According to the activation of the fashion electronic commerce, this research investigated the merits and demerits and improvement plan of the 3D virtual try-on technology using the qualitative research method. This research was performed by interview with 70 evaluation group. The evaluation group of 3D virtual try-on was organized and the fit evaluation process by 3D human body scan and the 3D virtual try-on of the i-Fashion technology center were experienced. This study was performed by interview after the actual and virtual try-on about the casual shirt. The convenience and accuracy of measurement, usability in online shopping, body evaluation, complement of sizing system, and body shape management were discovered as merits. The requirement of high accuracy in sizing and avatar, limits of fabric expression, practical limitation by cost, vexatious of measurement garment, differences between real and virtual fittings, personal information leakage risk, and etc were pointed out as demerits. The mass customization, customized garment connected with medical service, humanized avatar, improved fitting report, entertainment, coordination, wardrobe manager were proposed as improvement plan.
Image-based Virtual Try-On Systems are among the most potential solution for virtual fitting which tries on a target clothes into a model person image and thus have attracted considerable research efforts. In many cases, current solutions for those fails in achieving naturally looking virtual fitted image where a target clothes is transferred into the body area of a model person of any shape and pose while keeping clothes context like texture, text, logo without distortion and artifacts. In this paper, we propose a new improved image-based virtual try-on network system based on keypoints, which we name as KP-VTON. The proposed KP-VTON first detects keypoints in the target clothes and reliably predicts keypoints in the clothes of a model person image by utilizing a dense human pose estimation. Then, through TPS transformation calculated by utilizing the keypoints as control points, the warped target clothes image, which is matched into the body area for wearing the target clothes, is obtained. Finally, a new try-on module adopting Attention U-Net is applied to handle more detailed synthesis of virtual fitted image. Extensive experiments on a well-known dataset show that the proposed KP-VTON performs better the state-of-the-art virtual try-on systems.
International journal of advanced smart convergence
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제6권2호
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pp.82-88
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2017
The data generated by the BSN sensor attached to the human body is mostly mobile. Accordingly, in a mobile cloud environment that processes BSN data, the service should not be fixed in a specific area but be able to support it according to the move. The mobile device must be able to process, filter and transmit the collected BSN data. The cloud server must be able to collect the data processed by the mobile device and provide it as a service. And the transfer of data requires standardized transfer between each device. In this paper, we propose a data delivery method through standard schema when mobile device processes data and provides service in cloud system and a data processing method according to the movement of the mobile device.
The aim of EIT (electrical impedance tomography) system is to image cross-section conductivity distribution of a human body by means of both generating and sensing electrodes attached on to the surface of the body, where currents are injected and voltages are measured. EIT has been suffered from the severe ill-posedness which is caused by the inherent low sensitivity of boundary measurements to any changes of internal tissue conductivity values. With a limited set of current-to-voltage data, figuring out full structure of the conductivity distribution could be extremely difficult at present time, so it could be worthwhile to extract some necessary partial information of the internal conductivity. We try to extract some key patterns of current-to-voltage data that furnish some core information on the conductivity distribution such s location and size. This overview provides our recent observation on the location search and the size estimation.
본 논문에서는 인간과 로봇의 인터액션을 위해 연속된 이미지 정보로부터 얻을 수 있는 색상(color)과 기울기(gradient) 정보를 이용하여 인간 몸의 실루엣 추출 기법을 제안한다. 연속된 이미지 정보로부터 얻어진 RGB 영상 정보에서 색상 배경 제거 기법은 각각의 신체 비율 정보로부터 추출된 모션 영역 정보에서 색상 공판별 평균 이미지 정보를 얻고 옷 색상 정보를 볼록 합하여 계산된다. 기울기 배경 제거 기법은 공간상 정보와 시간상 정보의 볼록 합으로 계산된다. 최종적으로 색상 정보와 기울기 정보의 볼록 합을 하여 인간 몸의 실루엣을 추출한다. 마지막으로, 실험을 통하여 제안된 기법의 성능을 확인하였다.
이미 세계 여러나라는 핸드폰 전자파의 위험성을 경고하며 조치를 실시하여왔다. 반면 우리나라는 휴대폰 사용으로 인한 문제보다 학생들조차 핸드폰을 사용하지 못하게 하면 인권침해라고 항의하는 분위기이다. 인간의 뇌세포도 핸드폰 전자파에 더 많이 노출되고 있어 인체의 유해가능성에 대해 세계 여러나라에서 연구하고 있으며 최근의 연구한 발표결과들은 강력히 경고하고 있다. 현재 국내의 전자파 등급표시로는 국민에게 경각심을 불러일으키기에는 너무나 부족하다. IT 강국이라는 명성에 발맞추어 국립 전자파연구센터를 조직·운영하고 일반대중에게 핸드폰 전자파의 유해성을 경고하고 업계에 직접적인 의무를 부과할 수 있는 전파법제의 개정이 필요하다고 생각된다.
