Una metodología para la estimación automática de tallas de polos masculinos empleando principios antropométricos mediante algoritmos de Machine Learning

• Autores: Gutierrez Espiritu, Joel Miguel, Huallparimachi Cañavi, Roberto Cristian
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2021
• Institución: Universidad Tecnológica del Perú
• Repositorio: UTP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.utp.edu.pe:20.500.12867/4388
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12867/4388
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Antroprometría; Aprendizaje automático; Redes neuronales artificiales; Procesamiento de imágenes; Prendas de vestir; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.03

La estandarizaciónde las prendas de vestir, ha ocasionado tenertablas de tallas de ropa listas para usar,la cual no tiene armoníacon un cuerpo humano “no estándar”; ocasionando desordenes emocionales; además, esto genera unadisconformidad en estas prendas, generandoque terminenen la basura, sumando a lacontaminacióndelmedio ambientey desperdicios de recursos energéticos; todo esto ocasionagrandes pérdidas económicas a la humanidad; asimismo, debido al descuido tecnológico frente a esta problemática;esta investigación, haciendo el uso inteligente del procesamiento digital de imágenes y redes neuronales, desarrolla una metodología tecnológica para larecomendación automática dela talla de polos masculinos de forma no presencial, obteniéndolo con éxito, mediante 4 pasos fundamentales: la segmentación de la silueta humana, la ubicación de puntos antropométricos (cadera, cintura, pecho, codos, hombros), el escalamiento de pixeles a milímetros y la determinación de la talla ideal de acuerdo a la tabla del fabricante. En estudio se tuvola colaboración de 20 personas; en los resultados,se obtuvo errores en las mediciones estimadas, frente a las reales, por debajo de 1%;asimismo larecomendación de tallas de polos tuvoun rendimiento del 80%; no obstante, esta investigación demuestrala necesidad de obtener prendas de vestira medida, a un bajo costo. Esta investigación,es un gran paso aldesarrollo tecnológico para la industria textil, yaque utiliza algoritmo computacionales de machine Learning.