Preview

Вестник Алматинского технологического университета

Расширенный поиск

Анализ элементов одежды, отражающий тенденции моды в коллекции модных показов

https://doi.org/10.48184/2304-568X-2021-2-24-32

Полный текст:

Аннотация

Статья посвящена изучению тенденций моды, установлению совокупности элементов, посредством которых в моделях (образцах) коллекций модных показов одежды выражаются изменения, и как эти изменения внедряются в массовое производство и повторяются с течением времени. Была разработана методология изучения образцов одежды, выявления тенденций моды и выполнения прогнозов. Полученные результаты могут быть использованы в обучении для формирования компетенций у специалистов в области технологии моды, моделирования и дизайна одежды, а также для разработки перспективных коллекций. При апробации выделены элементы моделей и материалов, применение и сочетание которых обеспечивает относительную новизну и целостность коллекций, формирует перспективную тенденцию, которая в дальнейшем реализуется в массовом производстве одежды.

Об авторах

Л. Ф. Немирова
Общество с ограниченной ответственностью «МИНСП»
Россия

644112, Омск, ул. Перелета, 7 корп.3, кв.22.



С. Б. Катаева
Омский государственный технический университет
Россия

644050, Омск, пр. Мира, 11.



С. Ш. Ташпулатов
Ташкентский институт текстильной и легкой промышленности
Узбекистан

100100, Ташкент, ул. Шохжахон, 5.



И. В. Черунова
Донской государственный технический университет
Россия

346500, Ростовская обл., Шахты, ул. Шевченко, 147.



Н. А. Умарова
СП НОУ «TOSHKENT SHAHRIDAGI PUCHON UIVERSITETI»
Узбекистан

100135, Ташкент, Чиланзар, Катартал 2, 38А.



Список литературы

1. Барт, Р. Система Моды. Статьи по семиотике культуры / перевод с Пер. с фр., вступ. ст. и сост. С. Н. Зенкина. – М.: Издательство им. Сабашниковых, 2003. - 512 с.

2. Седых, И.А. Индустрия моды. 2019 год: монография. – М.: Издательский дом НИУ ВШЭ, 2020. – 65 с.

3. Z. Liu, P. Luo, S. Qiu, X. Wang и X. Tang. Deep Fashion: Powering Robust Clothes Recognition and Retrieval with Rich Annotations. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). - Las Vegas, Nevada, USA, 2016. - PP. 1096-1104

4. Fashion studies. Research Methods, Sites and Practices / Edited by Heike Jenss. –London: Bloomsbury, 2016. - 222 р.

5. Немирова Л.Ф., Катаева С.Б., Зуева И.В. Изучение закономерностей изменений в моде с использованием метода контент-анализа //Проблемы и перспективы развития легкой промышленности и сферы услуг: сборник статей всероссийской научно-практической конференции. – Омск: Изд-во ОГИС,2015. - С 22 -25

6. Немирова Л.Ф., Катаева С.Б. Исследование закономерностей моды в трансформации форм одежды // Омские научные чтения: материалы Второй всероссийской научной конференции. –Омск: Изд-во Омского гос. ун-та, 2018. - С. 334 - 336

7. Немирова Л.Ф., Катаева С.Б. Развитие методов изучения закономерностей моды // Омские научные чтения: материалы III всеросс. науч. конф. – Омск. Издательство Омского государственного университета, 2019. - С. 768 - 770

8. Немирова, Л.Ф. и др. Развитие методов изучения закономерностей моды в образцах одежды / Л.Ф. Немирова, С.Б. Катаева, С.Ш. Ташпулатов, Х.Х. Камилова, Г.И. Махмудова, Х.М. Юнусходжаева. // Известия вузов. Технология текстильной промышленности. – 2020. - № 2 (386). - С. 130 - 134

9. Немирова Л.Ф., Катаева С.Б. Оптимизация выбора материалов для моделей и коллекции одежды // Омский научный вестник, 2015. - № 2 (140). С. 204-207


Для цитирования:


Немирова Л.Ф., Катаева С.Б., Ташпулатов С.Ш., Черунова И.В., Умарова Н.А. Анализ элементов одежды, отражающий тенденции моды в коллекции модных показов. Вестник Алматинского технологического университета. 2021;(2):24-32. https://doi.org/10.48184/2304-568X-2021-2-24-32

For citation:


Nemirova L.F., Kitaeva S.B., Tashpulatov S.S., Cherunova I.V., Umarova N.A. Analysis of clothing elements reflecting fashion trends in the collection of fashion shows. The Journal of Almaty Technological University. 2021;(2):24-32. (In Russ.) https://doi.org/10.48184/2304-568X-2021-2-24-32

Просмотров: 40


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2304-568X (Print)
ISSN 2710-0839 (Online)