Uma Metodologia de Busca Visual de Vestuário com Controle Dinâmico de Diversidade
Sistemas de recomendação; Busca visual; Visão computacional; Similaridade visual; Diversidade de recomendações.
Sistemas de recomendação têm como objetivo sugerir itens potencialmente relevantes aos usuários, utilizando informações sobre suas preferências, interações, contexto ou características dos itens. A busca por peças de vestuário visualmente semelhantes a uma imagem de referência é uma tarefa relevante em aplicações de comércio eletrônico, mas envolve desafios como a presença de múltiplos itens na imagem de consulta e a necessidade de recuperar resultados que conciliem similaridade visual e diversidade. Esta proposta de qualificação de mestrado evolui e expande uma metodologia de recomendação de vestuário baseada em similaridade visual. Nesta abordagem, o usuário insere uma imagem contendo peças de roupa e interage com um sistema contendo uma interface gráfica. O modelo de detecção de objetos YOLOv26 é empregado para identificar automaticamente todas as peças de vestuário presentes na imagem, permitindo que o usuário selecione interativamente a peça de seu interesse. Em seguida, o modelo visual autossupervisionado DINOv2 atua na extração de suas características visuais. A busca por peças similares na base de dados DeepFashion2 é realizada utilizando a similaridade de cosseno entre as características geradas. Para aprimorar a experiência do usuário, introduziu-se um parâmetro de temperatura, que possibilita controlar dinamicamente a variabilidade e diversidade dos resultados retornados. O trabalho contempla a implementação completa do sistema com interface de usuário, a realização de experimentos quantitativos como métrica de mAP da detecção de objetos e a realização de testes qualitativos de busca diretamente com usuários finais. A avaliação qualitativa será aplicada para validar a usabilidade do sistema e a efetividade do parâmetro de temperatura no ajuste da variedade das recomendações, consolidando a viabilidade da metodologia para aplicação em sistemas interativos de recomendação de moda.