JP7443473B2 - ビデオ会議プログラムベースの仮想フィッティング方法、そのシステム及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、ビデオ会議プログラムベースの仮想フィッティング方法、そのシステム及びプログラムに関する。より詳しくは、ビデオ会議に参加した少なくとも１人の使用者が着用している衣装に基づいて仮想試着プロセスを行うビデオ会議プログラムベースの仮想フィッティング方法、そのシステム及びプログラムに関する。

長い間、ビデオ会議システム（Ｖｉｄｅｏ ｍｅｅｔｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍｓ）は互いに異なる位置にいる参加者間のリアルタイム画像通信を可能にしてきた。

これによって、一位置にいる参加者が他の参加者と遠隔の位置に離れていてもその他の参加者が話すオーディオ及びビデオなどをリアルタイムで確認できる。

このように遠隔の他の参加者を画像通信に基づいて見ることができるということは、参加者が相互間の表情、ジェスチャーまたは音声通話中に見ることができないその他の視覚的情報を提供するため、より生産的なコミュニケーションを可能にする。

このようなビデオ会議システムが発展すると同時に、最近はＣＯＶＩＤ－１９（Ｃｏｒｏｎａｖｉｒｕｓ ｄｉｓｅａｓｅ－２０１９）などのウイルスの拡散と情報通信技術（Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ、ＩＣＴ）の発達などにより在宅勤務の比重が高くなり、人と人の間において非対面方式のプロセスを好む傾向が高まっている。

従って、前述のようなビデオ会議システムを利用した非対面方式の遠隔コミュニケーションが活発に行われている。

この時、前記のようなビデオ会議システムを介して行われるビデオ会議の参加者は、相互間のより円滑なコミュニケーションのために自身を撮影した映像を共有することになる。

このような映像共有の過程で参加者は、該当ビデオ会議の特性や会議雰囲気などに応じて適した衣服を着ることを要求されることになる。

しかしながら、楽な服装で在宅勤務をする途中において、ビデオ会議のために衣服を着替えなければならない、又は参加するビデオ会議の特性や雰囲気などに合わせて多様な衣類を備えなければならないという不便さが発生する。

また、参加者は、参加しようとする特定のビデオ会議の特性や雰囲気などを事前に通知されていない場合、又は他の参加者が普遍的に着用するドレスコードに関する情報がない場合などに、自分の衣装アティテュード（ａｔｔｉｔｕｄｅ）を決定することが困難になり、これにより、ビデオ会議システムの使用が低下する問題がある。

従って、前記のような問題点を解決するための新しい技術の開発及び導入が必要となっている。

韓国公開特許第１０－２０２１－００８３５５１号公報

本発明の一実施形態は、ビデオ会議に参加した少なくとも１人の使用者が着用している衣装に基づいて仮想試着プロセスを行うビデオ会議プログラムベースの仮想フィッティング方法及びそのシステムの提供を目的とする。

詳しくは、本発明の一実施形態は、ビデオ会議に参加する少なくとも１人の他の使用者が着用した衣装に基づいて仮想の衣イメージを取得し、前記取得された仮想の衣服イメージを前記ビデオ会議に参加する使用者に仮想試着させて提供するビデオ会議プログラムベースの仮想フィッティング方法及びそのシステムを提供することを目的とする。

ただし、本発明及び本発明の一実施形態が達成しようとする技術的課題は、前記のような技術的課題に限定されず、また他の技術的課題が存在し得る。

本発明の一実施形態によるビデオ会議プログラムベースの仮想フィッティング方法は、端末の少なくとも１つのプロセッサにより行われるフィッティングアプリケーションがビデオ会議プログラムベースの仮想フィッティングを実行する方法であって、前記ビデオ会議に参加した他の使用者を撮影した少なくとも１つの他の参加者の映像を取得する段階、前記取得された他の参加者の映像内の前記他の使用者が着用している衣服の形状を特定する衣服特性パラメータ値を取得する段階、前記取得された衣服特性パラメータ値に基づいて前記他の使用者が着用している衣服が分類される衣装カテゴリを決定する段階、前記決定された衣装カテゴリに基づいて前記ビデオ会議に対するドレスコード（ｄｒｅｓｓ ｃｏｄｅ）を決定する段階、前記決定されたドレスコード及び前記衣服特性パラメータ値のうち少なくとも１つに基づいて少なくとも１つの候補フィッティング衣服を検出する段階、前記検出された候補フィッティング衣服に基づいて前記ビデオ会議に参加した使用者に仮想試着させようとする衣服イメージである仮想フィッティング衣服を決定する段階、前記決定された仮想フィッティング衣服を前記使用者を撮影したメイン参加者の映像内の前記使用者に仮想試着させた仮想フィッティング映像を生成する段階、及び前記生成された仮想フィッティング映像を提供する段階を含む。

前記衣服特性パラメータ値は、所定の衣服の色、パターンの種類、ネックライン（ｎｅｃｋｌｉｎｅ）の種類及びスリーブ（ｓｌｅｅｖｅ）の長さのうち少なくとも１つを含む衣服特性パラメータのそれぞれに対するデータ値を含んでよい。

前記ドレスコード（ｄｒｅｓｓ ｃｏｄｅ）を決定する段階は、少なくとも１つの衣装カテゴリ別の出現頻度数に基づいて前記ドレスコードを決定する段階を含んでよい。

前記候補フィッティング衣服を検出する段階は、前記ドレスコードにマッチングされる衣装のカテゴリに分類されて既に格納されている複数の衣服イメージのうち少なくとも１つの衣服イメージを前記候補フィッティング衣服として検出する段階を含んでよい。

前記候補フィッティング衣服を検出する段階は、前記少なくとも１つの衣服特性パラメータ値内の前記衣服特性パラメータ別に最多出現データ値を取りまとめた統合特性パラメータ値を生成する段階と、前記生成された統合特性パラメータ値をデータベースに既に格納されている複数の衣服イメージのそれぞれの衣服特性パラメータ値と比較する段階と、前記統合特性パラメータ値と所定の一致率を満たす衣服特性パラメータ値を有する少なくとも１つの衣服イメージを前記候補フィッティング衣服として検出する段階を含んでよい。

前記候補フィッティング衣服を検出する段階は、前記ドレスコードにマッチングされる衣装カテゴリに分類されて既に格納されている複数の衣服イメージのうち前記統合特性パラメータ値と所定の一致率を満たす衣服特性パラメータ値を有する少なくとも１つの衣服イメージを前記候補フィッティング衣服として検出する段階を含んでよい。

前記仮想フィッティング衣服を決定する段階は、前記少なくとも１つの候補フィッティング衣服のいずれか１つを選択する使用者入力に基づいて前記仮想フィッティング衣服を決定する段階を含んでよい。

前記仮想フィッティング衣服を決定する段階は、前記使用者入力に基づいて選択された候補フィッティング衣服の前記衣服特性パラメータ値を変更するパラメータ調整インタフェースを提供する段階と、前記提供されたパラメータ調整インタフェースに基づいた使用者入力に基づいて前記選択された候補フィッティング衣服の前記衣服特性パラメータ値を変更する段階と、前記衣服特性パラメータ値が変更された候補フィッティング衣服を前記仮想フィッティング衣服に決定する段階をさらに含んでよい。

前記仮想フィッティング衣服を決定する段階は、前記少なくとも１つの候補フィッティング衣服のうち前記統合特性パラメータ値と最も高い一致率の衣服特性パラメータ値を有する候補フィッティング衣服を前記仮想フィッティング衣服に決定する段階を含んでよい。

前記仮想フィッティング衣服を決定する段階は、前記少なくとも１つの候補フィッティング衣服のうち前記仮想試着を行う時のデータ処理量及びデータ処理時間のうち少なくとも１つを含む仮想試着演算量を最小に有する候補フィッティング衣服を前記仮想フィッティング衣服に決定する段階を含んでよい。

前記生成された仮想フィッティング映像を提供する段階は、前記仮想フィッティング映像を前記ビデオ会議プログラムを介して送出して前記ビデオ会議に参加した少なくとも１人の他の使用者及び前記使用者の端末に提供する段階を含む。

一方、本発明の一実施形態によるビデオ会議プログラムベースの仮想フィッティングシステムは、仮想フィッティング映像を出力する少なくとも１つ以上のディスプレイ、少なくとも１つ以上のメモリ、及び少なくとも１つ以上のプロセッサを含み、前記メモリに格納され、前記プロセッサにより実行されてビデオ会議プログラムベースの仮想フィッティングを行う少なくとも１つのアプリケーションであって、前記少なくとも１つのアプリケーションは、前記ビデオ会議に参加した他の使用者を撮影した少なくとも１つの他の参加者映像を取得し、前記取得された他の参加者映像内の前記他の使用者が着用している衣服の形状を特定する衣服特性パラメータ値を取得し、前記取得された衣服特性パラメータ値に基づいて前記他の使用者が着用している衣服が分類される衣装カテゴリを決定し、前記決定された衣装カテゴリに基づいて前記ビデオ会議に対するドレスコード（ｄｒｅｓｓ ｃｏｄｅ）を決定し、前記決定されたドレスコード及び前記衣服特性パラメータ値のうち少なくとも１つに基づいて少なくとも１つの候補フィッティング衣服を検出し、前記検出された候補フィッティング衣服に基づいて前記ビデオ会議に参加した使用者に仮想試着させようとする衣服イメージである仮想フィッティング衣服を決定し、前記決定された仮想フィッティング衣服を前記使用者を撮影したメイン参加者映像内の前記の使用者に仮想試着させた前記仮想フィッティング映像を生成し、前記仮想フィッティング映像を提供する。

本発明の一実施形態によるビデオ会議プログラムベースの仮想フィッティング方法及びそのシステムは、ビデオ会議に参加する少なくとも１人の他の使用者が着用した衣装に対応する仮想の衣服イメージを検出し、前記検出された仮想の衣服イメージを前記ビデオ会議に参加する使用者に仮想試着させて提供することにより、前記ビデオ会議の特性や雰囲気などに適したドレスコード（ｄｒｅｓｓ ｃｏｄｅ）を満たす衣装を着用した姿の使用者撮影映像を前記ビデオ会議プログラムを介して提供可能である。

