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似合う服を論理的に導くアプリ, 骨格 (骨, 筋肉, 身長, 年齢, 肌の色, 瞳の色), 色 (パーソナルカラー, 今年の色, 季節の色,…
似合う服を論理的に導くアプリ
必要な知識
Python
画像解析
AIによるディープラーニング
ウェブアプリ
パーソナルカラー/骨格診断
フレームワークは？
開発環境は？バージョンは？
フローチャート
①ユーザーの性別、年齢、顔写真や骨格の情報を入力
②Pythonでユーザー情報を解析
③解析した情報をもとに、診断結果や似合う服装及び近しい特徴をもった他のユーザーを出力
③-1:具体的な出力内容
色
ユーザーに似合うパーソナルカラーを4つのパターンから提示
骨格
骨格の特徴から3つのパターンから診断
服装
2つの診断結果を元に、服のデザイン･シルエット･素材感などから具体案を提示。おすすめのブランドや具体的なコーディネートも紹介
近しい特徴を持った他のユーザー
パーソナルカラーや骨格の近しいユーザーを紹介
④解析した情報は他のユーザーと比較できるようにDBへ保存。
概要
パーソナルカラー及び骨格診断を通して、自分に似合うコーディネートを論理的及び統計学的に導き出す、あるいはそのサポートをする
顔写真などのユーザーの画像情報から似合う色、身体のスタイルなどの特徴を導き出す。最終的には似合うコーデの具体例や特長だけでなく、近しい特徴を持った他のユーザーや有名人を提示する。
流行や世間一般の客観的な評価に依存しないおしゃれの基礎を築きあげるための手助けがしたい。流行を取り入れるのは、自分の特性を知ってから。
ファッションの要素
｢似合う｣を定義する要素
服
サイズ感
素材感
シルエット
その人の身体の特徴
顔
ヘアスタイル
身体
骨格
筋肉
色
パーソナルカラー
季節の色
その年のテーマカラー
「おしゃれ」を定義する要素
流行り
直感・センス
清潔感
相対評価・他者評価
テーマに沿ったコーディネート
骨格
骨
筋肉
身長
年齢
肌の色
瞳の色
色
パーソナルカラー
今年の色
季節の色
RGB/CMYK
色の名前
優先順位順位
①Python周りの知識習得
→特に画像解析。Pythonの専売特許は最優先。
②Webデザイン能力
→入出力できるようにしておきたい
③オシャレに関する知識
→解析した情報をもとにして出力内容を展開
④パーソナルカラー/骨格診断
→入力された情報を、解析し診断したい