目的に合ったファッションコーディネートの推薦
書誌情報
タイトル：“Hi, Magic Closet, Tell Me What to Wear!”
発表会議：MM（ACM international conference on Multimedia）
発表年　：2012
著者　　：Si Liu, Jiashi Feng, Zheng Song, Tianzhu Zhang, Hanqing Lu, Changsheng Xu, Shuicheng Yan
リンク　：https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/2393347.2393433
何をしている論文？
結婚式、旅行、スポーツといった目的（オケージョン）に沿ったファッションコーディネートの推薦
手法の概要
データセット「WoW」の作成
ECサイトや写真共有サイトから、コーディネート画像（被写体が服を着ている画像）を収集
Amazon Mechanical Turkでオケージョンや属性（色やカテゴリなど）を付与
オケージョンは「School ,Dating, Wedding, Funeral, Daily Work, Shopping, Banquet, Sports, Conference, Travel」の10種
潜在SVM（Latet SVM）によるマルチカテゴリ分類
あるオケージョンを入力とし、画像集合から最も適切な画像（＝コーディネート）を出力
評価実験の方法と結果（抜粋）
オケージョンに合った服の提案
入力はオケージョン、出力は画像のランキング
二つのベースラインと比較
視覚的特徴からオケージョンを分類する線形SVM
視覚的特徴と属性からオケージョンを分類する線形SVM
ベースラインを上回る結果を獲得（nDCG）
面白いと感じた点
オケージョンに応じたコーディネートを推薦しようとするモチベーション
そのほかの感想
コーディネートの推薦には、考慮すべき点が多数存在する。本研究においては特にオケージョンを考慮。
（補足）2012年頃の機械学習
深層学習が注目を集め始める
ILSVRC（ImageNet Large Scare Visual Recognition Competition）と呼ばれる画像分類コンペティションにて、SVMがCNNに敗北
（補足）Amazon Mechanical Turk
Amazonが提供する、クラウドソーシングサービスの名称
本研究において、WoW Datasetの作成に利用
（2024/07/19 論文紹介）
#Yuma_Oe
#paper