KR20210004824A - 신체 치수 측정 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 신체 치수 측정 방법은, 의상 카테고리 정보에 기초하여 사용자 영상으로부터 의상 제거 바디 외형 정보를 산출하는 단계; 의상 제거 바디 외형 정보를 이용해 인체 관련 템플릿 3D 모델을 변형하여 전이된 3D 모델을 생성하는 단계; 상기 템플릿 3D 모델, 상기 전이된 3D 모델, 의상 보정 정보, 및 템플릿 모델 인덱스 리스트 중 적어도 하나를 이용해 관심 신체 부위 관련 측정 데이터를 도출하는 단계; 및 상기 관심 신체 부위 관련 측정 데이터를 이용해 관심 신체 부위를 합성하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

신체 치수 측정 방법 및 장치{APPARATUS AND METHOD FOR MEASURING BODY SIZE}
본 발명은 신체 치수 측정 방법 및 장치에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 의복을 착용한 상태에서 사람의 신체 치수를 측정하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
기존의 자동 혹은 수동화된 신체 치수 측정 방식을 이용한 경우, 신체 치수의 다양함으로 인해 의류 시장에서 교환, 수선 등의 리스크가 많아 기업 및 고객의 불만이 증가한다는 문제점이 있었다. 또한, 기업의 유니폼과 같은 맞춤복의 경우 신입 직원 한 명이 채용될 때, 단 한 명에 대한 치수 측정을 위해 전문 체촌사가 출장을 가는 번거러움이 있었다. 이런 이유 등으로 인해 온라인 치수 측정에 대한 요구사항이 증가하고 있다.
추가적으로, 건강에 대한 관심이 증가함에 따라 가정, 헬스클럽 등에서 언제 언디서든 누구나 쉽게 지속적으로 자신의 신체측정을 통한 건강 상태 등을 확인할 수 있는 비노출식 치수 측정 서비스에 대한 개발 필요성이 증가하고 있다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은, 측정 부위 인덱스를 이용해 의복을 착용한 상태의 사용자에 대해 신체 치수를 측정하는 방법을 제공하는 데 있다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 다른 목적은 상기 신체 치수 측정 방법을 이용하는 장치를 제공하는 데 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 신체 치수 측정 방법은, 의상 카테고리 정보에 기초하여 사용자 영상으로부터 의상 제거 바디 외형 정보를 산출하는 단계; 의상 제거 바디 외형 정보를 이용해 인체 관련 템플릿 3D 모델을 변형하여 전이된 3D 모델을 생성하는 단계; 상기 템플릿 3D 모델, 상기 전이된 3D 모델, 의상 보정 정보, 및 템플릿 모델 인덱스 리스트 중 적어도 하나를 이용해 관심 신체 부위 관련 측정 데이터를 도출하는 단계; 및 상기 관심 신체 부위 관련 측정 데이터를 이용해 관심 신체 부위를 합성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 다른 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 신체 치수 장치는, 적어도 하나의 프로세서 및 상기 프로세서를 통해 실행되는 적어도 하나의 명령을 저장하는 메모리를 포함할 수 있다.
상기 적어도 하나의 명령은 의상 카테고리 정보에 기초하여 사용자 영상으로부터 의상 제거 바디 외형 정보를 산출하도록 하는 명령, 의상 제거 바디 외형 정보를 이용해 인체 관련 템플릿 3D 모델을 변형하여 전이된 3D 모델을 생성하도록 하는 명령, 상기 템플릿 3D 모델, 상기 전이된 3D 모델, 의상 보정 정보, 및 템플릿 모델 인덱스 리스트 중 적어도 하나를 이용해 관심 신체 부위 관련 측정 데이터를 도출하도록 하는 명령 및 상기 관심 신체 부위 관련 측정 데이터를 이용해 관심 신체 부위를 합성하도록 하는 명령을 포함할 수 있다.
상기와 같은 본 발명의 실시예들에 따르면, 의상을 착용한 상태에서도 의상 보정 정보를 이용해 신체 치수를 측정할 수 있다.
