KCI등재
신경망 모델을 이용한 손그림 의류 매칭 시스템 개발 = Development of Hand-drawn Clothing Matching System Based on Neural Network Learning
저자
발행기관
학술지명
한국전자통신학회 논문지(The Journal of The Korea Institute of Electronic Communication Sciences)
권호사항
발행연도
2021
작성언어
-주제어
KDC
567
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
1231-1238(8쪽)
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제공처
최근에 대형 온라인 쇼핑몰에서는 텍스트나 카테고리 검색뿐만 아니라 이미지 검색 서비스를 제공하고 있다. 그러나 이미지 검색 서비스의 경우 이미지가 없는 상황에서는 검색 서비스를 이용할 수 없는 문제점이 있다. 본 논문에서는 사용자가 온라인 의류쇼핑몰에서 옷을 검색할 시, 옷의 스타일에 대하여 직접 그릴 수 있는 손그림을 통해 본인이 원하는 옷을 찾을 수 있는 시스템의 개발내용에 대해 기술한다. 사용자가 그린 손그림 데이터는 신경망학습을 통해 매칭의 정확도를 높이고, 다양한 객체인식 알고리즘을 활용하여 의류를 매칭할 수 있도록 한다. 이를 통해 사용자가 찾고자 하는 의류를 빠르게 검색할 수 있음으로써 온라인 쇼핑 이용의 고객 만족도를 높일 수 있을 것으로 기대한다.
더보기Recently, large online shopping malls are providing image search services as well as text or category searches. However, in the case of an image search service, there is a problem in that the search service cannot be used in the absence of an image. This paper describes the development of a system that allows users to find the clothes they want through hand-drawn images of the style of clothes when they search for clothes in an online clothing shopping mall. The hand-drawing data drawn by the user increases the accuracy of matching through neural network learning, and enables matching of clothes using various object detection algorithms. This is expected to increase customer satisfaction with online shopping by allowing users to quickly search for clothing they are looking for.
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