本発明の一実施形態によるビデオ会議プログラムベースの仮想フィッティング方法及びそのシステムは、ビデオ会議に参加した少なくとも１人の他の使用者の衣装に基づいて該当ビデオ会議に対するドレスコードを把握した後、これに対応する仮想の衣類を自動で使用者に仮想試着させて提供することにより、楽な服装で在宅勤務をする途中にビデオ会議のために衣服を着替えなければならない、又は参加するビデオ会議の特性や雰囲気など合わせて様々な衣類を備えなければならないという不便さを抑制することができる。

本発明の一実施形態によるビデオ会議プログラムベースの仮想フィッティング方法及びそのシステムは、ビデオ会議に参加した少なくとも１人の他の使用者の着用衣装に基づいて該当ビデオ会議のドレスコードを決定し、決定されたドレスコードを満たす仮想の衣装を使用者に仮想試着させて提供することにより、ビデオ会議に参加しようとする使用者が自分の衣装アティテュード（ａｔｔｉｔｕｄｅ）を決定するために消耗する時間や費用を節減可能であると共に、ビデオ会議プログラムの使用頻度を増やすことができる。

ただし、本発明において得られる効果は、上述の効果に限定されず、上述していない他の効果は下記の記載から理解することができる。

本発明の実施形態によるビデオ会議プログラムベースの仮想フィッティングシステムの概念図である。 本発明の実施形態による端末の内部ブロック図である。 本発明の実施形態によるビデオ会議プログラムベースの仮想フィッティング方法を説明するためのフローチャートである。 本発明の実施形態によるビデオ会議インタフェースを示す様子の一例である。 本発明の実施形態による仮想フィッティング衣服を決定する方法を説明するためのフローチャートである。 本発明の実施形態による仮想フィッティング衣服を決定する方法を説明するための概念図である。 本発明の実施形態によるヒューマンパーシング（Ｈｕｍａｎ ｐａｒｓｉｎｇ）を説明するための一例である。 本発明の実施形態による他の参加者の衣服イメージの一例である。 本発明の実施形態による仮想フィッティング映像を生成する方法を説明するための一例である。 本発明の実施形態による仮想フィッティング映像をビデオ会議インタフェースに基づいて提供する様子の一例である。

図１は、本発明の実施形態によるビデオ会議プログラムベースの仮想フィッティングシステムの概念図である。

図１を参照すると、本発明の一実施形態によるビデオ会議プログラムベースの仮想フィッティングシステム１０００は、ビデオ会議に参加した少なくとも１人の使用者が着用している衣装に基づいて仮想試着プロセスを行うビデオ会議ベースの仮想フィッティングサービスを提供する。

ここで、一実施形態による前記ビデオ会議プログラムとは、遠隔に位置する端末間の通信に基づいて音声、文字、イメージ及び／又は映像などを基礎に遠隔の使用者間のコミュニケーションをサポートするシステムを意味する。

一実施形態において、前記のようなビデオ会議ベースの仮想フィッティングサービスを提供するビデオ会議プログラムベースの仮想フィッティングシステム１０００は、端末１００、仮想フィッティング提供サーバ２００及びネットワーク（Ｎｅｔｗｏｒｋ）３００を含む。

ここで、端末１００及び仮想フィッティング提供サーバ２００は、ネットワーク３００を介して接続される。

ここで、一実施形態によるネットワーク３００は、端末１００及び／又は仮想フィッティング提供サーバ２００などのそれぞれのノード相互間に情報交換が可能な接続構造を意味し、ネットワーク３００の一例には３ＧＰＰ（３ｒｄ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ Ｐａｒｔｎｅｒｓｈｉｐ Ｐｒｏｊｅｃｔ）（登録商標）ネットワーク、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）ネットワーク、ＷＩＭＡＸ（Ｗｏｒｌｄ Ｉｎｔｅｒｏｐｅｒａｂｉｌｉｔｙ ｆｏｒ Ｍｉｃｒｏｗａｖｅ Ａｃｃｅｓｓ）ネットワーク、インターネット（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ）、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、Ｗｉｒｅｌｅｓｓ ＬＡＮ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＰＡＮ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ブルートゥース（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ）（登録商標）ネットワーク、衛星放送ネットワーク、アナログ放送ネットワーク、ＤＭＢ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｂｒｏａｄｃａｓｔｉｎｇ）ネットワークなどが含まれるが、これらに限定されない。

以下において、添付の図面を参照してビデオ会議プログラムベースの仮想フィッティングシステム１０００を実現する端末１００及び仮想フィッティング提供サーバ２００について詳しく説明する。

－端末（Ｔｅｒｍｉｎａｌ）１００－
本発明の一実施形態による端末１００は、ビデオ会議ベースの仮想フィッティングサービスを提供するフィッティングアプリケーションが設置された所定のコンピューティングデバイスであってもよい。

詳しくは、ハードウェア的な観点から、端末１００は、フィッティングアプリケーションが設置されたモバイルタイプのコンピューティング装置１００－１及び／又はデスクトップタイプのコンピューティング装置１００－２などを含む。

ここで、モバイルタイプのコンピューティング装置１００－１は、フィッティングアプリケーションが設置されたスマートフォンやタブレットＰＣのようなモバイル装置であってもよい。

例えば、モバイルタイプのコンピューティング装置１００－１は、スマートフォン（ｓｍａｒｔ ｐｈｏｎｅ）、携帯電話、デジタル放送用デバイス、ＰＤＡ（ｐｅｒｓｏｎａｌ ｄｉｇｉｔａｌ ａｓｓｉｓｔａｎｔｓ）、ＰＭＰ（ｐｏｒｔａｂｌｅ ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ ｐｌａｙｅｒ）、タブレットＰＣ（ｔａｂｌｅｔ ＰＣ）などを含む。

また、デスクトップタイプのコンピューティング装置１００－２は、フィッティングアプリケーションが設置された固定型デスクトップＰＣ、ノートパソコン（ｌａｐｔｏｐ ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、ウルトラブック（ｕｌｔｒａｂｏｏｋ）などのパーソナルコンピュータのように有線／無線通信に基づいてビデオ会議ベースの仮想フィッティングサービスを実行するためのプログラムが設置された装置などを含む。

また、本発明の一実施形態によっては、端末１００は、ビデオ会議ベースの仮想フィッティングサービス環境を提供する所定のサーバ（Ｓｅｒｖｅｒ）コンピューティングデバイスをさらに含んでもよい。

図２は、本発明の実施形態による端末１００の内部ブロック図である。

図２を参照すると、端末１００は、メモリ１１０、プロセッサアセンブリ１２０、通信モジュール１３０、インタフェースモジュール１４０、入力システム１５０、センサシステム１６０及びディスプレイシステム１７０を含む。このような構成要素は端末１００のハウジング内に含まれるように構成されてもよい。

詳しくは、メモリ１１０には、フィッティングアプリケーション１１１が格納され、フィッティングアプリケーション１１１は、ビデオ会議基ベースの仮想フィッティングサービス環境を提供するための各種の応用プログラム、データ及び命令語のうちいずれか１つ以上を格納することができる。

すなわち、メモリ１１０は、ビデオ会議ベースの仮想フィッティングサービス環境を生成するために使用される命令及びデータなどを格納することができる。

また、メモリ１１０は、プログラム領域とデータ領域を含む。

ここで、本発明の一実施形態によるプログラム領域は、端末１００を起動するオペレーティングシステム（ＯＳ：Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）及び機能要素の間に連携され、データ領域は、端末１００の使用により発生するデータが格納される。

また、メモリ１１０は、少なくとも１つ以上の非一時的コンピュータ読み取り可能格納媒体と、一時的コンピュータ読み取り可能格納媒体を含む。

例えば、メモリ１１０は、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、フラッシュドライブ、ハードドライブなどの多様な格納機器であり、インターネット（ｉｎｔｅｒｎｅｔ）上において前記メモリ１１０の格納機能を行うウェブストレージ（ｗｅｂ ｓｔｏｒａｇｅ）を含んでもよい。

プロセッサアセンブリ１２０は、ビデオ会議ベースの仮想フィッティングサービス環境を生成するための様々な作業を行うために、メモリ１１０に格納されたフィッティングアプリケーション１１１の命令を実行できる少なくとも１つ以上のプロセッサを含んでもよい。

本発明の一実施形態において、プロセッサアセンブリ１２０は、ビデオ会議ベースの仮想フィッティングサービスを提供するために、メモリ１１０のフィッティングアプリケーション１１１を介して構成要素の全般的な動作をコントロールすることができる。

このようなプロセッサアセンブリ１２０は、中央処理装置（ＣＰＵ）及び／又はグラフィック処理装置（ＧＰＵ）などが含まれた端末１００に適したシステムオンチップ（ＳＯＣ）であってもよく、メモリ１１０に格納されたオペレーティングシステム（ＯＳ）及び／又はアプリケーションプログラムなどを実行することができ、端末１００に搭載された各構成要素を制御することができる。

また、プロセッサアセンブリ１２０は、各構成要素と内部的にシステムバス（Ｓｙｓｔｅｍ Ｂｕｓ）により通信を行うことができ、ローカルバス（Ｌｏｃａｌ Ｂｕｓ）をはじめとする所定のバス構造を１つ以上含んでもよい。

また、プロセッサアセンブリ１２０は、ＡＳＩＣｓ（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔｓ）、ＤＳＰｓ（ｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒｓ）、ＤＳＰＤｓ（ｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｄｅｖｉｃｅｓ）、ＰＬＤｓ（ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｌｏｇｉｃ ｄｅｖｉｃｅｓ）、ＦＰＧＡｓ（ｆｉｅｌｄ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｇａｔｅ ａｒｒａｙｓ）、コントローラ（ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｓ）、マイクロコントローラ（ｍｉｃｒｏ－ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｓ）、マイクロプロセッサ（ｍｉｃｒｏｐｒｏｃｅｓｓｏｒｓ）、その他の機能実行のための電気的ユニットのうち少なくとも１つを利用して実現されてもよい。

通信モジュール１３０は、外部の装置と通信するための１つ以上の装置を含んでもよい。このような通信モジュール１３０は無線ネットワークを介して通信することができる。

詳しくは、通信モジュール１３０は、ビデオ会議ベースの仮想フィッティングサービス環境を実現するためのコンテンツソースを格納した端末１００と通信でき、使用者入力を受信したコントローラのような多様な使用者入力コンポーネントと通信することができる。

