Genetik alt yapılı programlama sistemlerinin giyim sektöründe uygulanması

Özet

Bilgisayarlı sistemlerde, desinatörün tutumunu istatistiksel olarak analiz eden yapay zeka yaklaşımı sonucunda çizim davranışı öne çıkarmaktır. Ne var ki, bu yaklaşım ne devamlı olarak değişmekte olan moda ile ne de şahsi beğeniler ile uğraşmaktadır. Bu tarz problemleri ortadan kaldırmak üzere, genetik programlama kısa zaman önce, evrimsel hesaplamanın yeni bir akımı olarak önerilmiştir. Genetik programlama (GP) insanların form tutma faaliyetlerinin açıkça tanımlanamayan durumlarında kişisel form değerleri üzerinden faydalanarak oluşturulmakta ve kullanmaktadır. Bu durum GP' nın tasarım alanlarında kullanımını olanaklı kılmakta ve sonuç olarak da bunun mümkün olabilmesi için moda tasarımı destek sistemi sunulmaktadır. İnsanlar üzerinde yapılan denemeler ve edinilen tecrübeler göstermiştir ki, giysi tasarımında GP yaklaşımı giderek önem kazanmaktadır.

Abstract

Computer-aided design support systems have got an approach of traditional artificial intelligence, which statistically analyzes data such as the behavior of designer, to extract formal design behavior. This approach, however, can neither deal with continuous change of fashion nor reflect personal taste well, as it just depends on large amount of collected data. To overcome this sort of problem genetic programing (GP) has been recently proposed, as a new trend of evolutionary computation. GP uses human's response as fitness value when the fitness function cannot be explicitly defined. This enables GP to be applied to artistic domains, and we propose a fashion design aid system using it. Unlike the previous works that attempt to model the dress design by several spline curves, the proposed system is based on a new encoding scheme that practically describes a dress with three parts: body and neck, sleeve, and skirt. By incorporating the domain-specific knowledge into the genotype, we could develop a more realistic design aid system for women's dress. The experiments with several human subjects show that the GP approach to dress design aid system is promising.