DEIM Forum 2019 E8-2

タグ付き画像を用いたファッションスタイルの関係性の可視化
上村 幸汰†

桂井麻里衣††

真木勇人†††

後藤 亮介†††† 同志社大学大学院理工学研究科 〒 610–0394 京田辺市多々羅都谷 1-3†† 同志社大学理工学部 〒 610–0394 京田辺市多々羅都谷 1-3††† ZOZO Research 〒 150–0001 東京都渋谷区神宮前 5 丁目 52-2 青山オーバルビル 3F
E-mail: †{uemura,katsurai}@mm.doshishsa.ac.jp, ††{hayato.maki,ryosuke.goto}@zozo.com
あらましコーディネートの系統（スタイル）は，ファッションスナップの検索や評価に有用な情報である．機械学

習によるスタイル認識では，認識対象のラベルが付与された学習用データセットを構築する必要がある．本研究では，
スタイルラベルの設計指針をもたらすデータドリブンアプローチの第一歩として，ユーザが投稿したタグ付き画像を用いてファッションスタイルの関係性を可視化する．はじめに，スナップ画像から人物領域を抽出し，領域内の画像特徴を算出する．次に，視覚的に類似した画像集合はスタイルを表出すると仮定し，特徴空間で近くに配置される画像ペアを用いてタグ共起頻度を算出する．最後に，各タグの出現頻度に基づきタグ共起頻度を正規化し，ノードをタグ，
エッジをタグ間の関係としたネットワークからスタイルのコミュニティを検出する．コーディネートサイト WEAR から収集した 17 万枚のスナップ画像を用いた実験により，提案手法が単純な共起頻度に基づく手法に比べて意味的に理解しやすい関係性を抽出できることを示した．
キーワード ファッションスナップ，スナップ画像，スタイル認識，コーディネート，可視化
表 1 FashionStyle14 データセット [6] で定義された 14 個のスタイ

1 はじめにルラベル．

conservative dressy ethnic fairy feminine gal

日常生活における衣服の着用は，自己表現や社会規範と密接

girlish casual lolita mode natural retro rock streetに関わっており，他者から評価を受けるなどの社会・心理的機能をもつ [1]．ファッション意識とセンスには個人差があり，適切な衣服の組合せの選択に困難さを感じる場合や，意欲的に他者の装飾を参考にしたい場合がある．こうした被服支援のためのコーディネート検索・評価システム開発を目的とし，ファッ
ションアイテム推薦手法 [2, 3] や，コーディネートのファッション性評価手法 [4] が提案されてきた．これらの研究では，衣服を着用した人物の画像（以降，スナップ画像）から着用アイテ
ムやコーディネートの系統（スタイル）を認識する．現在主流の機械学習アプローチでは，認識対象がラベルとして付与された学習用データセットの構築が必要不可欠である．ウェブで公開されている学習用データセットは，多くが衣類の種類や色・形状などのラベルで構成されており [5]，スタイルをラベル付けしたデータセットは未だ数が少ない．2017 年に公開された

FashionStyle14 データセット [6] では，表 1 に示す 14 個のス

図 1 WEAR に投稿された画像とタグの例．

タイルラベルが専門家によって定義された．しかし，ファッションは多様であり，必ずしもデータベース中の画像をこれらのラ

ディネート共有に特化したサービス WEAR 1 では，累計 800 万ベルで分類できるとは限らない．実際，文献 [7] による世界の以上のスナップ画像が投稿されており，ユーザは閲覧数獲得のファッショントレンドの分析では，ファッションは国や文化にためにタグやコメント機能で自身のスタイルのポイントを説明

よって異なることが示唆されている．ゆえに，検索対象とする

する．WEAR の投稿画像とそれに付与されたタグの例を図 1

スナップ画像集合を適切に分類可能なスタイルラベルの設計指に示す．
「オトナカジュアル」や「休日スタイル」，「スニーカー

針が必要となる．

コーデ」など，ユーザ間で共通概念となるスタイルが存在する．

一方，ソーシャルメディアサイトを通じて自身のコーディネー

したがって，ソーシャルメディアから適応的にスタイルラベル

トを発信するユーザが急激に増加している．例として，コー
1：https://wear.jp/

を発見することで，ユーザの認識理解に即したコーディネート

性の重要性が示されてきた．文献 [10] では，画像特徴とテキ

検索・評価システムの開発につながると考えられる．

スト特徴を用いて各タグの分布を算出し，分布間距離をタグ間

本研究では，スナップ画像用スタイルラベルのデータドリブの意味的な関係とみなした．文献 [11] は，視覚的な類似性とンな設計指針の構築を目的とし，大量のタグ付き画像を用いたタグの共起頻度を組み合わせ，タグ間の階層的な関係を抽出しスタイル間の関係可視化手法を提案する．ファッションスタイ