본 발명은 또한, 측정 부위 인덱스 정보를 이용하여 사용자 및 서비스에서 원하는 임의의 위치에서 치수를 측정할 수 있다.
추가적으로, 측정 부위 인덱스 정보의 공유를 통해 정확한 위치에 사용자 치수 정보를 합성할 수 있다.
또한, 본 발명은 온라인 맞춤형 의류서비스 및 신체 체형 관리 서비스 분야에서 효과적인 신체 치수 측정 방법을 제공한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따라 의상 보정 정보를 생성하는 방법의 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 신체 치수 측정 시스템의 블록 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 신체 측정을 위한 위치 설정에 활용되는 인덱스 정보의 개념을 도시한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 인덱스 정보를 이용해 사용자 신체 정보를 합성하는 방법의 개념도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 신체 치수 측정 방법의 순서도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 신체 치수 측정 장치의 블록 구성도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는 데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. "및/또는"이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
비노출식 치수 측정과 관련한 기존의 신체 측정 기술은 사람을 다양한 각도에서 여러 장 촬영하고, 촬영된 영상을 기반으로 3D 복원을 수행하여 3차원 포인트 클라우드 데이터를 생성하는 방식으로 이루어졌다. 생성된 포인트 클라우드 데이터는 면을 가지는 메쉬 형태로 변형되는데, 이 경우 스캐너로 생성한 것과 같은 형태의 비 정규화된 메쉬 데이터가 생성된다. 이 데이터는 정점의 개수, 면의 개수, 방향, 연결정보 등이 임의로 설정되어 알고리즘으로 데이터를 처리하기에 적합하지 않아 전이 과정을 거치게 된다. 전이 과정을 거친 데이터는 정점의 개수 및 면의 연결성 정보 등이 정형화되어 인체 치수를 측정하기에 적당한 구조로 변형된 형태를 가진다. 최종적으로 전이된 모델을 이용해 신체 치수 정보를 출력한다.
이러한 종래 방식의 신체 치수 측정은 통상적으로 속옷을 입거나, 인체에 타이트하게 붙어있는 옷을 입고 신체 치수 정보를 측정하는 방식을 기반으로 하여 수행되었다. 따라서, 일반적인 의복을 착용한 상태에서는 이러한 종래 방식이 올바르게 동작하는 것을 기대하기 어렵다. 그에 따라 종래 방식을 이용하는 경우 일상복의 의상을 착용한 상태에서 의상을 제거하여 복원 및 보정하는 기술을 별도로 필요로 하게 된다.
현재 개발되는 딥러닝 기술을 이용하여 엔드-투-엔드(end-to-end) 기반의 학습 방법을 사용할 수도 있지만, 해당 방법은 다양한 의상에 대한 학습데이터 확보가 어렵다는 점에서 양호한 옵션이 되기 어렵다.
따라서, 본 발명에서는 의상 보정 정보를 이용하여 일상복을 입은 상태에서 신체 치수 측정을 가능토록 하는 신체 치수 측정 방법을 제공한다. 보다 상세하게는, 본 발명은 현재 착용 중인 의상정보(카테고리 정보)를 입력하여 대상자가 의상을 착용한 상태에서 인체의 치수를 측정하는 방법 및 측정된 신체 치수 정보를 합성하여 사용자의 단말에 제공하는 방법을 제안한다.
예를 들어, 의상의 카테고리로서 “셔츠” 및 “바지”라는 정보를 제공하면, 본 발명에 따른3D 객체 생성 장치에서 해당 의상의 카테고리에 따라 의상에 의한 오프셋을 반영하여 신체 치수를 복원한다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따라 의상 보정 정보를 생성하는 방법의 개념도이다.
도 1에서는, 신체치수 측정 서비스를 제공하기 전에 미리 수행하는 사전 작업으로, 신체 치수를 알고 있는 인체에 대해 다양한 옷을 사전에 착용하여 신체 치수를 측정함으로써, 각 카테고리의 의상에 적용될 수 있는 측정보정 오프셋 정보를 미리 정의하는 과정을 설명한다.
