この研究のポイント
1回の撮影で得た深度画像から体形モデルを推定し、体形が近い人物の衣服画像を選びます。選んだ衣服画像を変形して利用者の映像に重ね、自然な仮想試着を実現します。
概要
服を実際に着替えずに、画面の中で試着できるようにする研究です。衣服の写真を利用者の映像に重ねるだけでは、体形に合わず、不自然に見えることがあります。そこで、利用者の体形を調べ、その人に合う衣服画像を選んで重ねる方法を提案しました。
利用するのは、カメラから身体までの距離が分かる「深度画像」です。1回の撮影から身体の立体的な形を推定し、体形が近い人を撮影した衣服画像を選びます。その画像を身体に合うように変形し、利用者の映像にリアルタイムで重ね合わせます。
観察の結果、体形が似た人の衣服画像を使うと、利用者の身体によりよく合わせられることが分かりました。この着眼点を基に、体形の取得と衣服画像の選択を素早く行う仕組みを作り、複数の試着例を示しました。また、体形を考慮しない従来手法と比べ、衣服画像が身体にどの程度合うかを評価しました。
発表文献
- Masahiro Sekine, Kaoru Sugita, Frank Perbet, Bjorn Stenger, and
Masashi Nishiyama,
Virtual Fitting by Single-shot Body Shape Estimation, Proceedings of 3D Body Scanning Technologies, pp. 406 - 413, October 2014.
発表文献（日本語）
- 杉田 馨, 関根 真弘, 西山 正志,
人物シルエットへの時空間位置合わせによる衣服画像の合成,
電子情報通信学会論文誌 D, Vol.J97-D No.9, pp.1519-1527, 2014.
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