た．抽出した関係は，画像検索や画像認識の高精度化に用いら

ルは視覚的に連想される概念であるため，画像特徴を用いて関れる [12]．上記の研究の多くは，画像カテゴリを限定しておら連性を抽出する．はじめに，スナップ画像から人物領域を抽出

ず，ファッションドメインにおいてタグ間の関係を分析した研

し，領域内の画像特徴を算出する．次に，視覚的に類似した画

究はこれまでに報告されていない．ソーシャルメディアを通じ像集合はスタイルを表出すると仮定し，特徴空間で近くに配置たコーディネート共有文化の広がりにより，タグ付きスナップ

される画像ペアに着目する．類似画像ペアに付与されたタグ集

画像が大量に蓄積されたことを背景に，本研究でスタイルの関合からタグの共起頻度を算出し，ノードをタグ，エッジをタグ係抽出と可視化に取り組む．

間の顕著な共起関係としたネットワークを構築する．最後にコミュニティ検出を適用することで，画像特徴に基づくファッショ
ンスタイルの関係性を可視化する．WEAR の約 17 万枚のスナップ画像を用いた実験では，単純なタグ共起頻度に基づく手法の結果と定性的に比較し，提案手法が視覚的な類似性を考慮してスタイルを発見できることを示した．
本稿の構成は以下の通りである．まず，2 章でファッション
スタイル認識およびタグ間の関係抽出に関連する従来研究を紹介する．3 章ではタグ付き画像集合を用いたファッションスタ
イルの関係性の可視化手法を提案する．4 章で WEAR データ
セットを用いた可視化実験の結果を報告し，5 章で本研究のまとめと今後の課題を述べる．

3 ファッションスタイルの関係性の可視化手法
本章では，タグ付き画像集合を用いたファッションスタイルの関係性の可視化手法を提案する．提案手法の概要を図 2 に示
す．はじめに，スナップ画像とそれらに付与されたタグのペアを収集する．各画像に物体認識を適用し，人物領域から画像特徴を抽出する（3.1 節）．次に，データセット内の画像の類似関係をネットワークで表し，エッジで接続された画像ペアを用いてタグペアの共起頻度を算出する（3.2 節）．最後に，各タグの出現傾向を考慮してタグペアの共起頻度を正規化し，タグ間の関連度の強さを定量化する（3.3 節）．

3. 1 スナップ画像の特徴抽出

2 関連研究ファッション画像認識モデルを構築するには，正解ラベルの付与された画像が必要不可欠であり，いくつかの研究グループが学習用データセットを公開している．例として，DeepFashion
データセット [5] には，衣服のカテゴリ，テクスチャ，素材，形状などのアトリビュートをもつ画像が約 80 万枚収録されている．Street2Shop データセット [8] では，ファッションショッピ

SNS から収集したスナップ画像のうち，人物が写っていない
画像はファッションスタイルのモデル化においてノイズになりうる．そこで，物体検出モデル YOLO v3 [13] を用いて，図 3に示すように人物領域を検出する．以降，人物領域のみを切り出したスナップ画像集合を {xi }N
i=1 とおく．また，i 番目の画像のタグ集合を Ti とおき，データセットを {xi , Ti }N
i=1 （N は画像枚数）で表す．

ングサイトから収集したアイテム画像にストリートスナップ画

次に，人物領域から Convolutional Neural Network (CNN)

