Resumen:
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[ES] Hoy en día, el sector textil se encuentra en revolución debido a que el modelo de fabricación está cambiando. En lugar de llevar a cabo el convencional proceso de producción de fabricación y venta, la industria actual ...[+]
[ES] Hoy en día, el sector textil se encuentra en revolución debido a que el modelo de fabricación está cambiando. En lugar de llevar a cabo el convencional proceso de producción de fabricación y venta, la industria actual está tan avanzada que permite producir ropa prácticamente “a la carta”. Mediante la compra online, los usuarios pueden solicitar prendas que todavía no han sido fabricadas, lo cual evitará que gran cantidad de unidades queden en los almacenes y sean desperdiciadas. Por otro lado, se puede acceder a multitud de imágenes en diferentes redes sociales y webs donde se muestran productos de distintos diseñadores que siguen diferentes patrones de diseño. Los dos objetivos principales que se han desarrollado en este proyecto consisten, por una parte, en diseñar un modelo, basado en la teoría de grafos, que permite representar la paleta de colores y la distribución espacial de los mismos de una determinada imagen, y por otra, un algoritmo para replicar el patrón de diseño extraído en una nueva imagen. La solución propuesta se ha programado con Python, de forma que se han implementado técnicas de machine learning, algoritmos de detección de objetos y personas, de segmentación de imágenes y de etiquetado de regiones. Del análisis de un pequeño subconjunto aleatorio de soluciones, obtenemos la solución más acorde al patrón de diseño extraído.
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[EN] Today, the textile sector is undergoing a revolution because the manufacturing model is changing. Instead of carrying out the conventional production process of manufacturing and selling, today's industry is so advanced ...[+]
[EN] Today, the textile sector is undergoing a revolution because the manufacturing model is changing. Instead of carrying out the conventional production process of manufacturing and selling, today's industry is so advanced that it allows clothes to be produce d practically "on demand". Through online shopping, users can order garments that have not yet been manufactured, which will prevent large numbers of units from sitting in warehouses and going to waste. On the other hand, a multitude of images can be accessed on different social networks and websites showing products from different designers that follow different design patterns. The two main objectives that have been developed in this project are, on the one hand, to design a model, based on graph the ory, that allows to represent the color palette and the spatial distribution of the colors of a given image, and on the other hand, an algorithm to replicate the extracted design pattern in a new image. The proposed solution has been programmed with Python , so that machine learning techniques, object and person detection algorithms, image segmentation and region labeling have been implemented. From the analysis of a small random subset of solutions, we obtain the solution most in line with the extracted des ign pattern.
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