سامانه طراحی سه بعدی لباس با استفاده از الگوریتم ژنتیک محاوره ای و خوشه بندی k-means

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 گروه نساجی، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه یزد

2 عضو هیات علمی دانشکده مهندسی نساجی دانشگاه یزد

چکیده

در عصر حاضر، با توسعه روزافزون فناوریهای رقمی و کاربرد آن در ارتقا و تسریع روند تولیدات هنری و نیز کاهش بهر هوری رو ش های
سنتی، کاربرد رایانه در طراحی لباس جایگاه ویژه ای یافته است. در این پژوهش، سامانه طراحی سه بعدی لباس با استفاده از الگوریتم
ژنتیک محاور های و خوشه بندی k-means ارائه شده است. با استفاده از نرم افزار طراحی لباس، اجزای لباس شنای زنانه شامل بالاتنه،
میان تنه و پایین تنه، جداگانه طراحی شده و به شکل سه بعدی ذخیره می شود. طر ح های اجزای لباس و طرح های پارچه به کاربر ارائه
می شود و کاربر با انتخاب طرح های مورد علاقه خود، بانک اطلاعاتی را می سازد. با استفاده از الگوریتم ژنتیک طرح های لباس ایجاد
می شود. طرح های لباس روی آدمک قرار گرفته و با چرخش آدمک، تمام بخش های لباس برای کاربر قابل دید است. در سامانه ارائه
شده برای کاهش خستگی کاربر، با استفاده از روش خوشه بندی k-means کل جمعیت به هشت خوشه تقسیم می شود. کاربر فقط
نماینده هر خوشه را ارزیابی می کند و برازندگی سایر اعضا براساس مقدار شباهت و برازندگی نماینده هر خوشه که توسط کاربر معین
شده، محاسبه می شود. نتایج نشان می دهد، میزان رضایت از این سامانه زیاد است و می تواند باعث تسهیل طراحی و ارتقای سطح
آن و کمک به طراحان شود.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

3D Garment Design Using Interactive Genetic Algorithm and k-Means Clustering

نویسندگان [English]

  • tahere zare zade 1
  • Pedram Payvandy 2
1 textile department
2
چکیده [English]

Today, with increasing development and utilization of digital technologies to promote and accelerate artistic
production trends, the use of computers has found a special place in fashion design. In this study, a 3D garment
design system using interactive genetic algorithms and k-means clustering is proposed. Components
of a swimsuit (top style, waist and bottom style) were individually designed using the 3D garment design
software. The fabric designs were reviewed and selected by users to make a database of favorites. The designs
were generated using genetic algorithms on a dummy. By rotation of the dummy, the users could see
all parts of the swimsuit intuitively. In order to reduce the eye strain/fatigue, the total population was limited
into 8 clusters using k-means clustering. Then, the fitness of the designs was determined by the user and the
next generations were produced by this fitness and evolution principles. The results of evolutions indicate the
system efficiency in fashion set design using a fabric pattern set at minimum cost and shortest time according
to user’s satisfaction.

کلیدواژه‌ها [English]

  • 3D garment designing
  • user fatigue
  • interactive genetic algorithm
  • k-means method
 1. Kim S.H. and Cho S.B., Application of interactive genetic
algorithm to fashion design,
J. Eng. Appl. Artifi. Intel., 13,
635- 644, 2000.
.2زارع زاده ط،. یگانــه راد م،. پیوندی پ،. بررســی عوامل تأثیرگذار بر فرایند خرید
پوشاک با استفاده از روش خوشهبندی کی مینز (مطالعه موردی: لباس شنای زنانه،)
نهمین کنفرانس ملی مهندسی نساجی ایران، دانشگاه صنعتی امیرکبیر،.1393
3. Yuan J. and Gong D., Large population size igas with individuals’ fitness not assigned by user, J. Adv. Intel. Comput. Theor  Appl., Aspect. Artifi. Intel., 5, 267-274, 2008.
4. Kicinger K., Arciszewski T., and De Jong K., Evolutionary
computation and structural design: A survey of the state-ofthe-art,
J. Comput. Struct., 83, 1943-1973, 2005.
5. Romero J.J. and Machado P.,
The Art of Artificial Evolution:
A Handbook on Evolutionary Art and Music
, Springer, 2007.
6. Wong S.S.Y. and Chan K.C.C., EvoArch: An evolutionary algorithm for architectural layout design,
Compu-Aided
Desi.
, 41, 649-67, 2009.
7. Takagi H., Interactive evolutionary computation: Fusion of
the capabilities of EC optimization and human evaluation,
89, 1275-1296, 2001.
8. Kim H. and Cho B., An efficient genetic algorithm with less
fitness evaluation by clustering,
the Congress on Evolutionary Computation, Seoul, 2001.
9. Sano T. and Yamamoto H., Computer aided design system
for Japanese kimono,
the 18th Instrumentation and Measurement Technology Conference, Budapest, 2001.
10. Gong D., Zhou Y., and Li T., Cooperative interactive genetic algorithm based on user’s preference,
Int. J. Inform. Technol., 11,
1-10, 2005.
11. Gong D., Hao G., Zhou Y., and Sun X., Interactive genetic
algorithms with multi-population adaptive hierarchy and
their application in fashion design,
J. Appl. Math. comput.,
185, 1098-1108, 2007.
12. Ogata Y. and Onisawa T., Interactive clothes design support
system,
J. Neural Inform. Proc., 49, 657-665, 2008.
13. Banerjee A. and Louis S., IGAP: Interactive genetic algorithm peer to peer, evolutionary computing systems lab,
the
10th Annual Conference on Genetic and Evolutionary Computation
, ACM, 2008.
14. Gong D., Yao X., Yuan J., Interactive genetic algorithms with
individual fitness not assigned by human,
J. Univer. Comput.
Sci.
, 15, 2446-2462, 2009.
15. Ren J., Gong D., Sun X., Yuan J., and Li M., Interactive genetic algorithms with variational population size,
5th International Conference on Intelligent Computing, South Korea,
2009.
16. Mok P., Xu J., Wang X., Fan J., Kwok Y., Xin J., An IGAbased design support system for realistic and practical fashion designs,
J. Comput.-Aided Des., 45, 1442-1458, 2013.
.17زارعنژاد ز،. هادیزاده م،. پیوندی پ،. مشروطه ح،. طراحی لباس با استفاده از اصول
شباهت و الگوریتم ژنتیک محاورهای، نشریه علوم و فناوری نساجی،،20-13،4،3
.1392
18. Goldberg D.E., Genetic Algorithms in Search, Optimization,
and Machine Learning
, Addison-Wesley, 1989.
19. Banerjee A., Quiroz J., and Louis S., A model of creative
design using collaborative interactive genetic algorithms,
Design Computing and Cognition’08., Gero J.S. (Ed.),
Springer, Netherlands, 2008.
20. Beury L.P., Young Female Adults’ Two-Piece Swimsuit Style
Choices in Relation to Their Body Shape, Size, and Satisfaction,
MSc Thesis, Auburn University, 2013.