在2006年上映的電影《穿普拉達的女王》（又名時尚女魔頭）中，時尚雜誌總編輯米蘭達·普瑞斯特只需看一眼，就可以分析出別人穿的衣服是由誰設計的，並且知道服裝設計靈感可以追溯至哪一年。普瑞斯特這一角色受到了
Anna Wintour 的啟發，她長期擔任時尚雜誌《Vogue》主編，本身就是時尚的代名詞。
人類都能通過簡單的一瞥，辨識和確認時裝的設計師和時尚風格，那為什麼一台機器不能辦到呢？如今，臺灣國立大學的
KuanTing Chen 和幾個合作夥伴表明，機器完全可能做到這一點，機器視覺可以區分一個季到下一個季的時尚變化。
特別的，他們用機器視覺技術可以顯示出，時裝秀對之後街頭服裝，所產生的影響。
Chen 和其夥伴一開始通過訓練機器視覺演算法，辨識圖片中模特的身體姿勢，然後將身體劃分成九個不同的區域——上臂、下臂、大腿、小腿（區分左右肢）和軀幹，分析這些區域的服裝顏色、紋理和皮膚等資訊來創建一個清單，其作用類似於為整個身體創建一個視覺特徵方面的向量清單。
所以，比較時尚風格就變成了比較多個維度的向量，這樣相對簡單的數學過程。
後來，他們會收集兩組資料庫。第一組包含了8000張2014年和2015年，紐約時裝周春/夏季時裝模特的圖片。第二組則包含在2014年和2015年春/夏季期間所拍攝的約1,000張街頭時尚服飾的圖片。
時裝周在紐約是一件十分重要的活動，它包括了大約300場活動，並能吸引多達10萬人參加。因此，一個有趣的問題是，這一周時間所舉辦的活動中所呈現的趨勢，在接下來的一季中會如何影響街頭時尚。為了找到答案，Chen 及其團隊利用機器視覺演算法來辨識這些趨勢。
結果十分有趣。演算法發現少量的經典服裝風格在每年都十分常見。團隊表示，無論是2014年還是2015年，上身的服裝顏色在時尚影像中大量的使用了白色、灰色和黑色。
不過，大多數人興趣的關鍵點是，瞭解時尚如何變化，該演算法對此也可以提供幫助。調查發現，在2015年，更流行的款式包括半開襟套衫和吊帶衫，以及帶有條紋的服裝材料，更流行的顏色是藍色，青色和紅色。
有趣的是，這種時尚變化在受歡迎程度上，所呈現資料也反映出了街頭時尚。團隊表示，通過資料可以告訴大家，很多人都有模仿時裝秀中所示的服裝款式。
不過，時裝周所展現的趨勢和街頭服飾的資料集之間，也存在一些差異。例如，團隊發現2014年街頭時尚服裝中，過膝的褲子和長袖衣服受歡迎程度出現了上升。團隊猜測，這應該是當年的夏天相比其他年份要冷，因此人們會穿上略微暖和一點地衣服覆蓋身體。
與此同時，它也展示了文化的影響，例如時裝如何迅速傳遍社會。時裝秀中所傳達的流行趨勢確實為人們提供了一個參考的服裝，並且對人們的日常生活產生了顯著的影響。
許多時尚追隨者非常熟悉這一點。所不同的是，如今可以對其影響以電腦視覺的方式進行量化，並為時裝店，設計師和消費者提供有價值的回饋。這可能是使用機器視覺技術獲利的一種方式。
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