像が対応付けられている．本研究で対象とするファッションスタ

特徴量 [14] を算出する．CNN 特徴量とは，あるタスクに向け

イルは，アイテムアトリビュートよりも意味的に高次な概念でて予め学習された CNN に画像を入力し，全結合層から得られある．HipsterWars [9] データセットでは，1893 枚の画像を分類するために，bohemian, goth, hipster, pinup, preppy という 5 つのスタイルラベルが用いられた．しかし，具体的なラベル設計方法は議論されていない．1 章で述べた FashionStyle14
データセットのスタイルラベルは，ファッションの専門家の意る出力を要素にもつベクトルを指す．本研究では，衣服の特徴を抽出する目的で，ファッションドメイン用に CNN を用意する．具体的には，FashionStyle14 データセット [6] を用いて，ImageNet で事前学習済みの VGG-16 [15] を 14 個のスタイル
認識モデルへとファインチューニングする．ネットワークの構見に基づいて決定された．データセットの手動構築には多大な成は，VGG-16 の畳み込み 12 層までの重みを固定し，最後の労力を要するため，専門家の介入は重要であり，新たなラベル

三つの全結合層を 1,000 次元，300 次元，14 次元に変更した．

の追加は慎重に行う必要がある．一方，日々新語が生み出され最終的に，スナップ画像 xi を CNN に入力し，全結合層から出るウェブでは，ファッションに関しても新たな共通概念を言語力された 1,000 次元ベクトルに L2 正規化を適用したものを xi化することが多い．本研究で画像特徴に基づきファッションス
タイルの関係性を可視化することで，対象とするデータに適応的なラベル選出が期待できる．
その他の関連研究として，ソーシャルメディア上の画像集合におけるタグ間の関係抽出が挙げられる．従来研究では，タグの共起頻度の利用のみならず，画像特徴に基づく視覚的な関連の画像特徴ベクトルとする．

3. 2 類似スナップ画像集合を用いたタグ共起頻度の算出
タグ間の関係抽出における最も簡単な方法として，同一画像におけるタグの共起頻度の利用が挙げられる．しかし，単なる共起頻度に基づくアプローチでは，同義語タグの欠落に影響を受ける可能性がある．また，タグ間の視覚的な関連性を発見で外部のファッション
画像データセット

エッジをもつ画像対におけるタグの共起頻度算出ファイン
チューニング

人物領域
抽出

VGG16

タグ共起行列k 近傍グラフ

画像特徴
抽出

タグによる
スタイル間の関係可視化

画像特徴空間図 2 提案手法の概要．

x1

x2

T1
t1
t3
t4
t8

T2
t2
t3
t9

図 4 類似画像を媒介としたタグの共起回数算出の概要．

は，k 近傍グラフ内で接続された画像集合のなすスタイルを言語化するために，それらに付与されたタグの共起に着目する．
具体的には，G(i, j) = 1 となる画像 xi ，xj のタグ集合 Ti , Tj
において，二つのタグ tk ，tl (k, l ∈ {1, 2, · · · , K}) の共起回数

図 3 スナップ画像からの人物領域抽出の例．

を次式のようにカウントする．

きない．そこで本研究では，視覚的に類似した画像集合はスタ

co(tk , tl ) ← co(tk , tl ) + 1,

for tk ∈ Ti , tl ∈ Tj , G(i, j) = 1.

イルを表出すると仮定し，スタイルを言語化することを考える．
まず，スナップ画像集合をノード，画像間の類似関係をエッジとしたスナップ画像ネットワーク G を構築する．具体的には，
集合 {xi }N
i=1 の画像特徴ベクトル間のペアワイズ距離を算出し，次式のように k 近傍グラフを構築する．

1, if xi ∈ kN N (xj ) and xj ∈ kN N (xi ),G(i, j) =0, otherwise.

(1)

(2)
上式の内容を図 4 に示す．類似画像のエッジを媒介として，タグペアの共起回数を 1 ずつインクリメントする．ノードをタグ，
エッジをタグ間の共起関係としたネットワーク（以降，タグ共起ネットワーク）を新たに構築し，二つのタグ tk , tl に該当するノード間のエッジを co(tk , tl ) で重み付ける．

3. 3 タグの出現頻度を考慮したタグ間の関連度算出
前節で算出したタグ間の共起頻度は，各タグのデータセット

ここで，G(i, j) は二つの画像 xi , xj に対応するノード間のエッ内出現頻度によって大きな影響を受ける．例として，「シンプル」

ジ重み，kN N (x) は画像 x の k 近傍に存在する画像の集合を「カジュアル」のようにスナップ画像でよく用いられるタグは，表す．本稿では k = 5 に設定する．

