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드레스 의상 이미지 기반 가상 착장 연구

원문정보

A Study of Dress Clothes Image-Based Virtual Try-on Technology

서정민, 이우진

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초록

영어

In this paper, we design a system that virtually dresses a human image. Fashion clothing is a trend involving the planning, production, and selling of costumes in a short period of time, and there are various types of costumes produced and distributed. Shopping malls are associated with difficultly in addressing consumers' needs given the challenge of trying on all costumes in fitting sessions. Therefore, image-based virtual try-on technology involving neural networks using shopping mall costumes and images of people wearing thee costumes and the generation of new outfit images, has recently been the subject of numerous studies. Researchers have actively attempted to improve the dress performance in human images in various postures and directions, to preserve complex and detailed patterns and patterns of costumes virtually, and to improve dress performance outcomes in images in which part of the human body covers the costume. Normally, many studies focus mainly on t-shirts, whereas this study proposes a virtual try-on process for dresses with highly diverse and complex properties for use with fashion clothes. Such a dress try-on service should approximate the trying of a T-shirt, such as allowing the wearer to view the costume from various angles, clearly expressing the patterns or colors of the costume, and covering the body. In addition, various dress lengths should be expressed in the virtual try-on session. Here, the performance is improved by converting the size of the costume in an image to a size relative to the wearer. This is done because photos posted in a shopping mall are enlarged and provided regardless of the actual length, making it difficult to determine the actual length. This study uses learning by a deep-learning neural network using human and costume images and presents the results of virtual attire as experimental data.

한국어

본 논문에서는 사람 이미지에 드레스 의상을 가상으로 착장하는 시스템을 설계하였다. 패션 의류는 단기간에 의상을 기획, 제작, 판매하는 패스트 패션이 트렌드인데 생산 유통하는 의상 종류가 다양하다. 쇼핑몰은 모든 의상을 피팅 모델에게 착장하기 어렵기 때문에 소비자의 니즈를 해소하기는 더욱 어렵다. 그러므로 쇼핑몰 의상과 그 의상을 착장한 사람 이미지를 이용하여 신경망을 학습하고 새로운 착장 이미지를 생성해 내는 이미지 기반 가상 착장 기술이 최근 많이 연구되고 있다. 다양한 자세와 방향의 사람 이미지에서 착장 성능을 높이는 연구, 의상의 복잡하고 세밀한 패턴과 무늬가 가상 착장에서도 잘 보존하는 연구, 그리고 사람 신체 일부가 의상을 가린 이미지에서도 착장 성능을 높이는 연구가 활발히 진행되었다. 기존에는 티셔츠 위주로 많은 연구가 진행되었지만 본 연구에서는 패션 의류 중에서도 가장 다양하고 속성이 복잡한 드레스에 대한 가상 착장을 제안한다. 드레스 착장은 티셔츠와 동일한 문제인 정면이 아닌 여러 각도의 사람에게 착장하는 문제, 의상의 무늬나 색상을 선명하게 표현하는 문제, 신체의 의상 가림 현상을 해결해야 한다. 그리고 다양한 드레스 길이가 가상 착장에 표현해야 하는데 본 연구에서는 사진의 의상 크기를 사람과 비교하여 상대적인 크기로 변환하여 성능을 개선하고자 한다. 쇼핑몰에 게재되는 사진은 실제 길이와 상관없이 전체 확대하여 제공하므로 실제 길이를 알 수 없는 어려움이 있기 때문이다. 본 연구는 사람과 의상 이미지를 이용하여 딥러닝 신경망을 학습하고 실험 데이터로 가상 착장한 결과를 제시한다.

목차

Abstract
국문초록
1. 서론
1.1. 논문의 배경
2. 관련 연구
2.1. 이미지 변환 연구
2.2. 사람과 의상 이미지 합성 연구
2.3. 관련 연구와의 차이점
3. 드레스 의상 속성을 수용하는 가상 착장 시스템
3.1. DC-VTON 시스템 개요
3.2. 드레스 속성을 수용하는 DC-VTON  시스템 동작
4. 실험
4.1. 실험 방법
4.2. 실험 데이터
4.3. 실험 결과
4.4. 가상 착장 실험 결과 고찰
5. 결론
참고문헌

저자정보

  • 서정민 Seo, Jungmin. 경북대학교 대학원 컴퓨터학부 학생
  • 이우진 Lee, Woo Jin. 경북대학교 컴퓨터학부 교수

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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