Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.25
no.5
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pp.1-11
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2020
Image-based virtual try-on (VTON) is becoming popular for online apparel shopping, mainly because of not requiring 3D information for try-on clothes and target humans. However, existing 2D algorithms, even when utilizing advanced non-rigid deformation algorithms, cannot handle large spatial transformations for complex target human poses. In this study, we propose a 3D clothing reconstruction method using a 3D human body model. The resulting 3D models of try-on clothes can be more easily deformed when applied to rest posed standard human models. Then, the poses and shapes of 3D clothing models can be transferred to the target human models estimated from 2D images. Finally, the deformed clothing models can be rendered and blended with target human representations. Experimental results with the VITON dataset used in the previous works show that the shapes of reconstructed clothing are significantly more natural, compared to the 2D image-based deformation results when human poses and shapes are estimated accurately.
This paper is related to an Object VR-based virtual textile wearing system carrying out textile texture mapping based on viewpoint vector estimation and intensity difference map. The proposed system is characterized as capable of virtually wearing a new textile pattern selected by the user to the clothing shape section segmented from multi-view 2D images of clothes model for Object VR(Object Virtual Reality), and three-dimensionally viewing its virtual wearing appearance at multi-view points of the object. Regardless of color or intensity of model clothes, the proposed system is possible to virtually change the textile pattern with holding the properties of the selected clothing shape section, and also to quickly and easily simulate, compare, and select multiple textile pattern combinations for individual styles or entire outfits. The proposed system can provide higher practicality and easy-to-use interface, as it makes real-time processing possible in various digital environment, and creates comparatively natural and realistic virtual wearing styles, and also makes semi-automatic processing possible to reduce the manual works.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2012.05a
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pp.10-13
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2012
본 논문은 가상 직물 착용을 위한 직조 패턴 제거 필터의 성능 분석에 관한 것이다. 명도 차분 맵을 이용한 가상 직물 착용 시스템은 의류 형상 영역의 명도 차분 맵을 이용하여 조명과 음영 특성을 추출할 시, 의류 형상 영역의 색상에는 무관하지만 의류 모델의 직조 패턴에는 영향을 받는다. 본 논문에서는 바이래터럴 필터(bilateral filter)와 측지 형태학 필터(geodesic morphological filter)에 기반하여 모델 의류 영역의 직조 패턴을 제거하는 방법을 소개하고 그 성능을 분석함에 목적이 있다. 가상 직물 착용 시스템에 직조 패턴 제거 필터를 채택할 경우, 최대한 모델 영상의 직조 패턴에 무관하게 직물 원단의 디자인이 의복의 외관에 미치는 영향을 시뮬레이션할 수 있음에 따라 직물 디자이너의 창작활동을 도와줄 수 있다. 또한 온라인상에서 직물 원단이나 의류를 거래할 시에 구매자로 하여금 모델 영상의 직조패턴에 종속되지 않은 상태에서 의사결정을 할 수 있도록 지원해 B2B 또는 B2C 전자상거래 행위를 촉진할 수 있다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2022.11a
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pp.193-195
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2022
본 논문에서는 3차원 스캔 없이 이미지 입력만을 사용한 개인 체형을 고려한 모바일 가상 착용 시스템의 전체 과정을 설계하고 개발하였다. 이를 위하여 이미지상 인물의 자세와 체형의 추정을 통하여 3차원 인체모델(SMPL)을 추정하는 최근의 방식을 이용하였고, 앞 뒷면 의상 이미지를 2차원 texture 매핑과 평면 triangle mesh로 복원하고 의상 봉제 (sewing) 시뮬레이션을 사용하여 3차원 의상 모델을 생성하는 방법을 새롭게 개발하였다. 또한 이를 활용한 3차원 개인화된 가상 착용 모바일 앱과 서비스를 Flask와 iOS 환경에서 SceneKit을 활용하여 개발하였다. 이를 통하여 단순히 의상의 매칭과 스타일 뿐 아니라 사이즈에 따른 착용 Fit을 구매 전에 확인할 수 있는 전체 서비스를 실현 및 검증하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.07a
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pp.688-690
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2005
본 논문은 2D 실사 기반 가상 헤어스타일의 자연스런 착용감을 제공하기 위한 것으로, 가상 헤어스타일러의 모발 블렌딩 방법에 관한 것이다. 제안된 방법을 2D 실사 영상에서 추출한 헤어스타일을 임의의 인물 영상의 두상에 정렬시킨 상타에서 원래의 헤어스타일에서 추출한 헤어스타일로 변해가는 반자동 필드 모핑을 수행할 시에 머리모양의 변형을 따라 단계적으로 변하는 가변 모핑 마스크를 사용하여 가상 헤어스타일을 생성하고 이렇게 생성된 헤어스타일을 가변 모핑 마스크의 경계 영역에서 시그모이드 함수에 기반한 모발 블렌딩을 수행함으로써 이중 노출 현상이 제거됨과 동시에 자연스러운 착용감을 제공하는 여러 유형의 헤어스타일을 자동으로 생성할 수 있다. 통상 이러한 작업은 사용자의 수작업에 전적으로 의존하는 반면에 제안된 방법은 반자동 필드 모핑에 기반한 편리한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있기 때문에 반자동화를 통해 작업 피로도와 작업 시간을 경감시킬 수 있고 비숙련자도 간단한 사용자 입력을 통해 이중 노출 현상이 제거됨과 동시에 자연스런 착용감을 제공하는 가상 헤어스타일을 생성할 수 있는 이점이 있다.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.23
