KR20210027028A

KR20210027028A - 신체 측정 디바이스 및 그 제어 방법

Info

Publication number: KR20210027028A
Application number: KR1020200026753A
Authority: KR
Inventors: 유은경; 이원주; 자우르 파탈리에브; 최현수
Original assignee: 엘지전자 주식회사
Priority date: 2019-09-01
Filing date: 2020-03-03
Publication date: 2021-03-10
Also published as: US11527026B2; EP4023155A4; EP4023155A1; US20210256747A1; WO2021040156A1; CN114375177A

Abstract

간편하게 신체 사이즈를 측정하기 위해, RGB 이미지와 뎁스 이미지를 포함하는 이미지를 캡쳐하는 카메라, 디스플레이, 상기 캡쳐된 이미지를 기초로 사용자의 신체 윤곽 이미지 및 스켈레톤 이미지를 포함하는 소스 이미지를 획득하고, 상기 소스 이미지를 기초로 신체 키를 포함하는 신체 사이즈를 획득하고, 상기 디스플레이가 상기 신체 사이즈를 디스플레이하도록 제어하는 제어부를 포함하는 신체 측정 디바이스를 제공한다.

Description

신체 측정 디바이스 및 그 제어 방법{BODY MEASURING DEVICE AND CONTROLLING METHOD FOR THE SAME}

본 발명은 신체 측정 디바이스 및 그 제어 방법에 관한 것으로, 사용자의 이미지를 캡쳐하고, 캡쳐된 이미지를 기반으로 신체 윤곽 이미지 및 스켈레톤 이미지를 획득하고, 획득된 신체 윤곽 및 스켈레톤 이미지를 기초로 사용자의 신체 사이즈를 측정하는 신체 측정 디바이스 및 그 제어 방법에 관한 것이다.

의류 구매에 있어, 구매자는 자신의 신체 사이즈를 정확하게 파악할 필요가 있다. 특히, 온라인을 통한 구매시에는 의류를 입어볼 수 없으며, 오프라인을 통한 구매시에는 착용해 볼 상황이 여의치 않거나, 번거로움을 제공하고, 의류에 손상을 일으킬 수도 있으며, 시간을 지체시키기도 한다.

이러한 문제를 해결하기 위해 개발된 기술 중 상용화된 기술은 3D 스캐너를 이용하거나 다수의 디지털 카메라를 세팅하여 신체 사이즈를 측정하는 것들이 있다. 그러나, 이러한 기술들은 특정 장소가 필요하고, 고가의 장비가 필요해서 소비자가 이용하기 어렵고, 활용도가 떨어지는 문제점이 있었다.

또한 종래의 카메라는 사용자가 나체인 상태, 또는 신체에 붙는 타이트 핏(tight fit)의 상태에서만 신체 사이즈를 측정 가능한 한계가 있었다.

본 발명의 일 실시 예는, 사용자가 특정 포즈를 취하면, 사용자의 이미지를 캡쳐하고, 캡쳐된 이미지를 기반으로 사용자의 신체 윤곽 및 스켈레톤 이미지를 획득하고, 획득된 신체 윤곽 및 스켈레톤 이미지를 기초로 사용자의 신체 사이즈를 측정하는 신체 측정 디바이스 및 그 제어 방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.

본 발명의 또 다른 일 실시 예는, 신체 윤곽 및 스켈레톤 이미지로부터 신체 길이를 추출하고, 둘레를 구할 경우 신체 길이에 특정 파라미터를 곱하여 후면 허리 둘레 길이를 결정하는 신체 측정 디바이스 및 그 제어 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.

본 발명의 또 다른 일 실시 예는, 루즈 핏(loose fit) 상태의 사용자가 측정을 한 경우, 즉 헤어, 옷, 또는 신발 등으로 인한 노이즈가 캡처된 이미지에 포함된 경우, 이를 보정하여 정확한 신체 사이즈를 획득하는 것을 목적으로 한다.

본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제는 상기 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 발명의 일 실시 예에 따르면, RGB 이미지와 뎁스 이미지를 포함하는 이미지를 캡쳐하는 카메라, 디스플레이 및 상기 캡쳐된 이미지를 기초로 사용자의 신체 윤곽 이미지 및 스켈레톤 이미지를 포함하는 소스 이미지를 획득하고, 상기 소스 이미지를 기초로 신체 키를 포함하는 신체 사이즈를 획득하고, 상기 디스플레이가 상기 신체 사이즈를 디스플레이하도록 제어하는 제어부를 포함하는 신체 측정 디바이스를 제공한다.