동일한 사람이 양복을 입었을 경우와 셔츠 등을 입었을 경우 동일한 신체 치수 정보가 추출되는 것이 바람직하다. 도 1에 도시된 의상정보 보정 모듈(10)은 각 카테고리의 의상이 입력되었을 때 카테고리별 의상 보정 정보를 유추하여 산출한다. 예를 들어, 가슴 둘레가 100인 사람을 기준으로 양복 카테고리의 의상을 입고 측정한 경우 측정값이 104라면, 오프셋은 4가 된다. 유사하게, 셔츠 카테고리의 의상을 입은 경우 측정값이 101이면, 오프셋 정보는 1로 설정될 수 있다.
의상 정보 보정 모듈의 입력 데이터는, 대상자가 의상을 입은 상태를 실측하여 획득한 데이터일 수도 있고, 스캐너 등으로 스캔한 후 산출된 데이터일 수도 있다. 의장 정보 보정과 관련한 데이터는 모든 의상에 대한 측정을 진행하여 획득할 수도 있지만 이러한 방법의 경우 효율성이 떨어질 수밖에 없다. 따라서, 본 발명에서는 의상에 대한 일정 개수의 카테고리를 설정하고, 각 의상 카테고리에 대한 평균 오프셋 정보를 정의한다. 의상 카테고리는 상의/하의 따로 정의될 수 있으며, 서비스 및 측정 정밀도에 따라 다르게 정의될 수 있다. 하지만, 치마 등 사용자의 인체 정보를 완전히 가리는 의상의 경우는 카테고리 정보로 사용하지 않고 본 발명에 따른 입력 대상으로 고려하지 않을 수 있다.
도 1의 실시예를 통해 설명된 의상정보 보정 모듈(10)은 단순한 매핑 테이블 형태로 동작할 수도 있고, 인공지능 기반의 추론 엔진으로 동작할 수도 있다. 이러한 방식으로 구축된 의상정보 보정 모듈은 매핑 테이블 형태 또는 추론 엔진의 형태로 아래에서 설명될 3D 객체 생성 장치에 의해 활용될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 신체 치수 측정 시스템의 블록 구성도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명에 따른 신체 치수 측정 시스템은 3D객체생성 장치(100), 3D 객체전이 장치(200), 3D 인체측정 장치(300) 및 사용자 단말(400)을 포함할 수 있다. 도 2의 실시예에서는 3D객체생성 장치(100), 3D 객체전이 장치(200), 3D 인체측정 장치(300)가 별개의 하드웨어로 구현되는 것으로 도시되어 있으나, 이들 장치는 필요에 따라 하나의 장치 또는 시스템과 같은 하드웨어에 통합 구현될 수 있다.
3D 객체 생성 장치(100)는 사용자의 사진 또는 동영상을 입력으로 수신하여 의상을 착용한 사용자의 인체 치수를 측정할 수 있다. 3D 객체 생성 장치(100)는 또한 의상 카테고리 정보를 입력으로 수신한다. 여기서, 의상 카테고리 정보를 통해 현재 사용자의 상의가 어떤 카테고리인지, 하의가 어떤 카테고리인지를 정의할 수 있다. 의상 카테고리 정보는 예를 들어, “양복 상의”, “양복 하의”등이 될 수 있다. 여기서, 의상 테고리 정보는 서비스 업체에 의해 사전에 정의될 수 있다.
3D 객체 생성 장치(100)는 사용자의 사진 또는 동영상과 의상 정보를 이용하여 3가지 정보를 생성할 수 있다. 여기서, 3가지 정보는 의상 보정 정보, 의상 제거 바디 외형에 대한 정보, 의상 포함 바디 외형에 대한 정보를 포함할 수 있다.
3D 객체 생성 장치(100)는 매핑 테이블 형태 또는 추론 엔진의 형태의 의상정보 보정 장치를 이용해 입력된 의상 카테고리에 대한 의상 보정 정보(예를 들어, 오프셋)를 산출하여 3D 인체 측정 장치(300)로 제공할 수 있다.
