在2006年上映的電影《穿普拉達的女王》（又名時尚女魔頭）中，時尚雜志總編輯米蘭達·普瑞斯特只需看一眼，就可以分析出別人穿的衣服是由誰設計的，并且知道服裝設計靈感可以追溯至哪一年。普瑞斯特這一角色受到了 Anna Wintour 的啟發(fā)，她長期擔任時尚雜志《Vogue》主編，本身就是時尚的代名詞。

人類都能通過簡單的一瞥，識別和確認時裝的設計師和時尚風格，那為什么一臺機器不能辦到呢？如今，臺灣國立大學的 KuanTing Chen 和幾個合作伙伴表明，機器完全可能做到這一點，機器視覺可以區(qū)分一個季度到下一個季度的時尚變化。特別的，他們用機器視覺技術可以顯示出時裝秀對之后街頭服裝所產(chǎn)生的影響。

Chen 和其伙伴一開始通過訓練機器視覺算法，識別圖片中模特的身體姿勢，然后將身體劃分成九個不同的區(qū)域——上臂、下臂、大腿、小腿（區(qū)分左右肢）和軀干，分析這些區(qū)域的服裝顏色、紋理和皮膚等信息來創(chuàng)建一個列表，其作用類似于為整個身體創(chuàng)建一個視覺特征方面的向量列表。

所以，比較時尚風格就變成了比較多個維度的向量，這樣相對簡單的數(shù)學過程。

后來，他們會收集兩組數(shù)據(jù)庫。第一組包含了8000張2014年和2015年，紐約時裝周春/夏季時裝模特的圖片。第二組則包含在2014年和2015年春/夏季期間所拍攝的約1,000張街頭時尚服飾的圖片。

時裝周在紐約是一件十分重要的活動，它包括了大約300場活動，并能吸引多達10萬人參加。因此，一個有趣的問題是，這一周時間所舉辦的活動中所呈現(xiàn)的趨勢，在接下來的一季中會如何影響街頭時尚。為了找到答案，Chen 及其團隊利用機器視覺算法來識別這些趨勢。

結果十分有趣。算法發(fā)現(xiàn)少量的經(jīng)典服裝風格在每年都十分常見。團隊表示，無論是2014年還是2015年，上身的服裝顏色在時尚影像中大量的使用了白色、灰色和黑色。

不過，大多數(shù)人興趣的關鍵點是了解時尚如何變化，該算法對此也可以提供幫助。調(diào)查發(fā)現(xiàn)，在2015年，更流行的款式包括半開襟套衫和吊帶衫，以及帶有條紋的服裝材料，更流行的顏色是藍色，青色和紅色。

有趣的是，這種時尚變化在受歡迎程度上所呈現(xiàn)數(shù)據(jù)也反映出了街頭時尚。團隊表示，通過數(shù)據(jù)可以告訴大家，很多人都有模仿時裝秀中所示的服裝款式。

不過，時裝周所展現(xiàn)的趨勢和街頭服飾的數(shù)據(jù)集之間也存在一些差異。例如，團隊發(fā)現(xiàn)2014年街頭時尚服裝中，過膝的褲子和長袖衣服受歡迎程度出現(xiàn)了上升。團隊猜測，這應該是當年的夏天相比其他年份要冷，因此人們會穿上略微暖和一點地衣服覆蓋身體。

與此同時，它也展示了文化的影響，例如時裝如何迅速傳遍社會。時裝秀中所傳達的流行趨勢確實為人們提供了一個參考的服裝，并且對人們的日常生活產(chǎn)生了顯著的影響。

許多時尚追隨者非常熟悉這一點。所不同的是，如今可以對其影響以計算機視覺的方式進行量化，并為時裝店，設計師和消費者提供有價值的反饋。這可能是使用機器視覺技術獲利的一種方式。

via technologyreview

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