이미지 분석을 통한 유사 의류 추천 연구

Research on Similar Clothing Recommendation Through Image Analysis

  • 김윤서 (배재대학교 소프트웨어공학부) ;
  • 윤소민 (배재대학교 소프트웨어공학부) ;
  • 임선영 (배재대학교 컴퓨터공학과 )
  • Yun-Seo Kim (Dept. of Software, Pai Chai University) ;
  • So-Min Yoon (Dept. of Software, Pai Chai University) ;
  • Sun-Young Ihm (Dept. of Computer Engineering, Pai Chai University)
  • 발행 : 2024.10.31

초록

의류 추천 과정에서 유사 이미지 검색 기능의 역할과 그 효과를 분석하는 데 목적을 두고 있다. 의류 추천 기능은 기존의 유사한 상품 검색 기능의 한계를 보완하며, 의류 플랫폼에서 맞춤형 검색 결과를 제공하는 데 기여한다. 이미지 인식 기술과 딥러닝 알고리즘을 활용하여 사용자의 의도를 파악하고, 상의와 하의를 개별적으로 인식하여 추천하는 방식으로 기존 의류 추천 시스템과 차별화되며, 사용자에게 최적화된 스타일 조합이 될 것으로 기대된다.

키워드

과제정보

본과제(결과물)는 2024 년도 교육부의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 지자체-대학 협력기반 지역혁신 사업의 결과입니다. (2021RIS-004)

참고문헌

  1. 김정인, "기계학습을 활용한 상하의 의류 자동매칭시스템 구현", 멀티미디어학회논문지, 제 13 권, 제 3 호, 2010.
  2. Santosh Divvala, Ross Girshick, Ali Farhadi, "You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection Joseph Redmon", IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2016.
  3. Yeong-Hwa Chang, Ya-Ying Zhang, "Deep Learning for Clothing Style Recognition Using YOLOv5", Micromachines, 2022.
  4. 김동환, 김동운, 이윤형, 김태균, 김태민, "전이 학습을 응용한 수준별 피아노 악보 추천", 학술정보기술학회, 2023.
  5. 김상모, 김형준, 한인규, "코사인 유사도 기법을 이용한 뉴스 추천 시스템", 제 25 회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회 논문집, 2013.