3D 객체 생성 장치(100)는 딥러닝 기반 방식을 이용해 의상이 제거된 naked 바디 외형을 생성할 수 있다. 이 방식을 이용해 생성된 의상 제거 바디 외형에 대한 결과물은 사용자가 착용한 의상의 다양성으로 한계가 있다. 본 발명은 이러한 한계를 극복하기 위해 의상 보정 정보를 이용해 신체 측정의 정밀도를 높이고자 한다.
추가적으로, 3D 객체 생성 장치(100)는 의상을 포함하는 바디 외형에 대한 정보를 생성할 수 있다. 의상을 포함하는 바디 외형에 대한 정보는 사용자 단말에 입력되어 치수 측정 정보와 함께 사용자에게 디스플레이 제공될 수 있다
3D 객체 전이 장치(200)는 표준 템플릿 3D 모델과 의상 제거 바디 외형을 입력으로 수신하고, 의상 제겅 바디 외형을 이용해 템플릿 3D 모델을 변형하여 전이된 3D 모델을 생성할 수 있다. 3D 객체 전이 장치(200)는 전이된 3D모델을 생성함에 있어, 겉모양은 의상 제거 바디 외형을 따르고 3D 모델 데이터의 구조로는 템플릿 3D 모델을 적용한다. 이러한 방식은 측정 등의 3D 데이터 처리에 유리하게 작용할 수 있다. 3D 객체 전이 장치(200)는 전이된 3D 모델을 생성하여 3D 인체 측정 장치로 제공한다.
3D 인체 측정 장치(300)는 3D 객체 전이 장치(200)로부터 수신한 전이된 인체모델뿐 아니라, 의상 보정 정보(120) 및 측정부위 리스트를 추가로 활용하여 인체 치수를 측정한다. 측정부위 리스트는 템플릿 3D 모델의 인덱스 정보로 구성될 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 신체 측정을 위한 위치 설정에 활용되는 인덱스 정보의 개념을 도시한다.
본 발명에 따른 신체 측정시, 예를 들어 도 3의 i 1 에서 i 5 까지의 길이를 측정한다고 가정한다. i 1 은 그 점의 버텍스(vertex) 인덱스를 정의할 수 있다. 이 경우, 본 발명의 일 실시예에 따른 3D 인체 측정 장치는 측정하고자 하는 신체 부위에 부합하는 i 1 에서 i 5 까지의 5개의 인덱스를 선택할 수 있다. 3D 인체 측정 장치는 또한, 이를 기초로 각 인덱스에 대한 에지의 길이의 합을 측정 값으로 출력할 수 있다. 3D 인체 측정 장치는 또한, 해당 신체 부위의 끝점에 대한 인덱스인 i 1 과 i 5 를 제공하여 직선거리, 최단거리, 지오데식(geodesic) 거리 등을 측정한 값을 결과로 제공할 수도 있다. 즉, 본 발명의 일 실시예에 따른 3D 인체 측정 장치는 응용 서비스에 따라 다양한 방법으로 신체 부위별 치수를 측정할 수 있다.
또한, 본 발명에서는 측정 위치에 대한 인덱스를 사용자가 사전에 혹은 실시간으로 제공하여, 사용자 혹은 서비스가 원하는 측정 부위를 자유롭게 측정할 수 있다.
3D 인체 측정 장치(300)는 전이된 3D모델에 측정하려는 부위별 오프셋 비율정보를 반영하여 인체 관련 측정 값을 산출한다. 3D 인체 측정 장치(300)는 산출된 인체 관련 측정 값을 사용자 단말(400)로 제공할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 인덱스 정보를 이용해 사용자 신체 정보를 합성하는 방법의 개념도이다.
사용자 단말(400)은 3D 객체 생성 장치(100)에 의해 생성된 의상 포함 바디 외형에 대한 정보 및 3D 인체 측정 장치(300)에 의해 생성된 인체 측정 데이터 및 측정부위 인덱스 정보를 입력으로 수신할 수 있다. 사용자 단말(400)은 의상 포함 바디 외형에 대한 정보, 인체 측정 데이터 및 측정부위 인덱스 정보를 이용해 정확한 위치에 사용자의 신체 정보를 합성할 수 있다. 기존 기술의 경우에는 인덱스 형태의 측정부위 리스트 정보를 활용하지 않았기 때문에, 비슷한 위치(예를 들어, 허리 둘레의 경우 허리 비슷한 위치에 허리 둘레 정보를 합성함)에 합성할 수 밖에 없었다. 하지만, 본 발명에서는 측정부위 리스트를 이용해 의상 포함 바디 외형에 대한 정보의 토폴로지가 템플릿 3D 모델과 동일한 경우 정확한 위치에 사용자 신체를 합성하여 제공할 수 있다.