本発明の一実施形態において、通信モジュール１３０は、ビデオ会議ベースの仮想フィッティングサービスと関連した各種データを他の端末１００及び／又は外部のサーバなどと送受信することができる。

このような通信モジュール１３０は、移動通信のための技術標準又は通信方式（例えば、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）、ＬＴＥ－Ａ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ－Ａｄｖａｎｃｅｄ）、５Ｇ ＮＲ（Ｎｅｗ Ｒａｄｉｏ）、ＷＩＦＩ）又は近距離通信方式などを実行できる通信装置を介して構築された移動通信網上において基地局、外部の端末１００、任意のサーバのうち少なくとも１つと無線でデータを送受信することができる。

センサシステム１６０は、イメージセンサ１６１、位置センサ（ＩＭＵ）１６３、オーディオセンサ１６５、距離センサ、近接センサ、接触センサなどの様々なセンサを含む。

ここで、イメージセンサ１６１は、端末１００の周辺の物理的空間に対するイメージ及び／又は映像をキャプチャすることができる。

本発明の一実施形態において、イメージセンサ１６１は、ビデオ会議ベースの仮想フィッティングサービスと関連した映像（例えば、使用者映像など）を撮影して取得することができる。

また、イメージセンサ１６１は、端末１００の前面又は／及び背面に配置されて、配置された方向側を撮影して映像を取得することができ、端末１００の外部に向かって配置されたカメラにより物理的空間を撮影することができる。

このようなイメージセンサ１６１は、イメージセンサ装置と映像処理モジュールを含む。詳しく、イメージセンサ１６１は、イメージセンサ装置（例えば、ＣＭＯＳ又はＣＣＤ）により得られる静止画又は動画を処理することができる。

また、イメージセンサ１６１は、画像処理モジュールを利用してイメージセンサ装置を介して取得された静止画又は動画を加工して必要な情報を抽出し、抽出された情報をプロセッサに伝達する。

このようなイメージセンサ１６１は、少なくとも１つ以上のカメラを含むカメラアセンブリであってもよい。カメラアセンブリは、可視光線帯域を撮影する一般カメラを含み、赤外線カメラ、ステレオカメラなどの特殊カメラをさらに含んでもよい。

また、前記のようなイメージセンサ１６１は、本発明の一実施形態によっては端末１００に含まれて動作することができ、外部の装置（例えば、外部のサーバなど）に含まれて前述の通信モジュール１３０及び／又はインタフェースモジュール１４０に連動して動作することもできる。

位置センサ（ＩＭＵ）１６３は、端末１００の動き及び加速度のうち少なくとも１つ以上を感知することができる。例えば、位置センサ１６３は、加速度計、ジャイロスコープ、磁力計のような様々な位置センサの組み合わせから成ってもよい。

また、位置センサ（ＩＭＵ）１６３は、通信モジュール１３０のＧＰＳのような位置通信モジュール１３０と連動して、端末１００の周辺の物理的空間に対する空間情報を認識することができる。

オーディオセンサ１６５は、端末１００の周辺の音を認識することができる。

詳しく、オーディオセンサ１６５は、端末１００を使用する使用者の音声入力を感知できるマイクロフォンを含んでもよい。

本発明の一実施形態において、オーディオセンサ１６５は、ビデオ会議ベースの仮想フィッティングサービスのために必要な音声データを使用者から受信することができる。

インタフェースモジュール１４０は、端末１００を１つ以上の他の装置と通信可能に接続することができる。詳しく、インタフェースモジュール１４０は、１つ以上の異なる通信プロトコルと互換される有線及び／又は無線通信装置を含んでもよい。

このようなインタフェースモジュール１４０を介して端末１００は、様々な入出力装置と接続できる。

例えば、インタフェースモジュール１４０は、ヘッドセットポートやスピーカのようなオーディオ出力装置と接続されて、オーディオを出力することができる。

例示的に、オーディオ出力装置がインタフェースモジュール１４０を介して接続されると説明しているが、オーディオ出力装置が端末１００の内部に設置される形態も含まれる。

また、例えば、インタフェースモジュール１４０は、キーボード及び／又はマウスのような入力装置と接続されて、使用者入力を取得することができる。

例示的に、キーボード及び／又はマウスがインタフェースモジュール１４０を介して接続されると説明しているが、キーボード及び／又はマウスが端末１００の内部に設置される形態も含まれる。

このようなインタフェースモジュール１４０は、有／無線ヘッドセットポート（ｐｏｒｔ）、外部充電器ポート（ｐｏｒｔ）、有／無線データポット（ｐｏｒｔ）、メモリカード（ｍｅｍｏｒｙ ｃａｒｄ）ポート、識別モジュールが備えられた装置を接続するポート（ｐｏｒｔ）、オーディオＩ／Ｏ（Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ）ポート（ｐｏｒｔ）、ビデオＩ／Ｏ（Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ）ポート（ｐｏｒｔ）、イヤホンポート（ｐｏｒｔ）、電力増幅器、ＲＦ回路、送受信機、又はその他の通信回路のうち少なくとも１つを含んで構成される。

入力システム１５０は、ビデオ会議ベースの仮想フィッティングサービスと関連した使用者の入力（例えば、ジェスチャー、音声命令、ボタンの作動又は他のタイプの入力）を感知することができる。

詳しくは、入力システム１５０は、所定のボタン、タッチセンサ及び／又は使用者モーション入力を受信するイメージセンサ１６１などを含んでもよい。

また、入力システム１５０は、インタフェースモジュール１４０を介して外部コントローラと接続されて、使用者の入力を受信できる。

ディスプレイシステム１７０は、ビデオ会議ベースの仮想フィッティングサービスと関連した多様な情報をグラフィックイメージとして出力することができる。

本発明の一実施形態として、ディスプレイシステム１７０は、ビデオ会議インタフェース、メイン参加者映像、他の参加者映像及び／又は仮想フィッティング映像などを表示することができる。

このようなディスプレイは、液晶ディスプレイ（ｌｉｑｕｉｄ ｃｒｙｓｔａｌ ｄｉｓｐｌａｙ、ＬＣＤ）、薄膜トランジスタ液晶ディスプレイ（ｔｈｉｎ ｆｉｌｍ ｔｒａｎｓｉｓｔｏｒ－ｌｉｑｕｉｄ ｃｒｙｓｔａｌ ｄｉｓｐｌａｙ、ＴＦＴ ＬＣＤ）、有機発光ダイオード（ｏｒｇａｎｉｃ ｌｉｇｈｔ－ｅｍｉｔｔｉｎｇ ｄｉｏｄｅ、ＯＬＥＤ）、フレキシブルディスプレイ（ｆｌｅｘｉｂｌｅ ｄｉｓｐｌａｙ）、３次元ディスプレイ（３Ｄ ｄｉｓｐｌａｙ）、電子インクディスプレイ（ｅ－ｉｎｋ ｄｉｓｐｌａｙ）のうち少なくとも１つを含んでもよい。

端末１００のハウジング内には前記構成要素が配置されてもよく、使用者インタフェースは使用者のタッチ入力を受信するように構成されたディスプレイ１７１上にタッチセンサ１７３を含んでもよい。

詳しくは、ディスプレイシステム１７０は、イメージを出力するディスプレイ１７１と、使用者のタッチ入力を感知するタッチセンサ１７３とを含む。

例示的に、ディスプレイ１７１はタッチセンサ１７３と相互レイヤ構造を形成する、又は一体型に形成されることにより、タッチスクリーンで実現されてもよい。このようなタッチスクリーンは、端末１００と使用者間の入力インタフェースを提供する使用者入力部として機能するとともに、端末１００と使用者間の出力インタフェースを提供することができる。

一方、本発明の一実施形態による端末１００は、所定のディープラーニングニューラルネットワーク（Ｄｅｅｐ－ｌｅａｒｎｉｎｇ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）と連動してビデオ会議ベースの仮想フィッティングサービスに必要なディープラーニングを行うことができる。

本発明の一実施形態として、端末１００は、前記ディープラーニングニューラルネットワークを利用して所定の映像内の人領域をパーシングするヒューマンパーシング（Ｈｕｍａｎ ｐａｒｓｉｎｇ）及び／又は所定の映像内の身体座標情報抽出プロセスなどを行うことができる。

ここで、本発明の一実施形態によるディープラーニングニューラルネットワークは、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ、Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、Ｒ－ＣＮＮ（Ｒｅｇｉｏｎｓ ｗｉｔｈ ＣＮＮ ｆｅａｔｕｒｅｓ）、Ｆａｓｔ Ｒ－ＣＮＮ、Ｆａｓｔｅｒ Ｒ－ＣＮＮ及び／又はＭａｓｋ Ｒ－ＣＮＮなどを含み、これらに限定されない。

また、本発明の一実施形態によっては、端末１００は、後述の仮想フィッティング提供サーバ２００において行う機能動作の少なくとも一部をさらに行うこともできる。

－仮想フィッティング提供サーバ（Ｖｉｒｔｕａｌ ｆｉｔｔｉｎｇ ｓｅｒｖｅｒ）２００－
一方、本発明の一実施形態による仮想フィッティング提供サーバ２００は、ビデオ会議ベースの仮想フィッティングサービスを提供するための一連のプロセスを行うことができる。

詳しくは、本発明の一実施形態において仮想フィッティング提供サーバ２００は、端末１００のような外部装置においてビデオ会議ベースの仮想フィッティングプロセスが駆動されるようにするために必要なデータを前記外部装置と交換することにより、前記ビデオ会議ベースの仮想フィッティングサービスを提供することができる。

より詳しくは、本発明の一実施形態において仮想フィッティング提供サーバ２００は、外部の装置（本発明の一実施形態において、モバイルタイプのコンピューティング装置１００－１及び／又はデスクトップタイプのコンピューティング装置１００－２など）においてフィッティングアプリケーション１１１が動作可能な環境を提供することができる。

このために、仮想フィッティング提供サーバ２００は、フィッティングアプリケーション１１１が動作するためのアプリケーション、データ及び／又は命令語などを含み、これに基づくデータを前記外部の装置と送受信することができる。

