• Langue : Anglais
• Discipline : Automatique, Génie informatique, Traitement du Signal et des Images
• Identifiant : 2017LIL10025
• Type de thèse : Doctorat
• Date de soutenance : 04/04/2017

Résumé en langue originale

Durant mes travaux en thèse, nous avons imaginé et poser les briques d'un système de recommandation intelligent (DIRS) orienté vers les créateurs de vêtements afin de les aider à créer des nouveaux produits personnalisés. Pour développer ce système, nous avons dans un premier temps identifié les composants clés du processus de création, puis nous avons créé un ensemble de bases de données pour collecter les données pertinentes. Dans un deuxième temps, nous avons acquis des données anthropométriques, recueilli la perception du concepteur à partir de ces mêmes morphotypes en utilisant un body scanner 3D et une procédure d'évaluation sensorielle. A la suite, une expérience instrumentale est conduite pour capturer les paramètres techniques des matières, nécessaires à leur représentation virtuelle en lien avec les morphotypes. Enfin, cinq expériences sensorielles sont réalisées pour capitaliser les connaissances des créateurs. Les données acquises servent à classer les morphotypes, à modéliser les relations entre morphotypes et facteurs de la création. A partir de ces modèles, nous avons mis en place une base de connaissances de la création mettant en œuvre une ontologie. Cette base de connaissances est mise à jour par un apprentissage dynamique au travers de nouveaux cas présentés en création. Ce système est utilisé au sein d’un nouveau processus de création. Ce processus peut s’effectuer autant de fois que nécessaire jusqu'à la satisfaction du créateur. Le système de recommandation proposé a été validé à l'aide de plusieurs cas réels.

Résumé traduit

In my PhD research project, we originally propose a Designer-oriented Intelligent Recommendation System (DIRS) for supporting the design of new personalized garment products. For developing this system, we first identify the key components of a garment design process, and then set up a number of relevant databases, from which each design scheme can be formed. Second, we acquire the anthropometric data and designer’s perception on body shapes by using a 3D body scanning system and a sensory evaluation procedure. Third, an instrumental experiment is conducted for measuring the technical parameters of fabrics, and five sensory experiments are carried out in order to acquire designers’ knowledge. The acquired data are used to classify body shapes and model the relations between human bodies and the design factors. From these models, we set up an ontology-based design knowledge base. This knowledge base can be updated by dynamically learning from new design cases. On this basis, we put forward the knowledge-based recommendation system. This system is used with a newly developed design process. This process can be performed repeatedly until the designer’s satisfaction. The proposed recommendation system has been validated through a number of successful real design cases.