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理大与阿里巴巴携手合作 推动时尚行业与人工智能融合
刊登日期: 2018/03/12
香港理工大学(理大)纺织及制衣学系联同阿里巴巴集团旗下的「图像和美」研究团队,结合服饰专业知识及机器学习,共同推出全球首个「FashionAI 数据集」,根据服饰属性标籤(即时装特征)及服饰关键点把服饰图像进行系统性的分析和标注。此数据集结合服饰专业及机器学习的要求旨在让机器能深入理解时装,推动时尚行业与人工智能(AI) 融合,开拓时尚零售的新模式。

理大纺织及制衣学系郑翼雄时装教授及副系主任黄伟强教授表示︰「利用时装专业知识把服饰属性标籤和时装元素分类建立服饰图像数据库,是一项极其繁复及具挑战性的工作,亦是应用机器学习的基础。纺织及制衣学系很荣幸与阿里巴巴合作,满足时尚零售商的需求,同时为顾客带来崭新的购物体验。」

阿里巴巴淘宝技术部资深技术专家贾梦雷表示︰「时尚行业的市场潜力很大,但想让科学的AI去认知主观的时尚,就必须将主观审美中的内涵知识和经验规则转化为机器能力的AI。我们希望和业界共同关注这一跨界研究中的问题根源,让AI在时尚领域实现更复杂高阶的应用,比如服饰搭配、辅助设计、商品导购等,从而在时尚产业领域发挥更大的价值。新零售背景下,时尚行业的重塑是必然趋势,而Fashion AI正是在AI和时尚之间架设一座桥樑。」

服饰图像搜寻的挑战

现今网上平台的图像搜寻技术是利用整张图像去搜寻相同或类似的图像,但当顾客只对图像上的某些服饰设计元素感兴趣,而希望搜寻具备某种设计元素的服饰图像时,现今的搜寻技术未能满足这需求,大大限制了个性化购物体验技术的发展及应用。从人工智能(AI)研究的角度来看,这是由于现时欠缺一个建基于服饰专业知识又能达到机器学习要求的服饰图像数据集,即未能训练电脑去理解并准确辨认每张服饰图像的服饰特征。

全球首个切合时尚零售商需求的数据集

为加强AI在时尚领域的发展与应用,黄伟强教授带领理大的研究团队,与阿里巴巴「图像和美」研究团队紧密合作,共同研发FashionAI 数据集以解决电脑在服饰图像数据集进行认知算法的两个基本问题:「服饰关键点定位」和「服饰属性标籤识别」。

服饰关键点(例如颈线、袖口、腰线)及服饰属性标籤(例如袖长、领子设计、裙型)是机器学习和理解服饰图像的基本元素。此两项元素组成的数据集使电脑能够准确理解服饰图像,为机器学习和算法设计打好基础。

电脑分析服饰图像的准确性受多种因素影响,例如服饰的尺寸和形态,拍摄的距离和角度,甚至服饰摆放方式以及相中模特儿的姿势等等。借助服饰关键点定位技术,可以克服上述问题,提升电脑自动检测服饰图像关键点的效果。

服饰属性标籤是构成服饰的基本元素,其组合决定了服饰的类别和风格。由于服饰属性标籤种类繁多而复杂,需要进行专业的系统分类方可让电脑自动理解服饰图像。准确标籤和识别服饰属性可以广泛应用在服饰图像搜寻、标籤导航、服饰搭配等方面。

崭新的FashionAI 数据集有助AI认知和处理服饰图像及提高相关算法的效能,更有助推动机器学习的发展,从而提升网上搜寻服饰图像的准确度、令交叉销售及追加销售更有效率、促进创新的购物体验及网购平台的个人化技术。
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