エッジで接続された先の画像にも付与されている確率が高く，

データセット内タグ集合 {Ti }N
i=1 のユニークなタグ数を K

結果としてこれらの頻出タグは大半のタグと共起回数が多くな個とし，k ∈ {1, · · · , K} 番目のタグを tk で表す．提案手法でる．この問題を解決するために，各タグの出現頻度を考慮して

共起頻度を正規化する．提案手法では，「二つのタグ tk と tj が類似画像を介して共起する回数は，各タグの出現頻度から推定

表 2 約 80 万枚の WEAR 画像集合における出現頻度上位 20 個のタ
グと画像枚数．
タグ

画像枚数

タグ

画像枚数

シンプル

122937

おしゃれさんと繋がりたい

59210

カジュアル

106752

休日スタイル

58242

シンプルコーデ

春コーデ

説の下，二つのタグ tk , tl についてエッジが w 回選ばれる確率

94788

55838

大人カジュアル

81665

秋のコーデ

55398

を次式の二項分布により算出する．

カジュアルコーデ

73272

ootd

51777

オトナカジュアル

71303

秋コーデ

48638

デニム

66841

ワイドパンツ

48523

スニーカー

66151

きれいめカジュアル

41178

夏コーデ

60984

夏

38764

プチプラ

59652

GU

38400

できる」という帰無仮説の下で検定を行う．同様のアイディアが文献 [16] によって提案されている．まず，図 4 のように，任意のタグ間でエッジを計 E 回引くことを考える．前述の帰無仮

( )
E
E−w
,
P (σkl = w|dk , dl , E) =pw
k,l (1 − pk,l )w
pk,l =

K
1∑

dk dl
, E=
2E 2
2

dk .

(3)

(4)

k=1

上式において，σkl はタグ tk , tl のエッジ重みを表す変数であり，dk はタグ tk に該当するノードの次数である．次に，前節で算出した共起回数 co(tk , tl ) の片側検定を行う．具体的には，モデルから得られる p 値に基づき，タグ tk , tl の共起回数の顕著さを次式により定量化する．

s(tk , tl ) = − log {pvalue (tk , tl )}∑pvalue (tk , tl ) =P (σkl = m|dk , dl , E).

万枚の画像集合においてタグの出現頻度をカウントした．出現
頻度上位 20 個のタグと対応する画像枚数を表 2 に示す．表に示すように，WEAR ではアイテム名のような具体的なタグや，スタイルを形容する抽象的なタグが自由に用いられている．な
お，FashionStyle14 データセット [6] で用いられていたスタイ

(5)
(6)

ルラベル（表 1）は，WEAR で適切な直訳を探すのが困難であった（例：fairy）．
次に，出現頻度が上位 100 個となるタグについて，約 80 万m<=co(tk ,tl )算出される s(tk , tl ) の値が大きいほど，二つのタグは各々の出現頻度を考慮しても顕著に共起しており，画像特徴に基づく関係が強いとみなす．最終的に，タグがノード，エッジがタグ間の関係となるネットワークにおいて，ti , tj に該当するノード間のエッジ重みに s(tk , tl ) を与える．得られたネットワークにコミュニティ検出を適用することで，複数のタグから意味的な枚の集合からランダムに 1900 枚を抽出した．このとき，3.1
節の方法を適用し，人物の写っている画像のみが含まれるようにした．以上の手順により計 168,940 枚からなるタグ付き画像
データセット（以降，WEAR データセット）を構築した．この WEAR データセット内のユニークなタグの総数は 31,510 であった．

スタイルとその関係性を可視化する．

4. 2 頻出上位 100 個のファッションタグ間の関係可視化

4 実

タグ集合に提案手法と比較手法をそれぞれ適用した．得られはじめに，WEAR データセット内で頻出上位 100 個となる験

本章では，提案手法の有効性を示すために，ファッションコー
ディネートサイト WEAR のタグ付き画像を用いた実験を行たタグネットワークにはコミュニティ検出手法として Louvain
法 [17] を適用した．同一コミュニティに属するノードには同じう．実験ではデータセット内の単純なタグの共起頻度に基づく色を割り当てた. 得られた実験結果（N = 168, 940, K = 100）