また、本発明の一実施形態において、仮想フィッティング提供サーバ２００は、所定のビデオ会議プログラムを実行することができる。

また、本発明の一実施形態において仮想フィッティング提供サーバ２００は、前記実行されたビデオ会議プログラムに基づく仮想フィッティング衣服を決定することができる。

ここで、本発明の一実施形態による仮想フィッティング衣服とは、前記ビデオ会議プログラムによるビデオ会議に参加する使用者を撮影した映像（本発明の一実施形態において、メイン参加者映像）内の使用者に対して仮想試着させようとする所定の衣服イメージを意味する。

詳しくは、仮想フィッティング提供サーバ２００は、前記ビデオ会議に参加する少なくとも１人の他の使用者が着用した衣装に基づいて前記の仮想フィッティング衣服を決定する。

また、本発明の一実施形態において仮想フィッティング提供サーバ２００は、前記決定された仮想フィッティング衣服に基づいて仮想フィッティング映像を生成することができる。

ここで、本発明の一実施形態による前記仮想フィッティング映像とは、前記ビデオ会議に参加する使用者を撮影した映像（本発明の一実施形態において、メイン参加者映像）内の使用者に前記決定された仮想フィッティング衣服を仮想試着させた映像を意味する。

また、本発明の一実施形態において、仮想フィッティング提供サーバ２００は、前記生成された仮想フィッティング映像を外部のコンピューティングデバイス（本発明の一実施形態として、端末１００など）に送信して提供することができる。

また、本発明の一実施形態において仮想フィッティング提供サーバ２００は、所定のディープラーニングニューラルネットワーク（Ｄｅｅｐ－ｌｅａｒｎｉｎｇ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）と連動してビデオ会議ベースの仮想フィッティングサービスに必要なディープラーニングを行うことができる。

本発明の一実施形態として、仮想フィッティング提供サーバ２００は、前記ディープラーニングニューラルネットワークを利用して所定の映像内の人領域をパーシングするヒューマンパーシング（Ｈｕｍａｎ ｐａｒｓｉｎｇ）及び／又は所定の映像内の身体座標情報抽出プロセスなどを行うことができる。

より詳しくは、本発明の一実施形態において仮想フィッティング提供サーバ２００は、前記ディープラーニングを行うために構築されている所定のディープニューラルネットワーク駆動プログラムをメモリモジュール２３０から読み出して、前記読み出された所定のディープニューラルネットワークシステムによって後述のディープラーニングを行うことができる。

ここで、本発明の一実施形態による前記ディープラーニングニューラルネットワークは、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ、Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、Ｒ－ＣＮＮ（Ｒｅｇｉｏｎｓ ｗｉｔｈ ＣＮＮ ｆｅａｔｕｒｅｓ）、Ｆａｓｔ Ｒ－ＣＮＮ、Ｆａｓｔｅｒ Ｒ－ＣＮＮ及び／又はＭａｓｋ Ｒ－ＣＮＮなどを含み、これらに限定されない。

ここで、本発明の一実施形態によっては、前記のようなディープラーニングニューラルネットワークは、仮想フィッティング提供サーバ２００に直接含まれる、又は仮想フィッティング提供サーバ２００とは別の装置及び／又はサーバとして実現されて前記ビデオ会議ベースの仮想フィッティングサービスのためのディープラーニングを行うことができる。

以下の説明においては、前記ディープラーニングニューラルネットワークが仮想フィッティング提供サーバ２００に含まれて実現されると説明しているが、これに限定されるものではない。

また、本発明の一実施形態において、仮想フィッティング提供サーバ２００は、ビデオ会議ベースの仮想フィッティングサービスを実現するための各種の応用プログラム、命令語及び／又はデータなどを格納及び管理することができる。

本発明の一実施形態として、仮想フィッティング提供サーバ２００は、少なくとも１つ以上のビデオ会議インタフェース、メイン参加者映像、他の参加者映像、仮想フィッティング映像及び／又は所定のディープラーニングモデルなどを格納及び管理することができる。

一方、図１をさらに参照すると、本発明の一実施形態において前記のような仮想フィッティング提供サーバ２００は、データ処理のための少なくとも１つ以上のプロセッサモジュール（Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ Ｍｏｄｕｌｅ）２１０と、外部の装置とのデータ交換のための少なくとも１つ以上のコミュニケーションモジュール（Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｍｏｄｕｌｅ）２２０と、ビデオ会議ベースの仮想フィッティングサービスの提供のための各種の応用プログラム、データ及び／又は命令語を格納する少なくとも１つ以上のメモリモジュール（Ｍｅｍｏｒｙ Ｍｏｄｕｌｅ）２３０を含む所定のコンピューティング装置で実現されてもよい。

ここで、メモリモジュール２３０は、ビデオ会議ベースの仮想フィッティングサービスを提供するためのオペレーティングシステム（ＯＳ）、各種の応用プログラム、データ及び命令語のうちいずれか１つ以上を格納することができる。

また、メモリモジュール２３０は、プログラム領域とデータ領域を含む。

ここで、本発明の一実施形態によるプログラム領域は、サーバを起動するオペレーティングシステム（ＯＳ：Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）及び機能要素の間に連携されることができ、データ領域は、サーバの使用により発生するデータが格納することができる。

本発明の一実施形態において、このようなメモリモジュール２３０は、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＥＰＲＯＭ、フラッシュドライブ、ハードドライブなどの多様な格納機器であってもよく、インターネット（ｉｎｔｅｒｎｅｔ）上において前記メモリモジュール２３０の格納機能を遂行するウェブストレージ（ｗｅｂ ｓｔｏｒａｇｅ）であってもよい。

また、メモリモジュール２３０は、サーバ上に脱着可能な形態記録媒体であってもよい。

一方、プロセッサモジュール２１０は、ビデオ会議ベースの仮想フィッティングサービスを実現するために前述の各ユニット（ｕｎｉｔ）の全般的な動作をコントロールすることができる。

このようなプロセッサモジュール２１０は、中央処理装置（ＣＰＵ）及び／又はグラフィック処理装置（ＧＰＵ）などが含まれたサーバに適したシステムオンチップ（ＳＯＣ）であってもよく、メモリモジュール２３０に格納されたオペレーティングシステム（ＯＳ）及び／又はアプリケーションプログラムなどを実行することができ、サーバに搭載された各構成要素を制御することができる。

また、プロセッサモジュール２１０は、各構成要素と内部的にシステムバス（Ｓｙｓｔｅｍ Ｂｕｓ）により通信を実行することができ、ローカルバス（Ｌｏｃａｌ Ｂｕｓ）をはじめとする所定のバス構造を１つ以上含むことができる。

また、プロセッサモジュール２１０は、ＡＳＩＣｓ（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔｓ）、ＤＳＰｓ（ｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒｓ）、ＤＳＰＤｓ（ｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｄｅｖｉｃｅｓ）、ＰＬＤｓ（ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｌｏｇｉｃ ｄｅｖｉｃｅｓ）、ＦＰＧＡｓ（ｆｉｅｌｄ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｇａｔｅ ａｒｒａｙｓ）、コントローラ（ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｓ）、マイクロコントローラ（ｍｉｃｒｏ－ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｓ）、マイクロプロセッサ（ｍｉｃｒｏｐｒｏｃｅｓｓｏｒｓ）、その他の機能実行のための電気的ユニットのうち少なくとも１つを利用して実現されてもよい。

以上の説明においては、本発明の一実施形態による仮想フィッティング提供サーバ２００が前述のような機能動作を実行すると説明している、又は、本発明の一実施形態によって、仮想フィッティング提供サーバ２００において行う機能動作の少なくとも一部を外部の装置（例えば、端末１００など）において行うこともでき、前記外部の装置において行う機能動作の少なくとも一部を前記仮想フィッティング提供サーバ２００においてさらに行うこともできるなど、多様な形態が可能である。

－ビデオ会議プログラムベースの仮想フィッティング方法－
以下において、本発明の一実施形態による端末１００の少なくとも１つ以上のプロセッサにより実行されるフィッティングアプリケーション１１１がビデオ会議プログラムベースの仮想フィッティングを行う方法を添付の図３乃至図１０を参照して詳しく説明する。

本発明の一実施形態において、前記端末１００の少なくとも１つ以上のプロセッサは、少なくとも１つ以上のメモリ１１０に格納された少なくとも１つ以上のフィッティングアプリケーション１１１を実行するか、バックグラウンド状態で動作させることができる。

以下において、前記少なくとも１つ以上のプロセッサが、前記フィッティングアプリケーション１１１の命令語を実行するために動作して前述のビデオ会議ベースの仮想フィッティングサービスを提供する方法を行うことを前記フィッティングアプリケーション１１１が行うことに短縮して説明する。

図３は、本発明の実施形態によるビデオ会議プログラムベースの仮想フィッティング方法を説明するためのフローチャートである。

図３を参照すると、本発明の一実施形態において、前記端末１００の少なくとも１つ以上のプロセッサにより行われるか、バックグラウンド状態で動作するフィッティングアプリケーション１１１は、ビデオ会議プログラムを実行する（Ｓ１０１）。

図４は、本発明の実施形態によるビデオ会議インタフェースを示す様子の一例である。

ここで、図４を参照すると、本発明の一実施形態による前記ビデオ会議プログラムとは、遠隔に位置する端末１００間の通信に基づいて音声、文字、イメージ及び／又は映像などを基に遠隔の使用者間のコミュニケーションをサポートするシステムを意味する。

本発明の一実施形態において、このようなビデオ会議プログラムは、当該ビデオ会議に参加する少なくとも１つの使用者のそれぞれを撮影した映像である少なくとも１つの参加者映像を含むビデオ会議インタフェース１を提供することができる。

ここで、本発明の一実施形態による前記参加者映像は、前記ビデオ会議に参加する使用者を撮影したメイン参加者映像１０と少なくとも１人の他の使用者のそれぞれを撮影した少なくとも１つの他の参加者映像（２０：２１、２２、２３、２４、２５、…）を含む。

詳しく、本発明の一実施形態において、フィッティングアプリケーション１１１は、前記のようなビデオ会議プログラムを実行するために構築されている所定の駆動プログラムをメモリ１１０から読み出す。

また、フィッティングアプリケーション１１１は、前記読み出された所定の駆動プログラムによって前記ビデオ会議プログラムを実行することができる。

また、本発明の一実施形態において、フィッティングアプリケーション１１１は、前記実行されたビデオ会議プログラムに基づいた仮想フィッティング衣服を決定する（Ｓ１０３）。

