Resumen de Desarrollo de modelos estadísticos de predicción del ajuste y talla de prendas de ropa a partir de la percepción y características antropométricas del usuario
Los problemas de selección de talla y ajuste en la compra online de ropa son la causa de aproximadamente el 70% de las devoluciones. Esto se debe principalmente a la falta de estandarización del tallaje y al funcionamiento deficiente de los métodos de recomendación de talla. Actualmente, el comercio online de ropa tiene mucho potencial, sin embargo, las elevadas tasas de devolución, suponen costes relevantes en logística y gestión de stocks. En el estado del arte de esta tesis se refleja la complejidad del problema del ajuste de ropa, en el que intervienen múltiples factores tanto objetivos (tipo de tejido, patronaje, número de tallas, moda, morfotipo del usuario, medidas corporales, etc.), como subjetivos (percepción de ajuste y preferencias del usuario). Siendo el ajuste de las prendas uno de los problemas de mayor relevancia en el sector de la confección es de crucial interés avanzar en la generación de un conocimiento que permita relacionar con mayor precisión las dimensiones corporales, el ajuste de las prendas y el tallaje.
El objetivo general de esta tesis consiste en establecer los fundamentos para desarrollar un sistema de recomendación del ajuste y talla de prendas de ropa a partir de medidas antropométricas del usuario y valoraciones de ajuste planteando un desarrollo metodológico que sirve de punto de partida para posteriormente escalar el proceso a cualquier tipo de prenda, estilo y sistema de tallaje de ropa. La aproximación propuesta consiste en la predicción del ajuste por zonas de la prenda a partir de medidas antropométricas del usuario y pruebas de ajuste previas utilizando el método estadístico de regresión logística multinomial. A partir de esta predicción de ajuste por zonas, y aplicando de nuevo modelos de regresión logística multinomial, se obtiene la probabilidad de ajuste de la serie de tallas de la prenda analizada.
En primer lugar, se ha determinado la fiabilidad de las medidas antropométricas obtenidas a partir de escaneados 3D del cuerpo. Para desarrollar los modelos de predicción, se ha puesto a punto un método de caracterización del ajuste de ropa mediante valoración subjetiva de usurarios y expertos. Además, se han definido los conjuntos de medidas antropométricas relacionadas con el ajuste de la prenda en cada zona. El proceso de entrenamiento de los modelos de predicción de ajuste ha permitido determinar cuáles son las medidas antropométricas más relevantes para el ajuste de cada tipo de prenda, así como las zonas de ajuste que influyen en la selección de la talla.
En la fase de validación, se ha demostrado que, con un porcentaje de acierto entre el 80-100%, los modelos de predicción de talla basados en probabilidades de ajuste obtenidas mediante regresión logística multinomial en zonas relevantes de la prenda, ofrecen mayor fiabilidad que los métodos actuales que solo consideran una variable corporal y sus intervalos. Finalmente, se ha propuesto un método para extrapolar los modelos individuales de predicción de talla a toda población objetivo, estimar la cuota de mercado potencial y optimizar la distribución de tallas de cada prenda.
