and generation using Machine Learning
- Title（参考訳）: 機械学習を用いたファッションモデルポーズ推薦と生成
- Authors: Vijitha Kannumuru, Santhosh Kannan S P, Krithiga Shankar, Joy Larnyoh,
Rohith Mahadevan, Raja CSP Raman
- Abstract要約: 本研究は、ファッションスタッフに対して、入力画像に基づく一連の類似したイメージを提案することに集中する。
画像は異なる部分に分割され、類似した画像がユーザに提案される。
これは、入力画像の色ヒストグラムを計算し、データセット内のすべての画像に同じものを適用することで達成された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Fashion-model pose is an important attribute in the fashion industry.
Creative directors, modeling production houses, and top photographers always
look for professional models able to pose. without the skill to correctly pose,
their chances of landing professional modeling employment are regrettably quite
little. There are occasions when models and photographers are unsure of the
best pose to strike while taking photographs. This research concentrates on
suggesting the fashion personnel a series of similar images based on the input
image. The image is segmented into different parts and similar images are
suggested for the user. This was achieved by calculating the color histogram of
the input image and applying the same for all the images in the dataset and
comparing the histograms. Synthetic images have become popular to avoid privacy
concerns and to overcome the high cost of photoshoots. Hence, this paper also
extends the work of generating synthetic images from the recommendation engine
using styleGAN to an extent.
- Abstract（参考訳）: ファッションモデルのポーズはファッション業界において重要な属性である。
クリエイティブディレクター、プロダクションハウスのモデリング、そしてトップフォトグラファーは、常にポーズできるプロのモデルを探します。
正しいポーズのスキルがなければ、プロのモデリングの雇用に着地するチャンスは、残念なことにほとんどない。
モデルや写真家が写真撮影中にストライクする最善のポーズを確信していない場合もあります。
本研究は,入力画像に基づく類似画像の連続をファッション担当者に提案することに集中する。
画像は異なる部分に分割され、同様のイメージがユーザに提案される。
これは入力画像の色ヒストグラムを計算し、データセット内のすべての画像にそれを適用することで達成され、ヒストグラムを比較する。
合成画像はプライバシーの懸念を回避し、写真撮影のコストを克服するために人気を集めている。
そこで本研究では,スタイルGANを用いたレコメンデーションエンジンから合成画像を生成する作業をある程度拡張する。
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