ここで、本発明の一実施形態による前記仮想フィッティング衣服とは、前述のメイン参加者映像１０内の使用者に対して仮想試着させようとする所定の衣服イメージを意味する。

図５は、本発明の実施形態による仮想フィッティング衣服を決定する方法を説明するためのフローチャートであり、図６は、本発明の実施形態による仮想フィッティング衣服を決定する方法を説明するための概念図である。

詳しくは、図５及び図６を参照すると、本発明の一実施形態においてフィッティングアプリケーション１１１は、１）少なくとも１つの他の参加者映像２０を取得する（Ｓ２０１）。

すなわち、フィッティングアプリケーション１１１は、前記ビデオ会議に参加する少なくとも１人の他の使用者のそれぞれを撮影した映像である少なくとも１つの他の参加者映像２０を取得することができる。

ここで、本発明の一実施形態としてフィッティングアプリケーション１１１は、前記他の参加者映像２０をフレーム（ｆｒａｍｅ）単位でデコードして取得することができる。

ここで、前記デコードされた各フレームは所定の静止画イメージであって、例えば、１２８０×７２０サイズのＲＧＢイメージであってよい。

また、本発明の一実施形態において、フィッティングアプリケーション１１１は、２）前記取得された他の参加者映像２０内の衣服特性パラメータ値を抽出する（Ｓ２０３）。

ここで、本発明の一実施形態による前記衣服特性パラメータとは、前記他の参加者映像２０内の他の使用者が着用している衣服（本発明の一実施形態において、上着）の形状を特定できるパラメータを意味する。

本発明の一実施形態において、このような衣服特性パラメータは、色、パターンの種類、ネックライン（ｎｅｃｋｌｉｎｅ）の種類及び／又はスリーブ（ｓｌｅｅｖｅ）の長さパラメータなどを含んでもよい。

すなわち、本発明の一実施形態において、前記衣服特性パラメータ値とは、前記のような衣服特性パラメータのそれぞれに対して取得されたデータ値の集合体を意味する。

図７は、本発明の実施形態によるヒューマンパーシング（Ｈｕｍａｎ ｐａｒｓｉｎｇ）を説明するための図の一例である。

詳しくは、図７を参照すると、本発明の一実施形態においてフィッティングアプリケーション１１１は、前記他の参加者映像２０に基づいたヒューマンパーシング（Ｈｕｍａｎ ｐａｒｓｉｎｇ）を行うことができる。

ここで、本発明の一実施形態によるフィッティングアプリケーション１１１は、公知されたアルゴリズム（例えば、ヒューマンパーシングディープラーニングアルゴリズムなど）などに基づいて前記ヒューマンパーシングを行うことができ、本発明の一実施形態においては前記ヒューマンパーシングを行う方法及び／又はアルゴリズム自体を限定又は制限しない。

ここで、フィッティングアプリケーション１１１は、前記フレーム単位でデコードされた他の参加者映像２０内の少なくとも１つのフレームのそれぞれに対して前記ヒューマンパーシングを行うことができる。

また、本発明の一実施形態においてフィッティングアプリケーション１１１は、前記ヒューマンパーシングの結果に基づいて前記他の参加者映像２０内の他の使用者が着用している衣服（本発明の一実施形態において、上着）領域を形成する複数のピクセルを抽出することができる。

図８は、本発明の実施形態による他の参加者の衣服イメージの一例である。

また、図８を参照すると、本発明の一実施形態においてフィッティングアプリケーション１１１は、前記抽出された複数のピクセルに基づいて前記他の参加者映像２０内の他の使用者が着用している衣服イメージ（以下、他の参加者の衣服イメージ３０）を取得することができる。

また、本発明の一実施形態においてフィッティングアプリケーション１１１は、前記取得された他の参加者の衣服イメージ３０に基づいて前記衣服特性パラメータ値を抽出することができる。

すなわち、フィッティングアプリケーション１１１は、前記のように取得された他の参加者の衣服イメージ３０に対するイメージ分析を行って前記他の使用者が着用している衣服の形状を特定できる衣服特性パラメータ値を抽出することができる。

また、本発明の一実施形態において、フィッティングアプリケーション１１１は、３）前記抽出された衣服特性パラメータ値に基づいて該当衣服イメージに対応する衣装カテゴリを決定する（Ｓ２０５）。

ここで、本発明の一実施形態による前記衣装カテゴリとは、所定の衣服の属性による既に設定された分類範疇を意味する。

例えば、前記衣装カテゴリは、半袖Ｔシャツ、長袖Ｔシャツ、ノースリーブ、ブラウス、シャツ及び／又はニットカテゴリなどを含んでもよい。他の例として、前記衣装カテゴリは、テーラード、服飾品、カジュアルウェア及び／又はスポーツウェアカテゴリなどを含んでもよい。

詳しくは、本発明の一実施形態においてフィッティングアプリケーション１１１は、前記少なくとも１つの他の参加者映像２０のそれぞれに基づいて抽出された少なくとも１つの衣服特性パラメータ値に基づいて、前記少なくとも１つの他の参加者映像２０内の他の参加者の衣服イメージ３０のそれぞれに対応する少なくとも１つの衣装カテゴリを決定することができる。

ここで、本発明の一実施形態としてフィッティングアプリケーション１１１は、Ｒｅｓｎｅｔ、ＡｌｅｘＮｅｔ及び／又はＶＧＧＮｅｔなどの畳み込みニューラルネットワーク（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ、ＣＮＮ）に基づいたクラシフィケーション（ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）に基づいて前記衣服特性パラメータ値に対応する衣装カテゴリを決定することができる。ただし、これに限定されるものではなく、前記衣服特性パラメータ値を利用して該当衣服に対する衣装カテゴリを決定できるアルゴリズム及び／又はプロセスであれば、いかなるものでも本発明の一実施形態に含まれることができる。

例えば、フィッティングアプリケーション１１１は、前記ビデオ会議 に第１ないし第３他の使用者が参加した場合、第１他の参加者映像２０に基づいて抽出された第１の衣服特性パラメータ値（本発明の一実施形態において、色、パターンの種類、ネックライン（ｎｅｃｋｌｉｎｅ）の種類及び／又はスリーブ（ｓｌｅｅｖｅ）の長さの値など）に基づいて前記第１他の参加者が着用している衣服の属性に対応する第１衣装カテゴリ（例えば、半袖Ｔシャツなど）を決定することができる。

また、本発明の一実施形態において、フィッティングアプリケーション１１１は、第２他の参加者映像２０に基づいて抽出された第２衣服特性パラメータ値に基づいて前記第２他の参加者が着用している衣服の属性に対応する第２衣装カテゴリ（例えば、半袖Ｔシャツなど）を決定することができる。

同様に、本発明の一実施形態において、フィッティングアプリケーション１１１は、第３他の参加者映像２０に基づいて抽出された第３衣服特性パラメータ値に基づいて前記第３他の参加者が着用している衣服の属性に対応する第３衣装カテゴリ（例えば、長袖Ｔシャツなど）を決定することができる。

また、本発明の一実施形態において、フィッティングアプリケーション１１１は、４）前記決定された衣装カテゴリに基づいてドレスコード（ｄｒｅｓｓ ｃｏｄｅ）を決定する（Ｓ２０７）。

ここで、本発明の一実施形態による前記ドレスコードとは、該当するビデオ会議での衣服のスタイル、格式、模様及び／又は色などを包括して指す情報であり、本発明の一実施形態において前述の仮想フィッティング衣服に対して設定された衣装カテゴリを意味する。

すなわち、本発明の一実施形態において前記ドレスコードは、前述のメイン参加者映像１０内の使用者に対して仮想試着させようとする所定の衣服イメージ（以下、使用者衣服イメージ）が分類される衣装カテゴリでありうる。

詳しくは、本発明の一実施形態において、フィッティングアプリケーション１１１は、前記決定された少なくとも１つの衣装カテゴリ別の出現頻度数に基づいて前記ドレスコードを決定することができる。

本発明の一実施形態として、フィッティングアプリケーション１１１は、最も多くの出現頻度を有する最多出現衣装カテゴリを前記ドレスコードに決定することができる。

例えば、フィッティングアプリケーション１１１は、第１衣装カテゴリが「半袖Ｔシャツ」であり、第２衣装カテゴリが「半袖Ｔシャツ」であり、第３衣装カテゴリが「長袖Ｔシャツ」である場合、最も出現頻度の高い衣装カテゴリである「半袖Ｔシャツ」衣装カテゴリ（本例において２回出現）を前記ドレスコードに決定することができる。

ここで、本発明の一実施形態においてフィッティングアプリケーション１１１は、前記最多出現衣装カテゴリが複数である場合（例えば、第１衣装カテゴリ（例えば、半袖Ｔシャツ）１回、第２衣装カテゴリ（例えば、長袖Ｔシャツ）１回、そして第３衣装カテゴリ（例えば、ノースリーブ）１回である場合）、前記少なくとも１つの衣装カテゴリのうち１つの衣装カテゴリを任意に選定して前記ドレスコードに決定することもできる。

このように、フィッティングアプリケーション１１１は、当該ビデオ会議に参加した少なくとも１人の他の使用者が着用した衣服が最も多く属する衣装カテゴリ（例えば、半袖Ｔシャツなど）に前記ドレスコードを決定することにより、後で前記少なくとも１人の他の使用者が着用している衣服と同一特性を有する衣装を検出して前記仮想フィッティング衣服を決定することができる。

また、本発明の一実施形態においてフィッティングアプリケーション１１１は、５）前記決定されたドレスコード及び／又は衣服特性パラメータ値に基づいて少なくとも１つの候補フィッティング衣服を検出する（Ｓ２０９）。

ここで、本発明の一実施形態による前記候補フィッティング衣服とは、前記衣装カテゴリ別に区分されて既に格納されている複数の衣服イメージ（以下、データベースイメージ）のうち前記ドレスコード及び／又は衣服特性パラメータ値に対応して抽出された衣服イメージを意味する。

詳しくは、本発明の一実施形態においてフィッティングアプリケーション１１１は、１＞前記ドレスコードに基づいて少なくとも１つの候補フィッティング衣服を検出することができる。

