Giysi analizinde yapay zekâ tekniklerinin kullanımı
Using artificial intelligence techniques in garment analysis
Yazar: NİHAL EKİCİ DEMİR
Danışman: PROF. DR. PINAR GÖKLÜBERK ÖZLÜ
Gazi Üniversitesi / Güzel Sanatlar Enstitüsü / Moda Tasarımı Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Giyim Endüstrisi = Clothing Industry

Özet:
Teknolojideki ilerlemelerle birlikte birçok endüstri yapay zekânın etkisini giderek daha fazla hissetmektedir. Yapay zekâ, ilişkili olduğu tüm operasyonel süreçlerde olduğu gibi üretim süreçlerinde de insan faktörünü azaltarak, sürecin verimliliğini artıracak yeni yöntemlerin geliştirilmesine olanak tanımıştır. Bununla birlikte, analiz yöntemleri de geleneksel temelli uygulamalardan, yapay zekâ-destekli sistemlere doğru yönelmiştir.
Diğer endüstrilerde olduğu gibi moda endüstrisinde de yapay zekâ-destekli sistemler, büyük miktarda veriyi kısa zamanda çözümleme kapasitesiyle; trend analizleri, tasarım, tedarik zinciri yönetimi, üretim, kalite kontrol süreçleri, e-ticaret, satış, pazarlama, lojistik gibi alanlarda yenilikçi yaklaşımlar sergilemektedir. E-ticaret alanında ise giyim endüstrisinin her gün ürettiği yaklaşık 500.000 yeni giysi imajı, yapay zekâ araçlarıyla etkin bir şekilde işlenebilecek, erişilebilir bir veri kaynağı oluşturarak araştırmacıların dikkatini çekmektedir.
Giyim endüstrisinde giysi analizine odaklanan bu çalışmada, görüntü işleme, bilgisayar görmesi ve yapay sinir ağları araçlarından yararlanılarak, değişken moda dinamiklerinin anlık eğilimleri üzerine kurgulanan bir sistem önerilmiştir. Bu sistemde, malzeme odaklı; "renk, desen, baskı" ile konstrüksiyon odaklı; "katman, simetri" parametreleri analiz kapsamına dahil edilmiştir. Sistem, iki hazır giyim firmasının kadın üst giyim katalogları üzerinde test edilmiştir. Bu kapsamda beş parametrenin anlık eğilimleri ve birincil parametre olan renk için trend uyumları analiz edilmiştir. Parametreler arası ilişkiler çözümlenmiş, istatistiksel karşılaştırmalar yapılmış ve örneklem içindeki genel eğilim ortaya çıkarılmıştır. Son olarak analiz sonuçlarından elde edilen eğilim bulguları görselleştirilmiş ve giysi tasarımı araştırmalarında kullanılabilecek bir kaynak oluşturulmuştur.

Abstract:
With advances in technology, many industries are increasingly feeling the impact of artificial intelligence. Artificial intelligence has enabled the development of new methods that increase process efficiency by reducing the human factor in production, as it is associated with all operational processes. Additionally, analysis methods have shifted from traditional applications to artificial intelligence-supported systems.
As in other industries, artificial intelligence-supported systems in the fashion industry exhibit innovative approaches in areas such as trend analysis, design, supply chain management, production, quality control processes, e-commerce, sales, marketing, and logistics, due to their ability to analyze large amounts of data in a short time. In the field of e-commerce, approximately 500,000 new clothing images are produced by the clothing industry every day, attracting the attention of researchers by creating an accessible data source that can be effectively processed using artificial intelligence tools.
In this study, which focuses on garment analysis in the apparel industry, a system based on instantaneous trends of changing fashion dynamics is proposed by utilizing image processing, computer vision and artificial neural networks tools. In this system, material-oriented parameters; "color, pattern, print" and construction-oriented parameters; "layer, symmetry" are included in the scope of analysis. The system has been tested on the women's tops catalogs of two ready-to-wear companies. In this context, the instantaneous trends of five parameters and trend fits for the primary parameter, color, have been analyzed. In addition, the relationships between the parameters were analyzed, statistical comparisons were made and the general trend within the sample has been revealed. Finally, the trend findings obtained from the analysis results were visualized and a resource has been created to be used in garment design research.