딥러닝을 이용한 시각적 의류 분석 기술: 서베이Visual Fashion Analysis Using Deep Learning: A Survey

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전자상거래가 증가하고 온라인 쇼핑 산업이 발달함에 따라 대량의 의류 이미지의 분석과 관리에 대한 필요성이커지고 있다. 이러한 경향에 따라, 시각적 의류 분석 기술이 크게 주목을 받고 있다. 시각적 의류 분석에는 옷의카테고리와 특성정보를 파악하는 의류 인식, 같은 의류를 찾는 의류 검색 등이 있다. 일반 물체 영상과 달리, non-rigid 특성을 가지는 의류는 영상 안에서 변형과 겹침이 빈번하게 발생한다. 알고리즘 적용을 까다롭게 만드는이러한 특성을 극복하기 위해 위한 다양한 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 최근에는 대량 의류 데이터 셋의등장과 딥러닝의 발달로, 딥러닝 기반의 의류 분석 기술들이 활발히 연구되고 있으며 이는 기존 방법들과 비교 했을 때 상당한 성능 향상을 이루었다. 이러한 연구 동향에 따라 본 논문에서는 최근 주목받고 있는 딥러닝 기반의시각적 의류 분석 방법들을 중 의류 인식 기술과 의류 검색 기술에 대해서 소개하고자 한다.
Publisher
한국통신학회
Issue Date
2020-07
Language
Korean
Citation

한국통신학회논문지, v.45, no.7, pp.1174 - 1182

ISSN
1226-4717
DOI
10.7840/kics.2020.45.7.1174
URI
http://hdl.handle.net/10203/281141
Appears in Collection
EE-Journal Papers(저널논문)
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