또는, 의상 포함 바디 외형에 대한 정보에 대해 전이 과정이 수행되면 의상 포함 바디 외형의 토폴로지가 템플릿 3D 모델과 동일하게 되므로, 사용자 단말(400)이 템플릿 모델 인덱스 리스트와 동일한 인덱스 정보를 이용해 사용자 치수를 정합할 수 있다.
도4를 참조하면, 3D 정합(41)의 경우 측정부위 리스트(또는 템플릿 모델 인덱스 리스트)를 입력으로 수신하여, 이를 기초로 직접 키 등의 치수 정보를 랜더링할 수 있다. 또한, 2D정합의 경우(42)에는, 랜더링시 사용되는 카메라 정보를 이용하여 대상 인덱스의 화면상 좌표를 알 수 있기에 정확한 위치에 치수 정보를 랜더링할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 신체 치수 측정 방법의 순서도이다.
도 5에 도시된 신체 치수 측정 방법은, 앞서 실시예들을 통해 설명된 3D객체생성 장치, 3D 객체전이 장치, 3D 인체측정 장치, 및 사용자 단말 중 하나 이상에 의해 수행될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 신체 치수 측정 방법에서는 우선 사용자 영상을 획득하고(S510), 의상 카테고리 정보에 기초하여 획득한 사용자 영상으로부터 의상 제거 바디 외형 정보를 산출할 수 있다(S520).
이후, 의상 제거 바디 외형 정보를 이용해 인체 관련 템플릿 3D 모델을 변형하여 전이된 3D 모델을 생성한다(S530).
전이된 3D 모델이 생성되면, 템플릿 3D 모델, 전이된 3D 모델, 의상 보정 정보, 및 템플릿 모델 인덱스 리스트 중 적어도 하나를 이용해 관심 신체 부위 관련 측정 데이터를 도출할 수 있다(S540).
여기서, 의상 보정 정보는 오프셋 형태로 제공될 수 있으며, 측정부위 리스트는 템플릿 3D 모델의 인덱스 정보로 구성될 수 있다.
최종적으로, 예를 들어, 사용자 단말 등에서 도출된 관심 신체 부위 관련 측정 데이터를 이용해 관심 신체 부위를 합성할 수 있다(S550).
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 신체 치수 측정 장치의 블록 구성도이다.
도 6의 실시예에 도시된 신체 치수 측정 장치는 앞서 실시예들을 통해 설명한 3D 인체측정 장치의 기능 중 많은 부분을 공유하는 장치로 이해될 수 있다. 또한, 신체 치수 측정 장치는3D 객체 생성 장치, 3D 객체전이 장치, 및 3D 인체측정 장치 중 적어도 하나의 기능이 통합된 형태의 장치로 이해될 수도 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 신체치수 측정 장치는, 적어도 하나의 프로세서(310), 상기 프로세서를 통해 실행되는 적어도 하나의 명령을 저장하는 메모리(320) 및 네트워크와 연결되어 통신을 수행하는 송수신 장치(330)를 포함할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 신체치수 측정 장치는 또한, 하나 이상의 카메라와 유선 또는 무선으로 연결되어 카메라가 획득하는 영상을 수신할 수 있다.
상기 적어도 하나의 명령은 의상 카테고리 정보에 기초하여 사용자 영상으로부터 의상 제거 바디 외형 정보를 산출하도록 하는 명령, 의상 제거 바디 외형 정보를 이용해 인체 관련 템플릿 3D 모델을 변형하여 전이된 3D 모델을 생성하도록 하는 명령, 상기 템플릿 3D 모델, 상기 전이된 3D 모델, 의상 보정 정보, 및 템플릿 모델 인덱스 리스트 중 적어도 하나를 이용해 관심 신체 부위 관련 측정 데이터를 도출하도록 하는 명령 및 상기 관심 신체 부위 관련 측정 데이터를 이용해 관심 신체 부위를 합성하도록 하는 명령을 포함할 수 있다.
