Note ABES Study on knowledge-based garment design and fit evaluation system Contribution à la mise en place d’un processus automatique de création de vêtement et d’évaluation de son ajustement à partir d’une base de connaissance métier Ajustement du vêtement -- Évaluation Confort vestimentaire 006.31 Vêtements Design Conception assistée par ordinateur Design interactif Dessin de mode Patrons (couture) Apprentissage automatique Arbres de décision Réseaux neuronaux (informatique) Statistique bayésienne Le design et le bien aller d’un vêtement joue un rôle majeur pour l’industrie du textile-habillement. Actuellement, il apparait trois inconvénients majeurs dans le processus de création et d’évaluation d’un vêtement : il est très coûteux en temps pour une efficacité moindre, il est subordonné à l’expérience des designers et modélistes, il n’est pas adapté au e-commerce.Afin de résoudre cette problématique, trois concepts à la fois technologiques et mathématiques ont été développées. Le premier s’appuie sur l’outil GFPADT (Garment Flat and Pattern Associated design technology) permettant de créer une correspondance entre le style du vêtement choisi et la morphologie du consommateur. Le second utilise l’interactivité entre deux espaces de conception 2D et 3D intégrée à l’outil 3DIGPMT (3D Interactive Garment Pattern Making Technology). Le dernier appelé MLBGFET (Machine learning-based Garment Fit Evaluation Technology) évalue l’ajustement du vêtement par un apprentissage automatique. Finalement, nous avons fourni des solutions de conception et d'évaluation de vêtements basées sur la connaissance en intégrant ces trois concepts basés sur des technologies clés pour résoudre certains problèmes de conception et de production de vêtements dans les entreprises de mode. Fashion design and fit evaluation play a very important role in the clothing industry. Garment style and fit directly determine whether a customer buys the garment or not. In order to develop a fit garment, designers and pattern makers should adjust style and pattern many times until the satisfaction of their customers. Currently, the traditional fashion design and fit evaluation have three main shortcomings: 1) very time-consuming and low efficiency, 2) requiring experienced designers, and 3) not suitable for garment e-shopping. In my Ph.D. thesis, we propose three key technologies to improve the current design processes in the clothing industry. The first one is the Garment Flat and Pattern Associated design technology (GFPADT). The second one is the 3D interactive garment pattern making technology (3DIGPMT). The last one is the Machine learning-based Garment Fit Evaluation technology (MLBGFET). Finally, we provide a number of knowledge-based garment design and fit evaluation solutions (processes) by combining the proposed three key technologies to deal with garment design and production issues of fashions companies. Electronic Thesis or Dissertation Text en PDF 11107777 text/html https://pepite-depot.univ-lille.fr/LIBRE/EDSPI/2017/50376-2017-Liu.pdf https://theses.fr/2017LIL10020/abes Liu Kaixuan Liu 1984-08-19 CN 201798026 https://theses.fr/2017LIL10020 2017LIL10020 https://doi.org/10.70675/17951226z5d0cz4f75z858bz18370262200d 2017-03-21 Automatique, Génie Informatique, Traitement du Signal et des Images Lille 1 026404184 Donghua University (Shanghai, Chine) MADS_ETABLISSEMENT_DE_COTUTELLE_1 200740199 Doctorat Docteur es non oui Zeng Xianyi MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_1 060143746 Wang Jianping MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_2 201797240 Bruniaux Pascal MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_3 033550964 Tao Xuyuan MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_4 150986505 École doctorale Sciences pour l'ingénieur (Lille ; 1992-2021) MADS_ECOLE_DOCTORALE_1 147297028 GEMTEX (Roubaix) MADS_PARTENAIRE_DE_RECHERCHE_1 161605346 ddc:004 Donghua University (Shanghai, Chine) Zeng Xianyi Wang Jianping Bruniaux Pascal Tao Xuyuan École doctorale Sciences pour l'Ingénieur (Lille) Laboratoire de génie et matériaux textiles (Roubaix, Nord) PDF 11107777