より詳しくは、フィッティングアプリケーション１１１は、前記ドレスコードが属する衣装カテゴリに分類されて既に格納されている複数の衣服イメージのうち少なくとも１つの衣服イメージを前記候補フィッティング衣服として検出することができる。

例えば、フィッティングアプリケーション１１１は、前記ドレスコードが第１衣装カテゴリ（例えば、半袖Ｔシャツ）に属する場合、前記第１衣装カテゴリに分類及び格納されている複数の衣服イメージのうち少なくとも１つの衣服イメージを前記候補フィッティング衣服として検出することができる。

従って、フィッティングアプリケーション１１１は、該当ビデオ会議において大多数の他の使用者が着用している衣服と同一種類に属する衣服イメージを前記候補フィッティング衣服に決定することができる。

他の本発明の一実施形態において、フィッティングアプリケーション１１１は、２＞前記少なくとも１つの衣服特性パラメータ値に基づいて少なくとも１つの候補フィッティング衣服を検出することができる。

詳しくは、フィッティングアプリケーション１１１は、前記少なくとも１つの衣服特性パラメータ値に基づいた統合特性パラメータ値を取得することができる。

ここで、本発明の一実施形態による前記統合特性パラメータ値とは、前記少なくとも１つの衣服特性パラメータ値が示す少なくとも１つの衣服特性パラメータ別のデータ値のうち最も高い出現頻度数を有するデータ値（以下、最多出現データ値）を検出し、前記検出された衣服特性パラメータ別の最多出現データ値を取りまとめて生成された衣服特性パラメータ値を意味する。

例えば、フィッティングアプリケーション１１１は、所定の第１衣服特性パラメータ値の第１衣服特性パラメータ（例えば、色相）のデータ値は「黒」、第２衣服特性パラメータ（例えば、パターンの種類）のデータ値は「無地」、第３衣服特性パラメータ（例えば、ネックラインの種類）のデータ値は「ラウンド」、そして第４衣服特性パラメータ（例えば、スリーブの長さ）のデータ値は「１０ｃｍ」であり、所定の第２衣服特性パラメータ値の前記第１衣服特性パラメータ（例えば、色相）のデータ値は「黒」、前記第２衣服特性パラメータ（例えば、パターンの種類）のデータ値は「無地」、前記第３衣服特性パラメータ（例えば、ネックラインの種類）のデータ値は「ラウンド」、そして前記第４衣服特性パラメータ（例えば、スリーブの長さ）のデータ値は「１０ｃｍ」であり、所定の第３衣服特性パラメータ値の前記第１衣服特性パラメータ（例えば、色相）のデータ値は「白」、前記第２衣服特性パラメータ（例えば、パターンの種類）のデータ値は「チェック柄」、前記第３衣服特性パラメータ（例えば、ネックラインの種類）のデータ値は「ラウンド」、そして前記第４衣服特性パラメータ（例えば、スリーブの長さ）のデータ値は「１０ｃｍ」であると、前記第１衣服特性パラメータ（例えば、色相）のデータ値は「黒」、前記第２衣服特性パラメータ（例えば、パターンの種類）のデータ値は「無地」、前記第３衣服特性パラメータ（例えば、、ネックラインの種類）のデータ値は「ラウンド」、そして前記第４衣服特性パラメータ（例えば、スリーブの長さ）のデータ値は「１０ｃｍ」である統合特性パラメータ値を取得できる。

すなわち、フィッティングアプリケーション１１１は、前記少なくとも１つの衣服特性パラメータ値内において衣服特性パラメータ別に最も多い出現頻度数を有するデータ値に基づいて、前記少なくとも１つの衣服特性パラメータ値を代表する統合特性パラメータ値を生成することができる。

また、フィッティングアプリケーション１１１は、前記のように生成された統合特性パラメータ値と前記データベースイメージのそれぞれの衣服特性パラメータ値を比較することができる。

そして、前記比較により、フィッティングアプリケーション１１１は、前記統合特性パラメータ値と所定の一致率以上に対応する衣服特性パラメータ値を有するは少なくとも１つの衣服イメージを前記データベースのイメージから抽出して、前記候補フィッティング衣服に決定することができる。

従って、フィッティングアプリケーション１１１は、当該ビデオ会議において大多数の他の使用者が着用している衣服の色、パターンの種類、ネックライン（ｎｅｃｋｌｉｎｅ）の種類及び／又はスリーブ（ｓｌｅｅｖｅ）の長さなどの特性にさらに細かく対応する衣服イメージを前記候補フィッティング衣服に決定することができる。

また、他の一実施形態において、フィッティングアプリケーション１１１は、３＞前記ドレスコード及び前記少なくとも１つの衣服特性パラメータ値に基づいて少なくとも１つの候補フィッティング衣服を検出することができる。

詳しく、フィッティングアプリケーション１１１は、前記ドレスコードが属する衣装のカテゴリに分類されて既に格納されている複数の衣服イメージのうち、前記統合特性パラメータに対応する衣服特性パラメータ値を有するは少なくとも１つの衣服イメージを前記データベースイメージから抽出して前記候補フィッティング衣服に決定することができる。

すなわち、フィッティングアプリケーション１１１は、当該ビデオ会議において大多数の他の使用者が着用している衣服と同一の種類に属する衣服イメージのうち前記大多数の他の使用者が着用している衣服の色、パターンの種類、ネックライン（ｎｅｃｋｌｉｎｅ）の種類及び／又はスリーブ（ｓｌｅｅｖｅ）の長さなどのような特性に細かく対応する衣服イメージを前記候補フィッティング衣服に決定することができ、これにより前記ビデオ会議に対するドレスコードをより正確かつ細密に満たす衣服イメージを前記候補フィッティング衣服に決定することができる。

また、本発明の一実施形態において、フィッティングアプリケーション１１１は、６）前記検出された少なくとも１つの候補フィッティング衣服に基づいて仮想フィッティング衣服を決定する（Ｓ２１１）。

ここで、換言すると、前記仮想フィッティング衣服とは、前述のメイン参加者映像１０内の使用者に対して仮想試着させようとする所定の衣服イメージを意味する。

詳しく、本発明の一実施形態において、フィッティングアプリケーション１１１は、１＞使用者入力に基づいて前記仮想フィッティング衣服を決定することができる。

より詳しく、フィッティングアプリケーション１１１は、前記検出された少なくとも１つの候補フィッティング衣服のうち１つを選択できる仮想フィッティング衣服選択インタフェースを提供することができる。

また、フィッティングアプリケーション１１１は、前記提供されたインタフェースに基づいた使用者入力に基づいて選択された候補フィッティング衣服（以下、使用者選択フィッティング衣服）を前記仮想フィッティング衣服に決定することができる。

ここで、本発明の一実施形態によって、フィッティングアプリケーション１１１は、前記使用者選択フィッティング衣服の衣服特性パラメータ値を変更できるパラメータ調整インタフェースを提供することができる。

詳しくは、フィッティングアプリケーション１１１は、前記使用者選択フィッティング衣服に対する色、パターン種類、ネックライン（ｎｅｃｋｌｉｎｅ）種類及び／又はスリーブ（ｓｌｅｅｖｅ）長さパラメータ値を変更できる使用者インタフェースであるパラメータ調整インタフェースを提供することができる。

また、フィッティングアプリケーション１１１は、前記提供されたパラメータ調整インタフェースに基づいた使用者入力により前記使用者選択フィッティング衣服の服特性パラメータ値を変更することができる。

例えば、フィッティングアプリケーション１１１は、前記パラメータ調整インタフェースに基づいた使用者入力により前記使用者選択フィッティング衣服の色パラメータ値を「黒」から「赤」に、パターン種類パラメータ値を「無地」から「チェック柄」に、ネックラインパラメータ値を「ラウンド」から「Ｖ型」に、スリーブ長パラメータ値を「１０ｃｍ」から「５ｃｍ」に変更することができる。

また、フィッティングアプリケーション１１１は、前記のように衣服特性パラメータ値が変更された使用者選択フィッティング衣服を前記仮想フィッティング衣服に決定することができる。

従って、フィッティングアプリケーション１１１は、該当ビデオ会議のドレスコードを満たしながらも使用者が希望する形態のカスタマイズ型仮想フィッティング衣服を提供することができる。

他の一実施形態において、フィッティングアプリケーション１１１は、２＞前記統合特性パラメータ値に基づいて前記仮想フィッティング衣服を決定することができる。

詳しくは、フィッティングアプリケーション１１１は、前記統合特性パラメータ値と前記少なくとも１つの候補フィッティング衣服別の衣服特性パラメータ値との一致率を取得することができる。

また、フィッティングアプリケーション１１１は、前記取得された一致率が最も高い候補フィッティング衣服を前記仮想フィッティング衣服に決定することができる。

また他の一実施形態において、フィッティングアプリケーション１１１は、３＞仮想試着演算量に基づいて前記仮想フィッティング衣服を決定することができる。

ここで、本発明の一実施形態による前記仮想試着演算量とは、後述の仮想試着プロセスを行う時、中央処理装置（ＣＰＵ）及び／又はグラフィック処理装置（ＧＰＵ）などに要求されるデータ処理量及び／又はデータ処理時間などを含む。

詳しくは、フィッティングアプリケーション１１１は、前記少なくとも１つの候補フィッティング衣服のうち最小の仮想試着演算量を有する候補フィッティング衣服を検出することができる。

本発明の一実施形態として、フィッティングアプリケーション１１１は、前記少なくとも１つの候補フィッティング衣服のそれぞれの衣服特性パラメータ値（本発明の一実施形態において、色、パターン種類、ネックライン（ｎｅｃｋｌｉｎｅ）種類及び／又はスリーブ（ｓｌｅｅｖｅ）長さパラメータ値）に基づいて前記最小仮想試着演算量を有する候補フィッティング衣服を検出することができる。

例えば、フィッティングアプリケーション１１１は、前記仮想試着演算量を最小化するパターン種類（例えば、無地など）とスリーブ長（例えば、０ｃｍなど）を有する候補フィッティング衣服を検出することができる。

他の一実施形態として、フィッティングアプリケーション１１１は、所定のシミュレータ（ｓｉｍｕｌａｔｏｒ）を利用した仮想試着シミュレーションを行って前記最小仮想試着演算量を有する候補フィッティング衣服を検出することもできる。

