人工智能提升购物体验

随着电子商贸在全球越趋盛行，越来越多人网购服装。然而，即使网购十分方便，顾客仍难以找到他们心目中的设计或款式，且经常遇到衣不称身的问题。有见及此，理大纺织及服装学系的研究人员着手回应顾客所需，以提升他们的网购体验。

建构时装和人工智能的桥樑

纺织及服装学系与阿里巴巴旗下的「图像和美」团队合作研发全球首个「FashionAI 数据集」，根据服装的属性标籤及关键点，有系统地分析和标注服饰图像。这项结合机器学习与服装专业知识的技术，史无前例地成就了能理解服装特色的人工智能。

现时网上服饰图像搜寻的技术有限，因为利用整张相片寻找近似的图像，顾客不能够根据某些服装属性标籤（即服装的基本设计元素）来进行搜寻，因而大大局限了个人化的购物体验。因此，开发一个结合专业服装知识并符合机器学习要求的服饰图像数据集是需要的，以训练电脑识别图像中的服装特征。然而，服装属性标籤的种类繁多，以致识别过程变得复杂，必需依赖一个条理分明的系统来准确地把服装属性标籤分类。

理大纺织及服装学系黄伟强教授带领研究团队与阿里巴巴携手研发的「FashionAI 数据集」，能够识认领口、袖口和腰线等服装关键点，以及袖长、领子种类及裙款等服装属性标籤，让电脑可迅速和准确地理解服饰图像。此崭新的数据集将可提升网上搜寻服饰图像的准确性，从而提升交叉销售及追加销售的效益，为顾客缔造耳目一新的购物体验，并促进个人化网购平台的发展。

早前，理大校园设置了一所「FashionAI概念店」，展示这结合人工智能与服装零售的新技术，让客人在挑选衣服和进行个人化配衬选择的过程中体验崭新技术带来的好处。

三维人体建模技术

理大另一研究团队也为时装业界开发新技术。纺织及服装学系莫碧贤博士和博士毕业生朱帅印博士，将崭新的电脑图像及视觉技术结合起来，研发了一个新方法，能很有效率地为不同尺码及体形的顾客建构一个个人化的人体模型。

传统的自动体形建模方法有不少限制，因为需要配合使用昂贵和大型扫描仪器。相反，全新的三维人体建模技术只凭手机拍摄的两帧全身相片便可准确地建构三维人体模型，并撷取五十多项人体尺寸，包括胸、腰、臀、大腿、膝盖、小腿和颈的周长及手臂长度与肩膊斜度等。这些尺寸的精准度足以满足服装业就设计及生产的要求，并能在五至十秒内完成建模。

这项快速准确的建模方法能让顾客在网上选购服装前，预视「穿上」衣服的效果，有助他们挑选衣服及选择合适的尺码。因此，这项创新技术除了可提升顾客的网购经验，亦将刺激网购时装业的增长。

朱博士在「上海市大学生科技创业基金会–理大专项基金」的资助下，在深圳成立名为「图郅创新」的初创企业，将此三维人体建模技术商品化并进一步发展。

「 图郅创新」已跟「工业 4.0」工厂合作推出全新服务，让顾客可以在任何地方、任何时间直接向生产商度身订造衣服，过程只需数分钟。顾客只需使用智能手机量度个人尺寸，便可直接订造恤衫，更可自选布料及衣领、口袋、袖口和前襟的款式。♦