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Technology Convergence (TC)

Cody Recommendation System Using Deep Learning and User Preferences

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  • 발행기관
    국제문화기술진흥원 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Advanced Culture Technology(IJACT) KCI 등재 바로가기
  • 통권
    Volume 7 Number 4 (2019.12)바로가기
  • 페이지
    pp.321-326
  • 저자
    Naejoung Kwak, Doyun Kim, Minho kim, Jongseo kim, Sangha Myung, Youngbin Yoon, Jihye Choi
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A368031

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
As AI technology is recently introduced into various fields, it is being applied to the fashion field. This paper proposes a system for recommending cody clothes suitable for a user's selected clothes. The proposed system consists of user app, cody recommendation module, and server interworking of each module and managing database data. Cody recommendation system classifies clothing images into 80 categories composed of feature combinations, selects multiple representative reference images for each category, and selects 3 full body cordy images for each representative reference image. Cody images of the representative reference image were determined by analyzing the user's preference using Google survey app. The proposed algorithm classifies categories the clothing image selected by the user into a category, recognizes the most similar image among the classification category reference images, and transmits the linked cody images to the user's app. The proposed system uses the ResNet-50 model to categorize the input image and measures similarity using ORB and HOG features to select a reference image in the category. We test the proposed algorithm in the Android app, and the result shows that the recommended system runs well.

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. CONVENTIONAL METHOD
3. CODY RECOMMENDATION SYSTEM USING DEEP LEARNING AND USER PREFERENCES
3.1 The app for users.
3.2 Server and DB Configuration
3.3. Deep Learning and Video Processing for Cody Recommendation
4. EXPERIMENT AND RESULTS ANALYSIS
5. CONCLUSION
ACKNOWLEDGEMENT
REFERENCES

키워드

deep-learning Fashion Cody Recommendation User Preferences

저자

  • Naejoung Kwak [ Instructor, Chungbuk National Univ. Dept. Information & Communication ] Corresponding author
  • Doyun Kim [ megaNEXT Co.Ltd ]
  • Minho kim [ megaNEXT Co.Ltd ]
  • Jongseo kim [ megaNEXT Co.Ltd ]
  • Sangha Myung [ megaNEXT Co.Ltd ]
  • Youngbin Yoon [ megaNEXT Co.Ltd ]
  • Jihye Choi [ megaNEXT Co.Ltd ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제문화기술진흥원 [The International Promotion Agency of Culture Technology]
  • 설립연도
    2009
  • 분야
    공학>공학일반
  • 소개
    본 진흥원은 문화기술(Culture Technology) 관련 산·학·연·관으로 구성된 비영리 단체이다. 문화기술(CT)은 정보통신기술(ICT), 문화적 사고 기반의 예술, 인문학, 디자인, 사회과학기술이 접목된 신융합기술(New Convergence Technology, NCT)로 정의한다. 인간의 삶의 질을 향상시키고, 진보된 방향으로 변화시키고, 문화기술 관련 분야의 학술 및 기술의 발전과 진흥에 공헌하기 위하여, 제3조의 필요한 사업을 행함을 그 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Advanced Culture Technology(IJACT)
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2288-7202
  • eISSN
    2288-7318
  • 수록기간
    2013~2025
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 600 DDC 700

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