Resumen:
Desde hace varios años que el mercado de las ventas en línea presenta un crecimiento sostenido debido a la oportunidad y facilidad que le entrega a usuarios de las nuevas tecnologías para adquirir lo que ellos deseen sin tener que salir de sus casas. Un caso particular de este fenómeno es la industria de la moda, la cual se introduce cada vez más al mundo digital. Esto último se ve favorecido principalmente por el uso masivo de redes sociales, las cuales le permiten a los usuarios compartir la manera en que se visten convirtiéndose en iconos de la moda solo al subir fotos a Instagram o Pinterest. Varias tiendas y redes sociales han visto este hecho como una oportunidad de negocio, la cual consiste en permitirle a sus usuarios tomar fotos de sus ídolos de moda y buscar en diferentes tiendas prendas similares a las que ellos ocupan, de manera de "compartir" su estilo. En la comunidad de visión por computadora este proceso se trata como un problema de búsqueda por similitud. Esto es, dada una consulta, mostrar al usuario los productos que se parecen más al objeto buscado. En el caso de la moda la problemática surge al intentar comparar las consultas con las imágenes de los catálogos de diferentes tiendas, ya que estas últimas tienden a presentar a una modelo usando más de una prenda que la imagen trata de representar, lo que se traduce en que la imagen de consulta y las de los catálogos no son comparables directamente. Este último punto empeora la calidad de los resultados de cualquier sistema de recuperación. El foco de este trabajo consiste en la evaluación de técnicas de detección de prendas y su uso como estrategia de pre-procesamiento de las imágenes de los catalogos de búsqueda como mecanismo de mejora de los resultados de la recuperación.