詳しくは、フィッティングアプリケーション１１１は、前記少なくとも１つの候補フィッティング衣服のそれぞれと前記メイン参加者映像１０に基づいて所定の仮想試着シミュレーションを行う前記シミュレータと連動することができる。

また、フィッティングアプリケーション１１１は、前記連動されたシミュレータから前記候補フィッティング衣服のそれぞれに対して前記仮想試着シミュレーション時に要求される仮想試着演算量を取得することができる。

また、フィッティングアプリケーション１１１は、前記候補フィッティング衣服のそれぞれに対して取得された仮想試着演算量のうち最小仮想試着演算量を有する候補フィッティング衣服を前記仮想フィッティング衣服に決定することができる。

このように、フィッティングアプリケーション１１１は、前述の多様な方式のうち使用者のニーズ（ｎｅｅｄｓ）に合う所定の方式に応じて前記少なくとも１つの候補フィッティング衣服のうちいずれか１つを前記仮想フィッティング衣服に決定することができる。

再び図３を参照すると、前述のように仮想フィッティング衣服を決定したフィッティングアプリケーション１１１は、前記決定された仮想フィッティング衣服に基づいて仮想フィッティング映像を生成する（Ｓ１０５）。

ここで、本発明の一実施形態による前記仮想フィッティング映像とは、前述のメイン参加者映像１０内の使用者に前記決定された仮想フィッティング衣服を仮想試着させた映像を意味する。

図９は、本発明の実施形態による仮想フィッティング映像を生成する方法を説明するための図の一例である。

詳しくは、図９を参照すると、本発明の一実施形態においてフィッティングアプリケーション１１１は、前記ビデオ会議に参加する使用者を撮影したメイン参加者映像１０を取得することができる。

ここで、本発明の一実施形態としてフィッティングアプリケーション１１１は、前記メイン参加者映像１０をフレーム（ｆｒａｍｅ）単位でデコードして取得することができる。

ここで、前記デコードされた各フレームは所定の静止画イメージであって、例えば、１２８０×７２０サイズのＲＧＢイメージであってもよい。

また、本発明の一実施形態において、フィッティングアプリケーション１１１は、前記のように取得されたメイン参加者映像１０に基づいたヒューマンパーシング（Ｈｕｍａｎ Ｐａｒｓｉｎｇ）を行うことができる。

ここで、本発明の一実施形態によるフィッティングアプリケーション１１１は、公知のアルゴリズムなどに基づいて前記ヒューマンパーシングを行うことができ、本発明の一実施形態においては前記ヒューマンパーシングを行う方法及び／又はアルゴリズム自体を限定又は制限しない。

ここで、フィッティングアプリケーション１１１は、前記フレーム単位でデコードされたメイン参加者映像１０内の少なくとも１つのフレームのそれぞれに対して前記ヒューマンパーシングを行うことができる。

また、本発明の一実施形態においてフィッティングアプリケーション１１１は、前記ヒューマンパーシングの結果に基づいて前記メイン参加者映像１０内の使用者が占める領域及び／又は前記使用者が着用している衣服（本発明の一実施形態において、上着）領域を形成する複数のピクセルを抽出することができる。

また、本発明の一実施形態においてフィッティングアプリケーション１１１は、前記抽出された複数のピクセル及び前記仮想フィッティング衣服４０に基づいて前記仮想フィッティング映像５０を生成する仮想試着プロセスを行うことができる。

詳しく、本発明の一実施形態としてフィッティングアプリケーション１１１は、前記メイン参加者映像１０内の使用者が占める領域及び／又は前記使用者が着用している衣服（本発明の一実施形態において、上着）領域を形成する複数のピクセルに基づいて、前記使用者に対するリアルタイムポーズ（ｐｏｓｅ）を分析したポーズデータを算出することができる。

ここで、本発明の一実施形態による前記ポーズデータとは、前記メイン参加者映像１０の内の使用者の姿勢（例えば、正面を眺める姿勢または第１方向に向いた姿勢など）を特定できるデータを意味する。

本発明の一実施形態において、このようなポーズデータは、使用者の姿勢を示すことができるように予め定められた関節（ｊｏｉｎｔ）及び身体部位に対する位置情報を含んでもよい。しかしながら、本発明が必ずしもこれに限定されるものではなく、前記ポーズデータとして予め定められた複数のポーズのうち現在の使用者の姿勢に対応するポーズを示す識別番号が使われるなど、多様な方式で本発明を実現することも可能である。

より詳しくは、フィッティングアプリケーション１１１は、前記複数のピクセルに基づいて前記使用者の１つ以上の身体部位に対する身体座標情報を算出することができる。

ここで、本発明の一実施形態による前記身体座標情報とは、既に設定された特定身体部位（例えば、目、鼻、耳、首、肩、肘及び／又は手首など）別の位置を示すデータを意味する。

ここで、本発明の一実施形態によっては、フィッティングアプリケーション１１１は、前記身体座標情報の算出のためにニューラルネットワーク（ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ）回路などを使用することができ、他にも多様な方式を利用して本発明を実現することが可能である。

また、フィッティングアプリケーション１１１は、前記のように算出された身体座標情報に基づいて前記ポーズデータを取得することができる。

すなわち、フィッティングアプリケーション１１１は、前記算出された身体座標情報を利用して該当使用者の姿勢などを特定することができる。

また、本発明の一実施形態において、フィッティングアプリケーション１１１は、前記取得されたリアルタイムポーズデータに基づいて前記仮想フィッティング衣服４０を該当使用者の姿勢にマッチングされるように変形することができる。

詳しくは、フィッティングアプリケーション１１１は、前記ポーズデータに対する少なくとも１つ以上の身体座標情報と前記仮想フィッティング衣服４０に対する少なくとも１つ以上の衣類座標情報に基づいて前記使用者の姿勢に応じる形状を有するように前記仮想フィッティング衣服４０を変形することができる。

ここで、本発明の一実施形態による前記衣類座標情報とは、所定の衣服イメージに対して既に設定された特定衣類部位（例えば、肩縫い線、カラーバンド、カラー、袖縫い及び／又は袖口など）別の位置を示すデータを意味することができる。

より詳しくは、フィッティングアプリケーション１１１は、前記身体座標情報の各構成要素（以下、身体座標構成要素）とこれに対応する衣類座標情報の各構成要素（以下、衣類座標構成要素）を相互対応するようにマッチングさせることができる。

ここで、フィッティングアプリケーション１１１は、前記身体座標構成要素の座標値に対応するように前記衣類座標構成要素の座標値を変更して前記身体座標構成要素と前記衣類座標構成要素を相互マッチングさせることができる。

これに基づいてフィッティングアプリケーション１１１は、前記使用者の姿勢に応じる形状を有するように前記仮想フィッティング衣服４０の方向、傾き、曲がり、形状、色及び／又は長さなどを変形することができる。

例えば、フィッティングアプリケーション１１１は、第１使用者の左肩に対応する身体座標情報に第１仮想フィッティング衣服４０の左肩線に対応する衣類座標情報をマッチングさせ、前記第１使用者の右肩に対応する身体座標情報に前記第１仮想フィッティング衣服４０の右肩線に対応する衣類座標情報をマッチングさせることができ、この過程で、前記第１仮想フィッティング衣服の方向、傾き、形状、色及び／又は長さなどを変形することができる。

従って、フィッティングアプリケーション１１１は、前記使用者の姿勢に合わせてより正確かつ自然に前記仮想フィッティング衣服４０を前記使用者に仮想試着させることができる。

また、本発明の一実施形態において、フィッティングアプリケーション１１１は、前記のように使用者の姿勢に合わせてリアルタイムで変形された仮想フィッティング衣服４０を前記メイン参加者映像１０内の使用者に仮想試着させることにより、前記仮想フィッティング映像５０を生成することができる。

詳しくは、フィッティングアプリケーション１１１は、メイン参加者映像１０内の使用者が着用している衣服（本発明の一実施形態において、上着）領域を形成する複数のピクセルに基づいて、前記使用者の姿勢に合わせてリアルタイムに変形される仮想フィッティング衣服４０（以下、リアルタイム仮想フィッティング衣服４０）を前記使用者に仮想試着させることができる。

本発明の一実施形態として、フィッティングアプリケーション１１１は、前記複数のピクセルに基づいて前記リアルタイム仮想フィッティング衣服４０を出力することにより、前記リアルタイム仮想フィッティング衣服４０を前記使用者に仮想試着させることができる。

従って、フィッティングアプリケーション１１１は、前記メイン参加者映像１０内の使用者に前記決定された仮想フィッティング衣服４０を仮想試着させた仮想フィッティング映像５０を生成することができる。

また、本発明の一実施形態において、フィッティングアプリケーション１１１は、前記のように生成された仮想フィッティング映像５０を提供する（Ｓ１０７）。

図１０は、本発明の実施形態による仮想フィッティング映像５０をビデオ会議インタフェース１に基づいて提供する様子の一例である。

詳しくは、図１０を参照すると、本発明の一実施形態においてフィッティングアプリケーション１１１は、前記生成された仮想フィッティング映像５０を前記ビデオ会議プログラムのビデオ会議インタフェース１を介して送出することにより、当該ビデオ会議に参加する少なくとも１人の使用者（すなわち、当該ビデオ会議に参加する少なくとも１人の使用者の端末１００）に提供することができる。

このように、フィッティングアプリケーション１１１は、該当ビデオ会議に参加した大多数の他の使用者が着用した衣服のドレスコード及び／又は特性パラメータ値に対応する所定の衣服イメージを前記ビデオ会議に参加する使用者に仮想試着させる仮想フィッティング衣服４０に決定し、決定された仮想フィッティング衣服４０を仮想試着した状態の使用者を表示するメイン参加者映像１０である仮想フィッティング映像５０を生成して提供することにより、前記ビデオ会議の特性や雰囲気などに適した衣服を着用した姿の使用者撮影映像を前記ビデオ会議において他の使用者と共有することができる。