手法と可視化結果を比較する．比較手法では，同一画像に付を図 5 に示す．なお，見やすさのため，手法で構築したネット

与されていたタグの共起頻度をカウントし，二つのタグ tk , tl

るノードのみを描画した．図 5 において，提案手法は比較手法(k, l ∈ {1, · · · , }) の関連度を dice 係数により算出した．
2 × cof req(tk , tl )dice(tk , tl ) =f req(tk ) + f req(tl )ワークのうち，エッジ重みが上位 150 個となるエッジと対応すとは異なるネットワーク構造を示した．比較手法は最大連結成(7)

分が目立ち，提案手法の方がスタイルのコミュニティをうまく可視化できたといえる．また，比較手法では季節を表すタグがこ こ で ，f req(tk ) は タ グ tk の 付 与 さ れ た 画 像 枚 数 ，最大連結成分に属するが，提案手法では各季節が分かれて配置

cof req(tk , tl ) はタグ tk , tl が付与された画像枚数を表す．

されている．このことから，特徴空間におけるスナップ画像集

以降，まずデータセットの詳細を説明し（4.1 節），頻出タ
グ上位 100 個の関係可視化結果を報告する（4.2 節）．さらに，タグを絞り込んだ場合の実験結果を報告する（4.3 節）．

4. 1 データセット
2018 年 10 月 25 日時点で閲覧可能であった WEAR データのうち，2013 年 1 月 1 日から 2018 年 10 月 25 日までの期間に投稿された 816,184 枚の画像を収集した．各画像には投稿者が付与した複数のタグの情報が紐付けられている．これら約 80

合がファッションの季節性を捉えられたと考えられる．
次に，デンドログラムを用いてスタイル間の関係を可視化す
る．提案手法と比較手法で構築した各タグネットワークに対し，エッジ重みの平均 m と標準偏差 s を算出した．これらの値から閾値 m + s を算出し，重みが閾値以下となるエッジを全て除外したあと，Pons と Latapy [18] によるランダムウォークベー
スのコミュニティ検出を適用した．得られた結果を図 6 に示す．
この図においても，提案手法は比較手法に比べ，コミュニティ

ゆるコーデお洒落さんとつながりたい

ワイドパンツ

秋のコーデ
秋コーデ

秋

おんなのこ 女の子

kids
キッズコーデ冬

キッズファッション

オーバーサイズ
おしゃれさんと繋がりたい ビッグシルエット

黒スキニー

大学生

プチプラコーデ

ユニクロ
UNIQLO プチプラ

レイヤードスタイル
スキニーデニム

スラックス
スキニー Dr.Martens

モノトーン黒スキニー 革靴
ライダース

MA-1

ニット帽
おとこのこ
男の子

ニット

冬コーデ

いいね、save

GU

はるコーデ

春

outﬁt

きれいめカジュアル

ootd

キレイめ

革靴
プチプラコーデ

キャップ
ストリート

コンバース

パーカー

ママコーデ

ブラック

大人コーデ

スニーカー

ラクチンコーデ
パンツスタイル
大人カジュアルスニーカーコーデストリート
adidas nike

オトナ女子

kids
ニット帽

春

夏コーデ

夏

ピンク
カジュアル

古着MIX

夏コーデ

花柄 summer

夏

summer
Tシャツ

Tシャツ

プチプラ
オトナ女子

シンプル

ラフ

花柄ワンピース

ootd

outﬁt

おしゃれさんと繋がりたい

モノトーン

サンダル
ビッグシルエット

デニム
デニムパンツ冬冬コーデ

いいね、save

ゆるコーデ
ワイドパンツ白Tシャツ(a) 提案手法によるタグネットワーク．

古着MIX

古着

シンプルコーデ

サンダル

カジュアルコーデ

古着

キレイめ

ワンピース オトナカジュアル

キャップ
おとこのこ
キッズコーデ
おんなのこ
男の子 女の子
キッズファッション

春コーデ
はるコーデ

ブラウス

UNIQLO

スニーカー
オトナカジュアル
デニム大人カジュアル
カジュアルコーデ
秋
秋のコーデ
きれいめカジュアル
休日スタイル
秋コーデ
カジュアル

スカート

ボーダー

VANS

黒

春コーデ

GU

スラックス

Dr.Martens

ママコーデ

パンツスタイル

コンバース

ユニクロ

ニット
お洒落さんとつながりたい

黒

ブラック

オーバーサイズ(b) 比較手法によるタグネットワーク．

図 5 提案手法および比較手法によって構築したタグネットワーク．エッジ重みが上位 150 個となる関係のみ表示した．

内のタグからスタイルを連想しやすい結果を示した．以上より，

グのうち，一方の文字列が他方の文字列を包含する場合は一つ単純なタグ共起頻度に基づく手法ではファッションスタイル間のタグに統合した（例：「シンプル」と「シンプルコーデ」，「はの関係性の可視化に不適切であり，画像特徴を用いるべきといるコーデ」と「春コーデ」）．最終的に残った 27 個のタグと対える．