본 논문은 여러 옷감 조각들을 이용하여 가상의 3차원 인체 모델에 옷을 입히기 위한 의복 시뮬레이션 시스템을 제안한다. 본 논문에서 의복은 서로 꿰매지는 2차원 재단 패턴으로 구성된다. 제안된 시스템은 3차원 인체 모델 파일과 2차원 재단 패턴 파일을 읽어 들인 다음에 질량-스프링 모델에 기반한 물리적 시뮬레이션에 의해 의복을 착용한 3D모델을 생성한다. 본 논문의 시스템은 사실적인 시뮬레이션을 위하여 인체 모델을 구성하는 삼각형과 의복을 구성하는 삼각형 사이의 충돌을 검사하고 반응 처리를 수행하였다. 인체를 구성하는 삼각형의 수가 매우 많으므로, 이러한 충돌 검사 및 반응 처리는 많은 시간을 필요로 한다. 이 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 공간 분할 기법을 이용하여 충돌 검사 및 반응 처리 수를 줄이는 방법을 제안한다. 실험 결과에 의하면 본 논문의 시스템은 사실적인 영상을 생성할 수 있었고 수초 이내에 가상 인체 모델에 의복을 입힐 수 있었다.
본 연구에서는 실제 기증받은 시체를 이용하여 인체의 각 구조물을 실제 모습 그대로 3D 이미지화하는 과정에 대해 알아보았다. 인체의 구조물을 3D 로 이미지화하는 과정은 다음과 같다. 먼저 시체를 0.2mm 간격으로 절단하여 절단면의 사진을 찍은 후, 각 절단면의 사진에서 각각의 구조물을 구역화하여 색칠을 한 후, 구역화한 이미지에서 외곽선을 추출하여 벡터 이미지를 만든다. 이 외곽선을 1mm 간격으로 쌓아 올린 후 그 표면을 재구성하여 3D 이미지로 변환하는 과정으로 진행되었다. 3D 이미지의 제작은 가슴 부위에 한정하여 이루어졌다. 인체의 해부학적인 모형을 3D 이미지로 시각화함으로써 얻는 효과는 일반인을 대상으로 인체의 내부에 대한 시각적인 호기심을 충족시켜주고 의학 상식을 넓히는데 도움을 줄 수 있을 것 이다. 또한 의대생들을 비롯한 의학 전문가들에게는 생생한 해부학 강의용으로도 활용 가능하다. 향후 Haptic 시스템을 이용한 의료 실습 어플리케이션과 접목될 수도 있을것이고, fMRI 데이터를 비롯한 타 데이터와의 융합을 통해 시각화하여 서비스 할 수도 있다. 이처럼 인체의 3D 모형은 의료분야에서 광범위하게 활용될 수 있는 데이터로써 그 가치를 지닐 것이다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제7권2호
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pp.223-230
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2009
For pulse trigger way and the energy injection rate according to PET ($Pause^{10-90}$$Energy^{20-40}$$Trigger^{1-7}$) function, indeed, human body condition, period of dormancy in this research about this back correctly adjustment possible and designed harmless micro carrying along style hair exclusion so that can design and manufacture and run special quality examination and Xenon flash lamp to crawl in human body. Because creating individual's skin model to do stable treatment by light transmission way by skin impedance and measure, must embody treatment special quality of most suitable that draw skin color, energy, wave length, approximately, transmission time, pulse delay etc. and want. Specially, saved standard of war treatment pulse modeling by skin impedance, and manufacture pulse modeling system of most suitable by skin subordinate, and embody suitable treatment pulse. Specially, embody as could do root of a hair exclusion being emitted in pulse form using multi wave length of 560nm, 590nm, 640nm, 755nm and embodied clinical data. If become research repletion furthermore little more, is seen that can approximate in commercialization.
In this paper, we proposed a method which corresponds people under the structured spaces with multiple cameras. The correspondence takes an important role for using multiple camera system. For solving this correspondence, the proposed method consists of three main steps. Firstly, moving objects are detected by background subtraction using a multiple background model. The temporal difference is simultaneously used to reduce a noise in the temporal change. When more than two people are detected, those detected regions are divided into each label to represent an individual person. Secondly, the detected region is segmented as features for correspondence by a criterion with the color distribution and context information of human body. The segmented region is represented as a set of blobs. Each blob is described as Gaussian probability distribution, i.e., a person model is generated from the blobs as a Gaussian Mixture Model (GMM). Finally, a GMM of each person from a camera is matched with the model of other people from different cameras by maximum likelihood. From those results, we identify a same person in different view. The experiment was performed according to three scenarios and verified the performance in qualitative and quantitative results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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