인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.12
- 수록면
- 25 - 34 (10page)
이용수
초록· 키워드
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.
#가상착용
#딥러닝
#이미지 기반
#2D 변형
#성능 평가
#Virtual-Try-On
#Deep-learning
#Image-based
#2D deformation
#Quality evaluation
상세정보 수정요청해당 페이지 내 제목·저자·목차·페이지정보가 잘못된 경우 알려주세요!
목차
- 요약
- Abstract
- 1. 서론
- 2. 2차원 이미지기반 가상착용기술
- 3. 실험 및 평가 방법
- 4. 실험 결과
- 5. 결론
- References
참고문헌
참고문헌 신청최근 본 자료