応する画像枚数を表 3 に示す．これらのタグに対し，提案手法

4. 3 スタイルを形容する 27 個のタグ間の関係抽出結果
前節で可視化したタグは，概念の粒度にばらつきがあり，アイテムや色に関するタグ，表記揺れのタグが混在していた．そこ
で，アイテムではなくスタイルを形容すると考えられるタグのみを残すために，以下の文字列処理を適用した．まず，WEAR
が保有するアイテム文字列とブランド文字列のデータベースを利用し，これらの文字列と一致するタグを除去した．ブランド
名の表記揺れ（例：打ち間違いやカタカナ・英語による派生など）については著者らが手動で統合した．次に，コーディネー
トに関係のないタグを除去するため，タグ文字列に形態素解析を適用し，以下のタグを除去した．

•

動詞を含むタグ（例：「お洒落さんと繋がりたい」）．

•

色とアイテム名の組合せによって構成されるタグ（例：と比較手法をそれぞれ適用した．定性評価のため，重みが m 以上となったエッジのみを描画した結果を図 7 に示す．図 7(a) では，「古着」や「ゆるコーデ」が「レイヤードスタイル」，
「モノ
トーン」，
「シャツスタイル」に接続し，それらは「シンプル」，「キレイめ」，「大人コーデ」などのコミュニティとも関係をもつ
ことがわかる．一方，提案手法に比べ，比較手法のネットワー
クはコミュニティを発見しにくい結果となった．
本実験で得られた結果のうち，例えば図 7(a) から，「古着」と「オトナ女子」「キレイめ」は画像特徴で識別しやすいと考えられる．今後は，スナップ画像からの特徴抽出をさらに改良するとともに，タグネットワークの構造から実際にスタイルラベルを定義し，スナップ画像のスタイル認識へ応用する．さらに，
複数名のファッション専門家によるタグのコミュニティ抽出結果の定性評価を予定している．

「白スニーカー」）．

•

人物の年代または性別のみで構成されるタグ（例：「大学

5 ま と め生」，
「おんなのこ」）．
また，スタイルやコーデの意で用いられていることが明確なタ本研究では，ファッション画像認識に適したスタイルラベル

カーディガンチェック
ベレー帽
チェックシャツ
ニット
秋コーデ
秋のコーデ
秋
おとこのこ
男の子
kids
ニット帽
おんなのこ
女の子
キッズファッション
キッズコーデ
ボーダー
キャップ
ワンピース
花柄
ピンク
プチプラコーデ赤outfit
ママコーデ
ZARA
低身長
大人カジュアルオトナカジュアル
大人コーデ
パンツスタイル
カジュアルコーデ
summerラクチンコーデ
スカート
オトナ女子
ブラウス
夏コーデ
夏
サンダル
カジュアル
お洒落さんとつながりたい
おしゃれさんと繋がりたい
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古着MIX
古着
ootd
今日のコーデシンプルコーデシンプル
休日スタイル
ライダース
レイヤードスタイル
スキニー
黒スキニー
MA-1
デニムジャケット
スキニーデニム
冬コーデ
冬
黒
ブラック
革靴
モノトーン
スラックス
Dr.Martens
大学生
ビッグシルエット
オーバーサイズ
GU
ユニクロ
UNIQLO
プチプラ
キレイめ
きれいめカジュアル
シャツスタイル
ゆるコーデ
ワイドパンツ
春コーデ
はるコーデ
春
ネイビー
コンバース
ベージュ
カーキ
converse
Tシャツ
白Tシャツ
ラフ
デニムパンツ
デニム
VANS
ストリート
スニーカー
スポーツミックス
nike
スウェット
adidasパーカー
スニーカーコーデ

