Contribution to development of an intelligent system for supporting personalized fashion design

par Lichuan Wang

Thèse de doctorat en Automatique, Génie Informatique, Traitement du Signal et des Images

Sous la direction de Xianyi Zeng et de Ludovic Koehl.

Soutenue le 16-05-2012

à Lille 1 , dans le cadre de École doctorale Sciences pour l'Ingénieur (Lille) , en partenariat avec Laboratoire de génie et matériaux textiles (Roubaix, Nord) (laboratoire) .

  • Titre traduit

    Contribution au développement d'un système intelligent d'aide à la création de styles personnalisés


  • Résumé

    La mass customisation a été appliquée au marché de grande consommation de vêtements depuis plus de 20 ans. Pourtant, les travaux concernés se focalisent essentiellement sur le prototypage virtuel par utilisation des outils de CAO. Le stylisme et le marketing n’ont pas été étudiés de façon systématique. Dans le cadre de ma thèse doctorale, nous proposons un système d’aide à la décision orienté vers les styles afin de fournir des conseils aux créateurs. Dans ce système, nous caractérisons, d’abord, les perceptions de créateurs et de consommateurs sur les morphotypes. Deux expériences ont été effectuées afin d’acquérir les données des experts (descripteurs sensoriels) décrivant les corps virtuels sans et avec styles de vêtements. Une autre expérience a été réalisée pour extraire les données des consommateurs sur les relations entre les thèmes (images socioculturelles souhaités) et les descripteurs sensoriels. Ensuite, ces données perceptuelles sont formalisées et analysées par utilisation des ensembles du flou, des arbres de décision, et des cartes cognitives floues. La modélisation des relations entre ces perceptions et les mensurations du corps permettent de calculer les degrés de pertinence d’un corps humain sans et avec style de vêtement par rapport à un thème spécifique. La comparaison de ces deux degrés de pertinence permet de déterminer si un nouveau style de création est faisable pour un thème donné. Le système proposé a été testé et analysé dans deux cas réels : la création des styles personnalisés et la sélection des styles pour un marché de grande consommation.


  • Résumé

    Mass customization has been applied in fashion mass market for more than 20 years. However, the related work mainly focuses on application of CAD tools such as body shape modeling and garment modeling. Fashion design and fashion marketing have not been involved systematically. In fact, when developing mass customized products, we should study human perception on products, including consumer’s and design expert’s perception, and integrate it into the new process of design.In my PhD research project, we originally propose a fashion decision support system for supporting designer’s work. In this system, we first characterize and acquire fashion expert perception and consumer perception on human body shapes. Two experiments are proposed in order to acquire expert perceptual data (sensory descriptors) on naked virtual body shapes and those with garment design styles. Another experiment is carried out for acquiring consumer perceptual data on relations between fashion themes (images desired by general public) and sensory descriptors. Next, these perceptual data are formalized and analyzed using the intelligent techniques, i.e. fuzzy set theory, decision tree and fuzzy cognitive map. The complex relations between these perceptions as well as the physical measurements of body shapes are modeled, leading to compute the relevancy degrees of a naked body and a body with a garment design style to a given fashion theme. The comparison of these two relevancy degrees will permit to determine if a new design style is feasible or not for a given fashion theme. The proposed system has been tested and analyzed in two real cases: i.e. customized design and mass market selection.


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