以上、本発明の一実施形態によるビデオ会議プログラムベースの仮想フィッティング方法及びそのシステムは、ビデオ会議に参加する少なくとも１人の他の使用者が着用した衣装に対応する仮想の衣服イメージを検出し、前記検出された仮想の衣服イメージを前記ビデオ会議に参加する使用者に仮想試着させて提供することにより、前記ビデオ会議の特性や雰囲気などに適したドレスコード（ｄｒｅｓｓ ｃｏｄｅ）を満たす衣装を着用した姿の使用者撮影映像を前記ビデオ会議プログラムを介して提供可能である。

また、本発明の一実施形態によるビデオ会議プログラムベースの仮想フィッティング方法及びそのシステムは、ビデオ会議に参加した少なくとも１人の他の使用者の衣装に基づいて該当ビデオ会議に対するドレスコードを把握した後、これに対応する仮想の衣類を自動で使用者に仮想試着させて提供することにより、楽な服装に在宅勤務をする途中にビデオ会議のために衣服を着替えなければならない、又は参加するビデオ会議の特性や雰囲気などの適する多様な衣類を備えなければならないという不便さを抑制することができる。

また、本発明の一実施形態によるビデオ会議プログラムベースの仮想フィッティング方法及びそのシステムは、ビデオ会議に参加した少なくとも１人の他の使用者の着用の衣装に基づいて該当ビデオ会議のドレスコードを決定し、決定されたドレスコードを満たす仮想の衣装を使用者に仮想試着させて提供することにより、ビデオ会議に参加しようとする使用者が自分の衣装アティテュード（ａｔｔｉｔｕｄｅ）を決定するために消耗する時間や費用を節減可能であると共に、ビデオ会議プログラムの使用頻度を増やすことができる。

一方、以上で説明された本発明による一実施形態は、多様なコンピュータ構成要素により実行できるプログラム命令語の形態で実現されてコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されることができる。前記コンピュータ読み取り可能な記録媒体は、プログラム命令語、データファイル、データ構造などを単独でまたは組み合わせて含むことができる。前記コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されるプログラム命令語は、本発明のために特別に設計及び構成されたものであってよく、コンピュータソフトウェア分野の当業者に公知されて使用可能なものであってよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体の例としては、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気テープなどの磁気媒体、ＣＤ－ＲＯＭ及びＤＶＤなどの光記録媒体、フロプティカルディスク（ｆｌｏｐｔｉｃａｌ ｄｉｓｋ）などの磁気光媒体（ｍａｇｎｅｔｏ－ｏｐｔｉｃａｌ ｍｅｄｉｕｍ）、及びＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどの、プログラム命令語を格納して実行するように特別に構成されたハードウェア装置が含まれる。プログラム命令語の例には、コンパイラにより作成されるような機械語コードだけでなく、インタプリタなどを使用してコンピュータにより実行できる高級言語コードも含まれる。ハードウェア装置は、本発明による処理を行うために、１つ以上のソフトウェアモジュールに変更されることができ、その逆も同様である。

Claims (12)

1. 端末の少なくとも１つのプロセッサにより実行されるフィッティングアプリケーションがビデオ会議プログラムベースの仮想フィッティングを実行する方法であって、
   前記ビデオ会議に参加した他の使用者を撮影した少なくとも１つの他の参加者映像を取得する段階、
   前記取得された他の参加者映像内の前記他の使用者が着用している衣服の形状を特定する衣服特性パラメータ値を取得する段階、
   前記取得された衣服特性パラメータ値に基づいて前記他の使用者が着用している衣服が分類される衣装カテゴリを決定する段階、
   前記決定された衣装カテゴリに基づいて前記ビデオ会議に対するドレスコード（ｄｒｅｓｓ ｃｏｄｅ）を決定する段階、
   前記決定されたドレスコード及び前記衣服特性パラメータ値のうち少なくとも１つに基づいて少なくとも１つの候補フィッティング衣服を検出する段階、
   前記検出された候補フィッティング衣服に基づいて前記ビデオ会議に参加した使用者に仮想試着させようとする衣服イメージである仮想フィッティング衣服を決定する段階、
   前記決定された仮想フィッティング衣服を前記使用者を撮影したメイン参加者映像内の前記使用者に仮想試着させた仮想フィッティング映像を生成する段階、及び
   前記生成された仮想フィッティング映像を提供する段階を含み、
   前記仮想フィッティング衣服を決定する段階は、
   前記少なくとも１つの候補フィッティング衣服のうち、前記仮想試着を行う時のデータ処理量及びデータ処理時間のうち少なくとも１つを含む仮想試着演算量を最小に有する候補フィッティング衣服を前記仮想フィッティング衣服に決定する段階を含む
   ビデオ会議プログラムベースの仮想フィッティング方法。
2. 前記衣服特性パラメータ値は、
   所定の衣服の色、パターンの種類、ネックライン（ｎｅｃｋｌｉｎｅ）の種類及びスリーブ（ｓｌｅｅｖｅ）の長さのうち少なくとも１つを含む衣服特性パラメータのそれぞれに対するデータ値を含む
   請求項１に記載のビデオ会議プログラムベースの仮想フィッティング方法。
3. 前記ドレスコード（ｄｒｅｓｓ ｃｏｄｅ）を決定する段階は、
   少なくとも１つの衣装カテゴリ別の出現頻度数に基づいて前記ドレスコードを決定する段階を含む
   請求項１に記載のビデオ会議プログラムベースの仮想フィッティング方法。
4. 前記候補フィッティング衣服を検出する段階は、
   前記ドレスコードにマッチングされる衣装カテゴリに分類されて既に格納されている複数の衣服イメージのうち少なくとも１つの衣服イメージを前記候補フィッティング衣服として検出する段階を含む
   請求項１に記載のビデオ会議プログラムベースの仮想フィッティング方法。
5. 前記候補フィッティング衣服を検出する段階は、
   前記少なくとも１つの衣服特性パラメータ値内の前記衣服特性パラメータ別の最多出現データ値を取りまとめた統合特性パラメータ値を生成する段階と、
   前記生成された統合特性パラメータ値をデータベースに既に格納されている複数の衣服イメージのそれぞれの衣服特性パラメータ値と比較する段階と、
   前記統合特性パラメータ値と所定の一致率を満たす衣服特性パラメータ値を有する少なくとも１つの衣服イメージを前記候補フィッティング衣服として検出する段階を含む
   請求項２に記載のビデオ会議プログラムベースの仮想フィッティング方法。
6. 前記候補フィッティング衣服を検出する段階は、
   前記ドレスコードにマッチングされる衣装カテゴリに分類されて既に格納されている複数の衣服イメージのうち前記統合特性パラメータ値と所定の一致率を満たす衣服特性パラメータ値を有する少なくとも１つの衣服イメージを前記候補フィッティング衣服として検出する段階を含む
   請求項５に記載のビデオ会議プログラムベースの仮想フィッティング方法。
7. 前記仮想フィッティング衣服を決定する段階は、
   前記少なくとも１つの候補フィッティング衣服のうちいずれか１つを選択する使用者入力に基づいて前記仮想フィッティング衣服を決定する段階を含む
   請求項１に記載のビデオ会議プログラムベースの仮想フィッティング方法。
8. 前記仮想フィッティング衣服を決定する段階は、
   前記使用者入力に基づいて選択された候補フィッティング衣服の前記衣服特性パラメータ値を変更するパラメータ調整インタフェースを提供する段階と、
   前記提供されたパラメータ調整インタフェースに基づいた使用者入力に基づいて前記選択された候補フィッティング衣服の前記衣服特性パラメータ値を変更する段階と、
   前記衣服特性パラメータ値が変更された候補フィッティング衣服を前記仮想フィッティング衣服に決定する段階をさらに含む
   請求項７に記載のビデオ会議プログラムベースの仮想フィッティング方法。
9. 前記仮想フィッティング衣服を決定する段階は、
   前記少なくとも１つの候補フィッティング衣服のうち前記統合特性パラメータ値と最も高い一致率の衣服特性パラメータ値を有する候補フィッティング衣服を前記仮想フィッティング衣服に決定する段階を含む
   請求項５に記載のビデオ会議プログラムベースの仮想フィッティング方法。
   
10. 前記生成された仮想フィッティング映像を提供する段階は、
    前記仮想フィッティング映像を前記ビデオ会議プログラムを介して送出して前記ビデオ会議に参加した少なくとも１人の他の使用者及び前記使用者の端末に提供する段階を含む
    請求項１に記載のビデオ会議プログラムベースの仮想フィッティング方法。
11. 仮想フィッティング映像を出力する少なくとも１つ以上のディスプレイ、
    少なくとも１つ以上のメモリ、及び
    少なくとも１つ以上のプロセッサを含み、
    前記メモリに格納され、前記プロセッサにより実行されてビデオ会議プログラムベースの仮想フィッティングを行う少なくとも１つのアプリケーションであって、前記少なくとも１つのアプリケーションは、
    前記ビデオ会議に参加した他の使用者を撮影した少なくとも１つの他の参加者映像を取得し、
    前記取得された他の参加者映像内の前記他の使用者が着用している衣服の形状を特定する衣服特性パラメータ値を取得し、
    前記取得した衣服特性パラメータ値に基づいて前記他の使用者が着用している衣服が分類される衣装カテゴリを決定し、
    前記決定された衣装カテゴリに基づいて前記ビデオ会議に対するドレスコード（ｄｒｅｓｓ ｃｏｄｅ）を決定し、
    前記決定されたドレスコード及び前記衣服特性パラメータ値のうち少なくとも１つに基づいて少なくとも１つの候補フィッティング衣服を検出し、
    前記検出された候補フィッティング衣服に基づいて前記ビデオ会議に参加した使用者に仮想試着させようとする衣服イメージである仮想フィッティング衣服を決定し、
    前記決定された仮想フィッティング衣服を前記使用者を撮影したメイン参加者映像内の前記使用者に仮想試着させた前記仮想フィッティング映像を生成し、
    前記生成された仮想フィッティング映像を提供することを含み、
    前記仮想フィッティング衣服を決定する段階は、
    前記少なくとも１つの候補フィッティング衣服のうち、前記仮想試着を行う時のデータ処理量及びデータ処理時間のうち少なくとも１つを含む仮想試着演算量を最小に有する候補フィッティング衣服を前記仮想フィッティング衣服に決定する段階を含む
    ビデオ会議プログラムベースの仮想フィッティングシステム。
12. 請求項１乃至請求項１０のいずれかに記載の方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。

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