从时装周到街拍,机器视觉帮你

2023-06-13 DeepTech深科技


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时装秀如何影响街头时尚一直以来都是争论话题。现在,一种可追踪时尚传播方式的视觉机器**正在提供第一手确凿证据。

在2006年上映影片《穿普拉达的女王》(The Devil Wears Prada)中,声名狼藉的时尚主编米兰达·普瑞斯特利(Miranda Priestly)擅长“看衣识人”,只需一眼,她就知道一个人的时装是谁设计的,又是哪一年推出的。众所周知,普瑞斯特利这个角色受安娜·温图尔(Anna Wintour)启发,后者长期担任《时尚》(Vogue)**总编辑,其本人也是一位时尚偶像。

如果一个人能一眼认出时装风格并能追溯设计时间,那为什么机器不能呢?现在,我国**地区台北市**大学的陈冠婷与多名合作者表明,机器视觉对时装和各季之间的时装变化进行分门别类是完全可能的。特别是,利用机器视觉技术,她们展示了时装秀潮流风向如何影响之后出现的街头时尚。

陈冠婷及其合作者首先通过训练机器视觉算法,在一张图像中识别个人身体姿态,并将身体分成9个部位——上臂、下臂、大腿、小腿(各分左右),以及躯干,然后再分析各个部位的服装颜色、质地和皮肤等信息,进而为整个身体创建一个类似于视觉特征向量的清单。

这样一来,比较时尚风格就变成了相对简单的数学过程,即比较72个维度向量。

2014年纽约时装秀;时尚潮流;黑色;无袖;裤子;2014年街头时尚

2015年纽约时装秀;时尚潮流;白色;中袖;裙子;2015年街头时尚

接下来,她们收集了两个数据库的照片。第一个数据库包含2014和2015年纽约时装周春夏时装秀时装模特的8000张图像。第二个数据库包含在2014和2015年纽约时装周春夏时装秀期间拍摄的大约1000张街头流行服饰的图像。

时装周是纽约的一项重大活动。它包含大约300场走秀活动,参加人数多达10万人。一个有趣的问题由此产生:时装周期间的潮流风向如何影响下一季的街头时尚。

为此,陈冠婷及其合作者利用机器视觉算法识别这些潮流风向,进而确定它们如何影响街头时尚。

结果颇为有趣。该算法发现,少量经典服装风格每年都会出现。“比如上身服装的颜色,2014和2015年的时装图像中都以白色、灰色和黑色为主。”她们说。

对于人们更感兴趣的时尚变化问题,该算法亦可提供帮助。调查发现,2015年更流行的款式包括开襟上衣和吊带衫,衣料为条纹料,而更受欢迎的上装颜色则是蓝色、青色和红色。

有趣的是,街头时尚数据库也反映出了这种流行变化。“可以看出,很多人都有追逐时装秀服饰风格的爱好。”陈冠婷及其合作者表示。

不过,时装周和街头时尚两个数据库也存在一些差别。比如,团队发现在2014年的街头流行服饰中,长袖衣服和过膝衣服的受欢迎程度有所上升。陈冠婷及其合作者推测,这应该是当年夏天气温过低的缘故;人们选择更暖和的衣服,以遮住更多的身体部位。

这项有趣的工作表明,机器视觉在相对短的时间内已经取得长足进步。在某种意义上,这是不断改进的身体姿态估计算法的结果,该算法可对四肢及身体其他部位进行迅速识别。

此外,这也表明了文化的影响力,比如时尚如何在社会中迅速传播。“时装秀的潮流风向的确会为人们提供着装参考,并会对他们的日常生活产生重大影响,这看起来很明显。”陈冠婷及其合作者表示。

很多时尚追随者都了解这一点。现在的区别在于,这种影响可以量化,从而为时装店、设计师和消费者提供有价值的反馈。

这可能是利用机器视觉获利的一种潜在方式。米兰达·普瑞斯特利或许也会为此感到惊讶。


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