香港新闻网3月13日电 据香港《星岛日报》报道，网上购物平台虽方便，但要买到称身满意的衣物，对消费者却不容易。理工大学纺织及制衣学系与内地企业合作，利用人工智能技术，推出全球首个“FashionAI 数据集”。新技术有助顾客针对特定服饰元素拣选衣服；同时提供更便捷平台，为买家自由搭配不同商家的衣物，推荐相关配搭衣物。
现时顾客利用网上平台的文字和以整张图像搜寻的技术，只能搜寻到相同或类似的衣服选项，如毛衣、外套等较为笼统的服饰类别，未能满足顾客以单一服饰元素，如针对斜拉链或开胸等元素进行搜寻的要求。此外，监於不同网店展示的衣服图像尺寸有别，令顾客在网上平台自由搭配服装甚为不便。
在人工智能技术的协助下，这样难题有望解决。理工大学纺织及制衣学系夥拍阿里巴巴集团旗下的“图像和美”研究团队，利用该公司近四十万个真实的服饰数据，结合人工智能技术，推出“FashionAI 数据集”，为顾客提供更个人化的服务。
数据集融合两大技术，包括“服饰关键点”技术，由机器收集不同衣服图像的颈线、袖口及腰线等尺寸资讯；以及“服饰属性标签”技术，通过机器学习不同服饰的类别和风格，进行更多元化的分类。顾客可更容易找到心仪的服饰，如具有特定元素的衣物，而且电脑会根据单件服饰的搜寻结果，为客人推荐可配搭的衣物和配件，不止於传统只推荐类似的服饰。
此外，不同店铺服饰的尺寸和形态、拍摄的距离和角度、相中模特儿的姿势等因素，均会影响顾客在平台自由搭配不同网店的衣物。新技术则会因应不同图像的尺寸，自动调整成合适尺寸的服饰图像，因此顾客毋须在脑海中勾勒配搭的画面。
阿里巴巴淘宝技术部资深技术专家贾梦雷预计，线上技术将在今年内推出，在旗下网购平台应用，日後更推广至实体店铺，“现时实体店铺的售货员质素参差，结合数据网的技术，将为顾客提供更贴心的配搭建议。”
理大纺织及制衣学系教授黄伟强指，数据集除了惠及顾客，更有助零售商利用平台自由配搭不同店铺服饰的特点，进行交叉销售，提升营业额。
