320 likes | 425 Vues
This project outlines the development of a Virtual Fitting Room using Augmented Reality (AR) to enhance online shopping. Key features include human pose estimation, skin color extraction, and virtual cloth registration. The system utilizes webcam input and provides real-time fitting simulations for short-sleeve shirts. Users are allowed to stand at a specific angle with appropriate lighting and backgrounds. The interface is designed with virtual buttons for ease of use, and thorough testing has been conducted on human pose detection and clothing fit accuracy.
E N D
นายณัชนนท์ วงษ์วิไล 5031023021 นายดนัยนันท์ เก่าเงิน 5030161721 ห้องลองเสื้อเสมือนโดยใช้ออคเมนต์เตดเรียลลิตี้Virtual Fitting Room Using Augmented Reality
รายละเอียดของการพัฒนารายละเอียดของการพัฒนา
รายละเอียดของการพัฒนารายละเอียดของการพัฒนา • Source media • Video file 640x480 • Webcam 640x480 • Output • Input image • Background image
รายละเอียดของการพัฒนารายละเอียดของการพัฒนา • Source preprocessing • Convert color model • Remove noise • Output • Input and background image (RGB, HSV, Grayscale)
รายละเอียดของการพัฒนารายละเอียดของการพัฒนา • Feature extraction • Silhouette extraction • Skin extraction • Output • Silhouette image • Skin segmented image • H-S histogram of skin color
Feature extraction • Silhouette extraction • Silhouette extraction using brightness difference* *ที่มา : Y. Kuno, T. Watanable, Y. Shimosakoda, and S. Nakagawa, “Automated detection of human for visual surveillance system.” Proc. 13th IEEE Conf. on Pattern Recognition, vol. 3, pp. 865-869, 1996.
Feature extraction • Skin extraction • Skin extraction using H-S histogram* Back projection H-S Histogram *ที่มา : MatheenSiddiqui and Gerard Medioni, “Robust real-time upper body limb detection and tracking,” Video surveillance and sensor networks, Proceedings of the 4th ACM international workshop on, 2006.
รายละเอียดของการพัฒนารายละเอียดของการพัฒนา • Human pose estimation • Head detection • Torso detection • Upper arms detection • Output • Coordinate of head and shoulders position • Degree of upper arms direction
Human pose estimation • Head detection* • Vertical projection histogram • 15% area from the top of graph 15 % *ที่มา : Lim SiewHooi, G.Sainarayanan and Liau Chung Fan, “Human Pose Modelling and Body Tracking from Monocular Video Sequences,” International Conference on Intelligent and Advanced Systems, 2007.
Human pose estimation • Torso detection* • 20% of height from top of head • Distance transform *ที่มา : Lim SiewHooi, G.Sainarayanan and Liau Chung Fan, “Human Pose Modelling and Body Tracking from Monocular Video Sequences,” International Conference on Intelligent and Advanced Systems, 2007.
Human pose estimation • Torso detection Distance Transform + Old shoulder distance
Human pose estimation • Upper arms detection • Patch around shoulder • Hough transform
รายละเอียดของการพัฒนารายละเอียดของการพัฒนา • Virtual cloth registration • Shirt modeling • Registration • Output • Output image with shirt fitting
Virtual cloth registration • Shirt modeling • Perspective Transform
Virtual cloth registration • Registration ( AND ) - =
รายละเอียดของการพัฒนารายละเอียดของการพัฒนา • User interface • Interface design • Virtual button • Output • Index of command • Menu image
User interface • Interface design
User interface • Interface design
User interface • Virtual button • Detect skin color • Use delay
ขอบเขตและข้อจำกัด • Input : video file หรือ webcam ขนาด 640x480 • ผู้ใช้งาน : ท่ายืน ครึ่งตัว, เอียงลำตัวได้ไม่เกิน 30 องศาในทุกๆแกน, สวมเสื้อแขนสั้น ไม่มีเครื่องประดับ • สถานที่ : สภาพแสงเหมาะสม, ฉากสีเดียว, ไม่มีเงาบนฉากหลัง • OS : Microsoft Windows XP and Vista
การทดสอบโปรแกรม • Human pose estimation testing • Virtual cloth registration testing • User interface testing
Human pose estimation testing • Head detection • Torso detection • Upper arms detection
Human pose estimation testing • Head detection • ~24.76 pixel
Human pose estimation testing • Torso detection • ~30.89 pixel
Human pose estimation testing • Upper arms detection • ~13.46 degree
Virtual cloth registration testing • การตรวจสอบเชิงคุณภาพ
User interface testing • การตรวจสอบความถูกต้องของการทำงาน • ใช้การทีละคำสั่งจนครบทุกคำสั่ง • เลือกใช้งานครั้งละมากกว่าหนึ่งคำสั่ง
ปัญหาและอุปสรรค • ปัญหาการควบคุมปัจจัยภายนอก • ปัญหาความละเอียดของภาพเล็กเกินไป • ปัญหาการเกิดเงามืดบริเวณขอบร่างกาย • ปัญหาการใช้งานส่วนต่อประสานผู้ใช้
ข้อสรุป ข้อเสนอแนะ และแนวทางการพัฒนาต่อในอนาคต • ความผิดพลาดของการทำงาน • การนำไปใช้งาน • แนวทางพัฒนาต่อ • พัฒนาให้สามารถหาตำแหน่งของคนได้แม่นยำมากขึ้น • ลดข้อจำกัดของการใช้งาน • พัฒนาให้สามารถใช้ได้ทั้ง ร่างกายส่วนบนและส่วนล่าง • เพิ่มความละเอียดของการแสดงภาพเสื้อ