no.6
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pp.29-38
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2018
In this paper, we developed a virtual cloth try-on (VTON) technology that segement the cloth image worn on the mannequin and applies it to the user 's photograph. The two-dimensional image-based virtual wear study which does not require three-dimensional information of cloth and model is of practical value, but the research result shows that there are limitations of of the current technology for the problem of occlusion or distortion. In this study, we proposed an algorithm to apply the results obtained from the DNN- based segmentation and posture estimation to the user 's photograph, assuming that the mannequin cloth reduces the difficulties in this part. In order to improve the performance compared with the existing one, we used the validity check of the pre-attitude information, the improvement of the deformation using the outline, and the improvement of the divided area. As a result, a significantly improved result image of more than 50% was obtained.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2020.07a
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pp.703-704
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2020
본 논문에서는 4차 산업혁명의 화두인 가상현실 기술을 활용하여 현대인들의 단조로운 생활패턴과 운동부족을 보완하기 위해 두다리에 착용한 트래커들을 이용하여 다리의 움직임을 인식하여 가상현실에 적용한 러닝 게임을 설계하게 하였고, 이를 구현하여 1인칭 시점 가상현실 게임 콘텐츠를 개발하였다. 게임 콘텐츠는 가상현실 HMD장비와 연동되는 트래커를 착용하여 진행하며 트래커 장비를 이용하여 사용자의 두 다리의 움직임을 더욱 정확하게 인식할 수 있다. 게임 안에서의 최고기록 갱신을 통해 사용자는 더욱 게임에 몰입감을 가지고 갱신을 위하여 플레이 하다 보면 활동량의 증가로 칼로리 소모와 근육을 증가 시킬 수 있다.
컴퓨터로 시뮬레이션 되는 가상의 콘텐츠를 사실감 있게 가시화 시키고 이를 체험할 수 있는 가상/증강/혼합현실 기술의 활용에 대한 이슈는 차세대 콘텐츠 분야에서 많은 관심을 받고 있다. 개인 착용형 디스플레이도 범용화된 스마트폰의 다음 세대를 대표하는 차세대 개인용 정보 인터페이스로 주목 받고 있다. 그러나, 첨단 기술의 활용을 다루는 미디어 매체에 익숙한 소비자가 기대하는 착용형 디스플레이에 대한 환상적인 경험과 실제 시장에 보급된 기술의 현실 사이에는 많은 차이점이 있다. 그러므로, 본고에서는 개인 착용형 디스플레이와 관련된 기술의 역사를 간단히 소개하고, 주요 구성 기술을 정리한다. 그리고, 최근 세계 시장에 소개된 제품 및 기술에 대한 동향을 소개한다. 마지막으로, 논문과 특허 및 시작품 개발 사례 등을 중심으로 국내외 연구 동향을 살펴본다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.8
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pp.1136-1141
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2022
Researches of face recognition on masked faces have been increasingly important due to the COVID-19 pandemic. To realize a stable and practical recognition performance, large amount of facial image data should be acquired for the purpose of training. However, it is difficult for the researchers to obtain masked face images for each human subject. This paper proposes a novel method to synthesize a face image and a virtual mask pattern. In this method, a pair of masked face image and unmasked face image, that are from a single human subject, is fed into a convolutional autoencoder as training data. This allows learning the geometric relationship between face and mask. In the inference step, for a unseen face image, the learned convolutional autoencoder generates a synthetic face image with a mask pattern. The proposed method is able to rapidly generate realistic masked face images. Also, it could be practical when compared to methods which rely on facial feature point detection.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2017.04a
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pp.1062-1063
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2017
엔지니어링 분석을 위한 가상현실 응용 분야에서는 대규모 또는 복잡한 공학적 데이터를 효율적으로 분석하고 의미 있는 정보를 추출하기 위해 대형 스크린 등의 몰입형 가시화 인터페이스가 주로 사용된다. 이와 더불어 가시화 결과에 대한 사용자의 분석 조작을 구현할 수 있는 휴먼 인터페이스 기술이 필요한데, 기존의 휴먼 인터페이스 기술은 조이스틱과 같은 단독 활용형 디바이스를 통해 주로 운영자 위주의 단방향 검토가 가능하지만, 최근 착용형 및 비착용형 모션인식 기술의 발전으로 인해 가상현실 참여자간의 양방향 상호작용 인터페이스 개발이 가능할 거승로 기대된다. 본 연구에서는 신체의 자연스러운 움직임으로 가상현실을 조작할 수 있는 휴먼 이터페이스 기술에 대한 분석과 기초 연구를 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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