研究の概念
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
1回の撮影で得た深度画像からユーザの3次元体形モデルを推定し，2次元の衣服画像をユーザに自然に合わせる新しい仮想試着システムを提案します．仮想的な衣服とユーザの身体との適合精度を高めるため，システムは衣服画像を変形し，身体の画像にリアルタイムで重ね合わせます．観察の結果，ユーザと似た体形の人物を撮影して得た衣服画像を重ね合わせると，高い適合精度が得られることが分かりました．そこで，体形モデルを迅速に取得し，体形の類似性に基づいて適切な衣服画像を選択する手法を開発しました．複数の試着結果を示すとともに，提案手法と，体形を考慮しない既存手法の適合精度を評価します．
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.
紹介動画