大学生
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レイヤードスタイル
黒
MA-1
ネイビー
ストリート
パーカー
スウェット
VANS
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スポーツミックス
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ラフ
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白Tシャツ
スニーカー
春
はるコーデ
春コーデ
converse
スニーカーコーデ
スキニーデニム
UNIQLO
ユニクロ
GU
ゆるコーデ
休日スタイルシンプル
ワイドパンツシンプルコーデ
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きれいめカジュアル
おしゃれさんと繋がりたいブラック
シャツスタイル
今日のコーデ
秋のコーデ
秋コーデ
ニット
秋
カーキ
カーディガンパンツスタイル
ラクチンコーデ
低身長
大人カジュアルオトナカジュアル
ベージュ
ootd
プチプラコーデ
大人コーデ
デニムパンツ
夏
夏コーデ
サンダル
ママコーデ
スカート
オトナ女子
outfitsummer
プチプラ
カジュアルコーデ
デニム
カジュアル
コンバース
デニムジャケット
ZARA
花柄
ブラウス
ピンク
ボーダー
ベレー帽
キッズコーデチェックシャツ
チェック
ワンピース
赤
おとこのこ
kids
男の子
おんなのこ
女の子
ニット帽
キッズファッション(a) 提案手法によるコミュニティ検出結果．

(b) 比較手法によるコミュニティ検出結果．

図 6 提案手法と比較手法で構築したタグネットワークのコミュニティ検出結果（デンドログラ
ム表示）．

表 3 文字列処理により抽出した 27 個のスタイルラベルと画像枚数．

傍グラフを構築した．グラフでエッジをもつ画像ペアについて

ラベル

画像枚数

ラベル

画像枚数

タグの共起頻度を算出することで，スタイルを言語化するタグ

シンプル

122937

プチプラコーデ

23609

カジュアルコーデ

冬コーデのコミュニティを抽出した．約 17 万枚の WEAR 画像データ

73272

22839

オトナカジュアル

71303

シャツスタイル

22171

夏コーデ

60984

ビッグシルエット

20177

春コーデ

55838

キレイめ

20170

本稿では画像内の人物領域を学習済みの CNN に入力して特セットを用いた実験では，単純な共起頻度に基づく手法と比較し，提案手法の有用性を示した．

秋コーデ

48638

オトナ女子

19467

徴ベクトルを算出した．特徴抽出方法はさらなる改良の余地がきれいめカジュアル

41778

ラクチンコーデ

19247

ある．例えば，全身に加え細部のアイテム特徴を考慮する方法

ゆるコーデ

35821

オーバーサイズ17127を検討する．上記と並行して，提案手法により得られたスタイ

キッズコーデ35256

レイヤードスタイル

14473

ルの関係性に基づき，実際にスタイルラベルを定義して学習用

ラフ

31983

大人コーデ

13601

古着

30177

スニーカーコーデ

12921

モノトーン

29819

古着 MIX

11768

パンツスタイル

27695

スポーツミックス

10844

ママコーデ

24941

の選出に向けた第一歩として，タグ付き画像を用いたスタイルの関係性の可視化手法を提案した．提案手法は，視覚的に類似した画像はスタイルを表出すると仮定し，画像特徴空間で k 近

データセットを構築する予定である．
文

献[1] 神山進. 被服の社会・心理的機能. 繊維製品消費科学会誌, Vol. 39,
No. 11, pp. 678–682, 1998.
[2] J. Huang, R. S. Feris, Q. Chen, and S. Yan. Cross-domain
image retrieval with a dual attribute-aware ranking network. In ICCV, pp. 1062–1070, July 2015.
[3] B. Zhao, J. Feng, X. Wu, and S. Yan. Memory-augmented
attribute manipulation networks for interactive fashion
search. In CVPR, Vol. 1, p. 6, July 2017.
[4] E. Simo-Serrar, S. Fidler, F. Moreno-Noguer, and R. Urta-冬コーデ

スニーカーコーデ

夏コーデ
キレイめ

カジュアルコーデ

大人コーデ
秋コーデ

オトナ女子

キレイめ

冬コーデ

大人コーデ

オトナカジュアル
パンツスタイル
ママコーデ
きれいめカジュアル
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きれいめカジュアル

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(a) 提案手法によるタグネットワーク．

(b) 比較手法によるタグネットワーク．

図 7 4.3 節で選出した 27 個のタグに対し，提案手法と比較手法で構築したタグネットワーク．
それぞれ同様の閾値算出方法でエッジ数を決定した．

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