Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2020.11a
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pp.33-36
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2020
Virtual try on is getting interested from researchers these days because its application in online shopping. But single pose virtual try on is not enough, customer may want to see themselves in different pose. Multiple pose virtual try on is getting input as customer image, an in-shop cloth and a target pose, it will try to generate realistic customer wearing the in-shop cloth with the target pose. We first generate the target segmentation layout using conditional generative network (cGAN), and then the in-shop cloth are warped to fit the customer body in target pose. Finally, all the result will be combine using a Resnet-like network. We experiment and show that our method outperforms stage of the art.
Due to the coronavirus pandemic, the wearing of a mask has been increasing worldwide; thus, the importance of image analysis on masked face images has become essential. Although head pose estimation can be applied to various face-related applications including driver attention, face frontalization, and gaze detection, few studies have been conducted to address the performance degradation caused by masked faces. This study proposes a new data augmentation that synthesizes the masked face, depending on the face image size and poses, which shows robust performance on BIWI benchmark dataset regardless of mask-wearing. Since the proposed scheme is not limited to the specific model, it can be utilized in various head pose estimation models.
By the movable thermal manikin developed by China Dong Hua university, the laws of clothing thermal insulation influenced by dressing poses are studied. It is found that $I_a$ on nude thermal manikin has no relation to testing pose as a whole (notable level is 5%), while the change of testing pose influences $I_a$ value on parts of body obviously. The testing result $I_{cle}$ on clothed thermal manikin has relation to testing pose. The $I_{cle}$ value of the whole body in seated pose decreases 20 percent compared with that in standing pose (notable level is 1%). In view of heat transmission theory, the reasons are pointed out based on the knowledge of heat transmission.
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.
Background: Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) is transmitted primarily through droplets, and dental practitioners are at risk of occupational exposure to SARS-CoV-2 infection owing to direct contact with the patient's mouth, aerosols from dental procedures, and saliva. Wearing a mask is believed to be the best method of protection against infection, and a systematic literature review was conducted on whether the dental masks used in dentistry are effective in preventing Coronavirus Infectious Disease-19 (COVID-19). Methods: We used PubMed, Google Scholar, DBpia, NDSL, and KISS databases for this study. Of the 917 documents narrowed down by the search terms "Coronavirus, COVID-19, and dental," 83 documents were collected and studied. Ultimately, 42 of these papers were selected for analysis after considering duplication from the flow chart of the literature selection process. Results: While dental masks are often used when treating patients with unknown COVID-19 status, the Ministry of Food and Drug Safety stated that the use of dental masks is insufficient in preventing cross-transmission of COVID-19; instead, it was recommended that N95 masks, which correspond to KF94 masks, should be worn daily. On the other hand, wearing a dental mask and following precautions such as hand hygiene may not pose a significantly higher risk of infection than wearing an N95 mask when treating COVID-19 patients. Conclusion: There is an ongoing discussion regarding the use of dental masks when treating dental patients, and many argue that different types of masks should be selected according to the degree of infection and the individual's respiratory condition. By considering the safety and efficacy of dental masks in preventing infection, improvements can be made in the management of COVID-19 and dental-related infections.
This study is to investigate the Function of sleeve for the construction of cuffs. Three measuremental items of sleeve cap high, length of sleeve and puff quantity of upper sleeve cap are compared between when the experimental man raises righthand static pose. The wearing test is done in sewing cuffs of either fixing up cuffs or not-fixing up cuffs, and in no cuffs. Three measuremental items are pulled length from sleeve end, pulled length from side waist line, and pulled dimensions from waist line. 1. The result according to the length and dimensions variation caused by a change of sleeve cap high. 2. The results according to the length and dimensions variation caused by a sort of sleeve length. 3. The results according to the length and dimension variation caused by the puff quantity of sleeve cap.
In this paper, we propose a new method detecting foot motion capture in order to overlap in realtime foot's 3D virtual model from stereo cameras. In order to overlap foot's virtual model at the same position of the foot, a process of the foot's joint detection to regularly track the foot's joint motion is necessary, and accurate register both foot's virtual model and user's foot in complicated motion is most important problem in this technology. In this paper, we propose a dynamic registration using two types of marker groups. A plane information of the ground handles the relationship between foot's virtual model and user's foot and obtains foot's pose and location. Foot's rotation is predicted by two attached marker groups according to instep of center framework. Consequently, we had implemented our proposed system and estimated the accuracy of the proposed method using various experiments.
Well-fitting riding breeches provide a comfortable ride. Horse-riding breeches should fit the lower body with patches located on the inside of hip and knees to prevent tears and slips. This study provides information about the fit of women's breeches using 3D human body scan data wearing commercially available two breeches according to posture. To get information about breeches fit, we measured the angle of waist line, the length, and the area of the breeches fit on four 20's women. This research showed the problem which was down for waist back line in the case of the horseback riding pose. The back waistline of the riding breeches should be raised compared to the front waistline; subsequently, an increased waistline angle results in less back waistline decrease. The breeches have plenty of length from back waist to crotch so the breech fit can be improved. The thigh circumference increased when riding in the front; therefore, good elasticity of the weft direction of the fabric is recommended. The length increase and the peripheral increase of the front knee significantly increased the surface area of the knee; consequently, knee patch material should be a two-way elastic fabric in all directions to enhance comfort according to riding motion.
Bae, Tae Sung;Lee, Eun Ji;Kim, Ha Eun;Park, Minji;Choi, Myung Geol
Journal of the Korea Computer Graphics Society
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v.25
no.3
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pp.85-92
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2019
A 3D virtual character playing a role in a digital story-telling has a unique style in its appearance and motion. Because the style reflects the unique personality of the character, it is very important to preserve the style and keep its consistency. However, when the character's motion is directly controlled by a user's motion who is wearing motion sensors, the unique style can be discarded. We present a novel character motion control method that uses only a small amount of animation data created only for the character to preserve the style of the character motion. Instead of machine learning approaches requiring a large amount of training data, we suggest a search-based method, which directly searches the most similar character pose from the animation data to the current user's pose. To show the usability of our method, we conducted our experiments with a character model and its animation data created by an expert designer for a virtual reality game. To prove that our method preserves well the original motion style of the character, we compared our result with the result obtained by using general human motion capture data. In addition, to show the scalability of our method, we presented experimental results with different numbers of motion sensors.
This paper describes a method for vision-based person identification that can detect, track, and recognize person from video using multiple cues: height and dressing colors. The method does not require constrained target's pose or fully frontal face image to identify the person. First, the system, which is connected to a pan-tilt-zoom camera, detects target using motion detection and human cardboard model. The system keeps tracking the moving target while it is trying to identify whether it is a human and identify who it is among the registered persons in the database. To segment the moving target from the background scene, we employ a version of background subtraction technique and some spatial filtering. Once the target is segmented, we then align the target with the generic human cardboard model to verify whether the detected target is a human. If the target is identified as a human, the card board model is also used to segment the body parts to obtain some salient features such as head, torso, and legs. The whole body silhouette is also analyzed to obtain the target's shape information such as height and slimness. We then use these multiple cues (at present, we uses shirt color, trousers color, and body height) to recognize the target using a supervised self-organization process. We preliminary tested the system on a set of 5 subjects with multiple clothes. The recognition rate is 100% if the person is wearing the clothes that were learned before. In case a person wears new dresses the system fail to identify. This means height is not enough to classify persons. We plan to extend the work by adding more cues such as skin color, and face recognition by utilizing the zoom capability of the camera to obtain high resolution view of face; then, evaluate the system with more subjects.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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