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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.12
- 수록면
- 25 - 34 (10page)
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가상착용기술(VTON: Virtual try-on)은 의상의 온라인 유통을 활성화를 위하여 중요한 기술이다. 그러나 3차원 그래픽스기반 방식은 의상과 인체의 3차원 정보의 확보가 필요하여 범용화에 어려움이 있고, 이러한 제약을 해소하기 위해 개발되는 이미지 기반 방식들의 연구들은 그 기술적 한계가 불명확하다. 구체적으로 VITON (Virtual image try-on) 과 CP-VTON (Content preserving VTON)등은 가능성 위주의 매우 단편적인 결과만을 제시하고 있다. 본 논문은 이미지기반 기술의 상용화의 한계를 파악하기 위해, 세 가지 대표적 방식(SCMM 기반의 비-딥러닝 방식, 딥러닝기반 VITON 과 CP-VTON에 대하여 인물의 자세 및 체형, 의상의 가려짐 정도, 의상의 특성 등에 따라 분석을 하였다. 객관적인 평가를 위하여 변형단계와 합성단계의 성능을 각각 IoU와 SSIM로 평가하였고, 상대적인 비교 분석을 하였다. 그 결과, CP-VTON이 가장 좋은 성능을 보이지만, 자세와 의상의 복잡도에 따라 성능의 한계가 크게 차이가 남을 보였다. 그 주 원인은 2차 기하변형의 한계와 GAN을 통한 합성 기술의 한계로 파악되었다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 2차원 이미지기반 가상착용기술
3. 실험 및 평가 방법
4. 실험 결과
5. 결론
References
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
안희준 / 2018 / 마네킨 의상사진 기반 온라인 가상의상착용 / 한국산업정보학회논문지 23(6):29~38
안희준 / 2018 / Image-based Virtual Try-On System: Full Automatic System Design and its Performance / 한국컴퓨터게임학회논문지 31(3):37~45
Belongie, S. / 2002 / Shape Matching and Object Recognition using Shape Contexts / IEEE Transactions on PAMI 25(4):509~522
Cao, Z. / 2017 / Realtime Multi-person 2d Pose Estimation using Part Affinity Fields / Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :7291~7299
Han, X. / 2018 / Viton: An Image-based Virtual Try-on Network / Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :7543~7552
안희준 / 2018 / Image-based Virtual Try-On System: Full Automatic System Design and its Performance / 한국컴퓨터게임학회논문지 31(3):37~45
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