Fashion Outfit Recommendation by Leveraging Visual Style

Fashion recommendation services have gained lot of popularity over the last decade in online fashion stores and they play a key role in the economic landscape of the textile and fashion industry. This thesis explores a novel and challenging task named fashion outfit recommendation based on styles of fashion items, where an outfit is collection of fashion items. It tackles two main open issues, learning pairwise similarity (e.g., a brown pair of shoes and a brown tie) and complementariness (e.g., a brown pair of shoes and a blue pairs of pants) between fashion items in a set to form a stylish outfit. The proposed approach envisioned in the context of this thesis relies on both visual stylistic (low-level) and textual (semantic) properties of clothing items in order to build composite item profiles. A composite item profile is learned for each fashion item which is used to learn pairwise similarities and complimentariness between each pair of fashion items, where for the latter Siamese Network and approaches based on early fusion are used and compared. Finally, the pairwise scores are aggregated on the outfit level to compute an outfit score. Results of extensive experiments on a publicly available dataset based on Polyvore indicates the merits of the proposed approach.

Consigli per l'abbigliamento alla moda sfruttando lo stile visivo. I servizi di consulenza sulla moda hanno guadagnato molta popolarità negli ultimi dieci anni nei negozi di moda online e svolgono un ruolo chiave nel panorama economico dell'industria tessile e della moda. Questa tesi esplora un compito nuovo e stimolante chiamato raccomandazione di abbigliamento di moda basato su stili di articoli di moda, in cui un abito è una collezione di articoli di moda. Affronta due principali questioni aperte, imparando la somiglianza a coppie (ad esempio, un paio di scarpe marroni e una cravatta marrone) e la complementarità (ad esempio, un paio di scarpe marroni e un paio di pantaloni blu) tra gli articoli di moda in un set per formare un elegante vestito. L'approccio proposto nel contesto di questa tesi si basa su proprietà sia stilistiche visive (di basso livello) sia testuali (semantiche) degli articoli di abbigliamento al fine di costruire profili di articoli compositi. Un profilo di articolo composito viene appreso per ogni articolo di moda che viene utilizzato per apprendere somiglianze e complementarietà a coppie tra ogni coppia di articoli di moda, dove per quest'ultima rete siamese e gli approcci basati sulla fusione precoce vengono utilizzati e confrontati. Infine, i punteggi a coppie vengono aggregati a livello di vestito per calcolare un punteggio di vestito. I risultati di ampi esperimenti su un set di dati disponibile al pubblico basato su Polyvore indicano i meriti dell'approccio proposto.