Fashion Recognition

Fashion recognition은 주어진 의류 영상에 존재하는 옷의 종류 및 특성을 파악하는 것을 목표로 하는 연구 분야 입니다. 

전자거래가 늘어나고 온라인 쇼핑 시장이 빠르게 발달하면서 시각적 의류 특성 분석(visual fashion analysis)의 요구가 증가하고 있습니다.

일반 영상과 달리 의류는 non-rigid이며 스타일, 질감, 모양 등에 따라 편차가 심하여 알고리즘 적용이 어렵습니다.

이러한 의류 영상의 특성을 극복하기 위해서 graph theory, attention, landmark 등을 도입하는 방법들이 연구되고 있습니다.

특히 fashion landmark는 Fashion recognition을 수행하는데 있어서 상당한 성능 향상을 보여서 fashion landmark detection에 대한 연구도 다양하게 진행되고 있습니다.

Fashion recognition은 clothing retrieval, clothing generation 등의 관련 연구에 적용될 수 있습니다.

▶  Selected Papers

• Sumin Lee, S. Oh, Chanho Jung, and Changick Kim, "A Global-local Embedding Module for Fashion Landmark Detection," Accepted to International Conference on Computer Vision Workshop (ICCVW), Seoul, Korea, Oct. 27 - Nov. 2, 2019.

• Sumin Lee, Hyunjun Eun, S. Oh, Wonjun Kim, Chanho Jung, and Changick Kim, "Landmark-free Clothes Recognition with a Two-Branch Feature Selective Network," Electronics Letters, vol. 55, no. 13, pp. 745-747, June 2019.

• 이수민, 은현준, 정찬호, 오성찬, 김창익, " 두 개 분기 네트워크를 이용한 약지도 의류 인식," 대한전자공학회 추계학술대회, 송도컨벤시아, Nov.23, 2018