Treffer: Analysis and classification of footwear line drawings: research on fashion attributes using computer vision algorithms.

With the rapid evolution of fashion trends and consumer preferences, the imperative for agility in footwear design has become increasingly pronounced. Central to the design process was the criticality of shoe line drawings, the burgeoning advancements in computer vision and deep learning technologies have engendered a wealth of research in fashion element recognition. Regrettably, the application of such advancements to footwear remains relatively underexplored. This study introduces a novel computer vision system tailored to discern and categorise footwear line drawings. The methodology entails the preliminary training of Mask R-CNN for shoe body extraction from footwear imagery, followed by applying the PIDINet edge detection algorithm for line drawing delineation, culminating in utilising a classification model for line drawing. Encouragingly, our findings evince the system's adeptness in successful line drawing extraction and classification, particularly demonstrating heightened accuracy in differentiating distinct styles such as nude shoes, boots, and slippers characterized by salient outline features. This pioneering endeavour not only addresses a gap in footwear element recognition research but also circumvents the need for an extensive footwear database for algorithmic training. The anticipated automation of algorithmic footwear line drawing recognition holds promise for enhancing operational efficiency and innovation, fostering sustainable advancements in fashion research. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Odată cu evoluția rapidă a tendințelor modei și a preferințelor consumatorilor, imperativul pentru agilitate în designul încălțămintei a devenit din ce în ce mai pronunțat. Pentru procesul de proiectare, necesitatea schițelor liniilor de încălțăminte a fost esențială, iar progresele în domeniul viziunii computerizate și tehnologiile de învățare profundă au generat o serie de cercetări în recunoașterea elementelor de modă. Din păcate, aplicarea unor astfel de progrese în domeniul încălțămintei rămâne un element relativ subexplorat. Ca răspuns, acest studiu introduce un nou sistem de viziune computerizată, adaptat pentru discernământul și clasificarea schițelor liniilor de încălțăminte. Metodologia presupune instruirea preliminară a modelului Mask R-CNN pentru extragerea formei pantofului din imaginile încălțămintei, urmată de aplicarea algoritmului de detectare a marginilor PIDINet pentru delimitarea schițelor de linii, culminând cu utilizarea unui model de clasificare pentru schița liniilor. În mod încurajator, rezultatele cercetării evidențiază eficiența sistemului în extracția și clasificarea cu succes a schițelor liniilor de încălțăminte, demonstrând în special o acuratețe sporită în diferențierea stilurilor distincte, cum ar fi pantofii decupați, cizmele și papucii, definiți prin caracteristici de contur proeminente. Acest efort de pionierat nu numai că abordează o lacună în cercetarea recunoașterii elementelor de încălțăminte, dar elimină și nevoia unei baze de date extinse pentru încălțăminte pentru instruirea algoritmică. Automatizarea anticipată a recunoașterii algoritmice a schițelor liniilor de încălțăminte este promițătoare pentru îmbunătățirea eficienței operaționale și a inovației, ducând la progrese durabile în cercetarea modei. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Copyright of Industria Textila is the property of Institutul National de Cercetare-Dezvoltare pentru Textile si Pielarie and its content may not be copied or emailed to multiple sites without the copyright holder's express written permission. Additionally, content may not be used with any artificial intelligence tools or machine learning technologies. However, users may print, download, or email articles for individual use. This abstract may be abridged. No warranty is given about the accuracy of the copy. Users should refer to the original published version of the material for the full abstract. (Copyright applies to all Abstracts.)