从人文角度分析时尚数字档案的一种新方法
摘要：借助数字时尚图像档案的建立，我们可以深入了解社会和文化中日常时尚趋势的人文学解读。尽管数字时尚图像档案建设已经引起了广泛关注，但现有的档案并不适合检索日常时尚趋势。此外，为了解释趋势的产生，我们还需要与人们选择时尚的原因和方式相关的非时尚数据来源。在本研究中，我们基于对现有数字时尚档案的局限性进行了回顾，创建了一个名为东京街头时尚编年史（CAT STREET）的新的时尚图像档案。CAT STREET包含了1970年至2017年期间人们日常生活中的服装图像，并包含时间戳和街道位置标注信息。我们将机器学习应用于CAT STREET，并发现了两种时尚趋势模式。然后，我们展示了杂志档案如何帮助我们解释趋势模式的产生。这些实证分析显示了我们的方法在通过融入消费者日常生活中的时尚来促进对社会和文化理解的新视角的潜力。标题：使用街头时尚图像档案和机器学习揭示时尚趋势模式的研究
作者：Satoshi Takahashi and Keiko Yamaguchi and Asuka Watanabe
论文ID：2107.08351
分类：Digital Libraries
分类简称：cs.DL
提交时间：2022-10-11