Выпускник Института информационных технологий и программирования ГУАП Александр Колотов разработал прототип интеллектуальной системы подбора обуви.
Сервис предлагает загрузить фотографию стопы, затем анализирует ее параметры и выдает список подходящих моделей.
Как сообщила пресс-служба университета, технология использует нейросетевые классификаторы, обученные определять параметры стопы – тип свода и пронации, а также ширину. На основе полученной информации из базы, содержащей 43 модели спортивной обуви шести брендов, подбирается наиболее подходящая.
Разработку протестировали в обувном магазине, в эксперименте участвовало 13 человек. Каждый из них сначала подобрал себе обувь сам, а потом – с помощью сервиса.
Как сообщила пресс-служба университета, технология использует нейросетевые классификаторы, обученные определять параметры стопы – тип свода и пронации, а также ширину. На основе полученной информации из базы, содержащей 43 модели спортивной обуви шести брендов, подбирается наиболее подходящая.
Разработку протестировали в обувном магазине, в эксперименте участвовало 13 человек. Каждый из них сначала подобрал себе обувь сам, а потом – с помощью сервиса.
«Результаты показали, что среднее время подбора сократилось с 18,3 до 11,6 минут — на 37%. Оценка комфорта выбранной модели выросла с 7,5 до 8 баллов по 10-балльной шкале, а удовлетворенность результатом подбора — с 6,7 до 8,2 баллов. Удобство использования сервиса оценено в 8,5 балла из 10. Наибольший эффект достигнут для людей с анатомическими особенностями — именно те, кто обычно тратит больше всего времени на примерку, отметили однозначное преимущество разработки», — отметила пресс-служба вуза.
Ранее Fashionprom.ru писал, что китайские исследователи создали платье из живых грибов.
Фото: ГУАП