I den här artikeln analyserar vi mode av kläder på en stor social webbplats. Vårt mål är att lära sig och förutsäga hur fashionabla en person ser ut på ett fotografi och föreslå subtila förbättringar som användaren kan göra för att förbättra sin dragningskraft. Vi föreslår en villkorlig Random Field-modell som tillsammans resonerar om flera fashionability faktorer såsom typen av kläder och kläder användaren bär, typen av användaren, fotografiets inställning (t.ex., landskapet vara bak användaren), och modebarhet poäng. Viktigt är att vår modell kan ge rik feedback tillbaka till användaren, förmedla vilka plagg eller till och med landskap hon/han bör ändra för att förbättra modebarheten. Vi visar att vår gemensamma strategi avsevärt överträffar en rad intelligenta baslinjer. Vi samlade dessutom in en ny heterogen dataset med 144 169 användarinlägg som innehåller olika bild-, text- och metainformation som kan utnyttjas för vår uppgift. Vi ger också en detaljerad analys av data, visar dif f erent outfit trender och fashionabil ity poäng över hela världen och över en spännvidd av 6 år.
Till exempel, REF förutsäga mode av en person i ett fotografi och föreslå subtila förbättringar.
Neuroaesthetics in fashion: Modeling the perception of fashionability
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}