[论文解读] Changing Fashion Cultures

Kaori Abe, Teppei Suzuki+4 more|arXiv (Cornell University)|Mar 23, 2017

Fashion and Cultural Textiles参考文献 16被引用 9

一句话总结

本文提出了一种名为'时尚文化变迁'的新框架，利用大规模、地理标记的图像数据库（FCDB，包含16座城市共7600万张时尚照片）来分析和可视化全球时尚趋势。通过结合基于关键词向量的无监督时尚趋势描述符（FTD）与时间序列分析，该方法揭示了时尚随时间的演变过程及城市间的风格相似性，实现了无需依赖标注数据的全球时尚可视化。

ABSTRACT

The paper presents a novel concept that analyzes and visualizes worldwide fashion trends. Our goal is to reveal cutting-edge fashion trends without displaying an ordinary fashion style. To achieve the fashion-based analysis, we created a new fashion culture database (FCDB), which consists of 76 million geo-tagged images in 16 cosmopolitan cities. By grasping a fashion trend of mixed fashion styles,the paper also proposes an unsupervised fashion trend descriptor (FTD) using a fashion descriptor, a codeword vetor, and temporal analysis. To unveil fashion trends in the FCDB, the temporal analysis in FTD effectively emphasizes consecutive features between two different times. In experiments, we clearly show the analysis of fashion trends and fashion-based city similarity. As the result of large-scale data collection and an unsupervised analyzer, the proposed approach achieves world-level fashion visualization in a time series. The code, model, and FCDB will be publicly available after the construction of the project page.

研究动机与目标

• 在不依赖标注时尚数据的前提下，分析并可视化全球都市在大规模时间序列下的时尚趋势。
• 开发一种新型无监督时尚趋势描述符（FTD），通过对比不同时期的关键词向量表示，捕捉风格的动态演变。
• 构建并发布一个大规模时尚文化数据库（FCDB），包含7600万张带有地理标记的图像及人物边界框，以支持全球时尚研究。
• 探究不同城市间时尚风格的异同，揭示城市身份与视觉风格模式之间的关联。
• 通过结合时空数据挖掘与深度特征学习，实现全球尺度的时尚可视化。

提出的方法

• 作者从Flickr平台收集了16座主要城市的7600万张地理标记时尚图像，构建了时尚文化数据库（FCDB）。
• 基于深度学习的时尚风格描述符（StyleNet+Lab）从服装图像中提取紧凑且鲁棒的特征，在不同背景条件下均表现稳定。
• FTD通过聚类时尚特征生成的关键词向量表示构建，实现具有区分性的风格编码。
• 通过计算连续时间段（如2013–2014）之间的差异进行时间序列分析，利用FTD通过减法突出显示时尚变化。
• FTD使用阈值（如TH = 0.01）识别关键词层级上的显著风格转变，可视化新兴趋势。
• 通过关键词向量计算城市间相似性，采用基于图的可视化方法展示城市间因时尚风格而产生的关联性。

实验结果

研究问题

• RQ1 在不依赖人工标注的前提下，如何有效实现多座全球城市在时间序列上的时尚趋势可视化？
• RQ2 基于关键词向量的表示在多大程度上能够捕捉到随时间演变的有意义的时尚风格变化？
• RQ3 不同城市间的时尚风格有何异同？文化、气候、旅游等因素如何影响这些相似性或差异性？
• RQ4 无监督框架能否从大规模真实世界图像数据中检测并可视化前沿时尚趋势？
• RQ5 地理标记且带时间戳的图像在揭示全球时尚文化演变方面发挥何种作用？

主要发现

• FCDB包含16座全球都市的7600万张地理标记图像及人物边界框，其规模约为现有时尚数据库的100倍。
• 所提出的FTD能有效可视化不同年份间的时尚趋势变化，结果显示纽约、巴黎、伦敦和东京等城市在风格偏好上存在清晰的时间演变。
• 基于时尚的都市相似性分析表明，巴黎、旧金山和伦敦之间存在显著的风格相似性，可能源于高旅游流量与全球时尚影响力。
• 东京与香港在关键词向量上表现出高度可分性，表明其拥有强烈且独特的本地时尚身份。
• 巴塞罗那、苏黎世与纽约因文化与地理上的接近性，表现出较低的感知分离度。
• 基于关键词的时尚描述符比基于场景的特征更具区分性，证实服装风格能有效反映城市身份。