신체치수 측정 장치(300)는 또한, 입력 인터페이스 장치(340), 출력 인터페이스 장치(350), 저장 장치(360) 등을 더 포함할 수 있다. 신체치수 측정 장치(300)에 포함된 각각의 구성 요소들은 버스(bus)(370)에 의해 연결되어 서로 통신을 수행할 수 있다.
프로세서(310)는 메모리(320) 및 저장 장치(360) 중에서 적어도 하나에 저장된 프로그램 명령(program command)을 실행할 수 있다. 프로세서(310)는 중앙 처리 장치(central processing unit, CPU), 그래픽 처리 장치(graphics processing unit, GPU), 또는 본 발명의 실시예들에 따른 방법들이 수행되는 전용의 프로세서를 포함할 수 있다. 메모리(320) 및 저장 장치(360) 각각은 휘발성 저장 매체 및 비휘발성 저장 매체 중 적어도 하나로 구성될 수 있다. 예를 들어, 메모리는 읽기 전용 메모리(read only memory, ROM) 및 랜덤 액세스 메모리(random access memory, RAM) 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다.
이상 실시예들을 통해 살펴본 본 발명은 의상을 착용한 상태에서도 신체 치수를 측정할 수 있도록 한다. 본 발명은 온라인 맞춤형 의류서비스 및 신체 체형 관리 서비스 분야에서 활용될 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 방법의 동작은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 프로그램 또는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의해 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산 방식으로 컴퓨터로 읽을 수 있는 프로그램 또는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 롬(rom), 램(ram), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같이 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치를 포함할 수 있다. 프로그램 명령은 컴파일러(compiler)에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터(interpreter) 등을 사용해서 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다.
본 발명의 일부 측면들은 장치의 문맥에서 설명되었으나, 그것은 상응하는 방법에 따른 설명 또한 나타낼 수 있고, 여기서 블록 또는 장치는 방법 단계 또는 방법 단계의 특징에 상응한다. 유사하게, 방법의 문맥에서 설명된 측면들은 또한 상응하는 블록 또는 아이템 또는 상응하는 장치의 특징으로 나타낼 수 있다. 방법 단계들의 몇몇 또는 전부는 예를 들어, 마이크로프로세서, 프로그램 가능한 컴퓨터 또는 전자 회로와 같은 하드웨어 장치에 의해(또는 이용하여) 수행될 수 있다. 몇몇의 실시예에서, 가장 중요한 방법 단계들의 하나 이상은 이와 같은 장치에 의해 수행될 수 있다.
실시예들에서, 프로그램 가능한 로직 장치(예를 들어, 필드 프로그머블 게이트 어레이)가 여기서 설명된 방법들의 기능의 일부 또는 전부를 수행하기 위해 사용될 수 있다. 실시예들에서, 필드 프로그머블 게이트 어레이는 여기서 설명된 방법들 중 하나를 수행하기 위한 마이크로프로세서와 함께 작동할 수 있다. 일반적으로, 방법들은 어떤 하드웨어 장치에 의해 수행되는 것이 바람직하다.
이상 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

Claims (1)

  1. 의상 카테고리 정보에 기초하여 사용자 영상으로부터 의상 제거 바디 외형 정보를 산출하는 단계;
    의상 제거 바디 외형 정보를 이용해 인체 관련 템플릿 3D 모델을 변형하여 전이된 3D 모델을 생성하는 단계;
    상기 템플릿 3D 모델, 상기 전이된 3D 모델, 의상 보정 정보, 및 템플릿 모델 인덱스 리스트 중 적어도 하나를 이용해 관심 신체 부위 관련 측정 데이터를 도출하는 단계; 및
    상기 관심 신체 부위 관련 측정 데이터를 이용해 관심 신체 부위를 합성하는 단계를 포함하는, 신체 치수 측정 방법.
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