L'algoritmo, in fase di studio sperimentale, permette di individuare i capi d'abbigliamento presenti all'interno dell'immagine e di suddividere l'elemento in sezioni.
Permette inoltre di effettuare la classificazione e l'assegnazione degli attributi. Di seguito si riportano i principali ambiti applicativi:
- Sistemi di raccomandazione visuali: il sistema riconosce, attraverso la presenza di una o più camere, il/i capo/i di abbigliamento indossato dal cliente. A partire da questa informazione ed eventualmente dai dati storici associali al profilo utente, propone una lista personalizzata di prodotti che potrebbero essere di suo interesse. Lo storico delle interazioni utenti-prodotti viene completato con le caratteristiche visuali estratte dalle immagini dei prodotti per mezzo di modelli di machine learning per generare le raccomandazioni finali. Il cliente visualizza tale lista personalizzata e può fornire un feedback su ogni specifico prodotto raccomandato. La lista personalizzata conterrà prodotti di gradimento del cliente e presenti negli store fisici o digitali.
- Modelli generativi per la creazione automatica e personalizzata di nuovi indumenti: il sistema riconosce, attraverso la presenza di una o più camere, il/i capo/i di abbigliamento indossato dal cliente. A partire da questa informazione ed eventualmente dai dati storici associati al profilo utente, propone delle nuove immagini, create ad hoc, che rispecchiano gli aspetti visuali che il modello ha appreso. Il cliente visualizza le immagini create.
- Realtà aumentata: il cliente potrà selezionare da un totem un capo di abbigliamento e/o accessorio di suo interesse ed effettuare una ""prova virtuale"" in tempo reale. Verranno utilizzati i meccanismi di segmentazione del corpo (o parte di esso) a cui verranno sovrapposte le immagini del capo/accessorio.
Applicazioni
- E-commerce
- Aziende private per il miglioramento della customer exceperience del cliente