ivdon3@bk.ru
Описывается разработка системы поддержки принятия решений для оценки модного образа человека. Это осуществляется на основе выделения набора визуальных атрибутов с изображения и сравнения этого набора с «модными» паттернами. Модные паттерны задаются самим пользователем. Это образы, которые определяются в системе как эталонные. В данной работе приводится обзор методов принятия решений, анализируется актуальность систем принятия решений в разных сферах общества. Рассматривается алгоритм программы и инструменты, с помощью которых осуществляется сначала предобработка изображения, потом выделяются визуальные атрибуты. Приводится способ принятия решений для разных типов атрибутов. Рассматривается сравнение цветов в нотации HSL.
Ключевые слова: система поддержки принятия решений, методы принятия решений, машинное обучение, Python, обучение модели, образ, мода, информационно-аналитическая система, метод k-средних
В статье рассматривается разработанная модель для распознавания бренда одежды по изображению. Модель не только прогнозирует тип и бренд одежды, но также может определять их схожесть. На первоначальном этапе был собран набор данных, содержащий изображения одежд различных брендов общим объемом 9000 изображений. В данной работе использовалась архитектура нейронной сети ViT (Vision Transformer) - модель для работы с изображениями, которая была представлена специалистами из Google Brain. В качестве представителя архитектуры трансформеров выступила модель vit-base-patch16-224. Перед обучением все изображения были преобразованы в черно-белый вид, а также была использована аугментация данных: поворот изображения на случайный угол, зеркальное преобразование. Все фотографии были нормализованы – координаты пикселей приведены к промежутку [0,1].
Ключевые слова: нейронная сеть, модель, машинное обучение, Vision Transformer, индустрия моды, предсказание бренда одежды, предсказание типа одежды, определение схожести брендов