본 발명의 다른 실시 예에 따르면, RGB 이미지와 뎁스 이미지를 포함하는 이미지를 캡쳐하는 단계, 상기 캡쳐된 이미지를 기초로 사용자의 신체 윤곽 이미지 및 스켈레톤 이미지를 포함하는 소스 이미지를 획득하는 단계, 상기 소스 이미지를 기초로 신체 키를 포함하는 신체 사이즈를 획득하는 단계 및 상기 디스플레이가 상기 신체 사이즈를 디스플레이하도록 제어하는 단계를 포함하는 신체 측정 디바이스의 제어 방법을 제공한다.

본 발명의 일 실시 예에 따르면, 사용자가 특정 포즈를 취하면, 사용자의 이미지를 캡쳐하고, 캡쳐된 이미지로부터 사용자의 신체 윤곽 및 스켈레톤 이미지를 생성하고, 생성된 신체 윤곽 이미지를 기초로 사용자의 신체 사이즈를 측정할 수 있어서, 간단한 동작으로 사용자의 이미지를 캡쳐하고, 정확한 신체 사이즈를 측정할 수 있다.

본 발명의 다른 일 실시 예에 따르면, 캡쳐된 이미지로부터 스켈레톤 이미지를 추출하고, 스켈레톤 이미지, RGB 이미지, 뎁스 이미지를 결합하여 사용자의 신체 윤곽 이미지를 생성할 수 있어서, 보다 정확하게 사용자의 신체 사이즈를 측정할 수 있다.

본 발명의 또 다른 일 실시 예에 따르면, 신체 윤곽 이미지로부터 제1 길이를 추출하고, 제1 길이에 특정 파라미터를 곱하여 후면 허리 둘레 길이를 결정할 수 있어서 전면 이미지에서 보이지 않는 허리 둘레 길이를 정확하게 측정할 수 있다.

본 발명의 또 다른 일 실시 예에 따르면, 사용자의 헤어 볼륨까지 신체 키 측정에 포함된 경우에도, 이를 보정하여 정확한 신체 키를 획득할 수 있다.

본 발명의 또 다른 일 실시 예에 따르면, 사용자가 신발을 착용한 상태에서 이미지가 캡쳐된 경우에도, 이를 보정하여 정확한 신체 키를 획득할 수 있다.

본 발명의 또 다른 일 실시 예에 따르면, 사용자가 헐렁한 옷을 착용한 상태에서 이미지가 캡쳐된 경우에도, 이를 보정하여 정확한 둘레 값들을 획득할 수 있다.

본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른, 신체 측정 디바이스의 구성도를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른, 신체 측정 디바이스의 제어 방법의 순서도를 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른, 신체 측정 디바이스 앞에 사용자가 서있는 것을 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 신체 측정 디바이스 앞에 사용자가 서있는 것을 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른, 신체 측정 디바이스의 제어 방법의 순서도를 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른, 입력 이미지를 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른, 신체 윤곽 이미지를 생성하는 것을 도시한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른, 사용자의 신체 사이즈 측정 결과를 도시한 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른, 신체 측정 알고리즘을 설명하는 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른, 사용자의 포즈를 도시한 도면이다.
도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른, 스켈레톤 이미지를 도시한 도면이다.
도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른, RGB 이미지와 뎁스 이미지를 사용하여 타겟 분할하는 것을 도시한 도면이다.
도 13은 본 발명의 일 실시 예에 따른, 신체 사이즈 측정 대상을 설명하는 것을 도시한 도면이다.
도 14는 본 발명의 일 실시 예에 따른, 사용자의 신장을 측정하는 것을 도시한 도면이다.
도 15는 본 발명의 일 실시 예에 따른, 사용자의 허리 둘레 길이를 측정하는 두 가지 방법을 설명한 도면이다.
도 16은 본 발명의 일 실시 예에 따른, 허리 둘레 길이를 측정하는 것을 설명한 도면이다.
도 17은 본 발명의 일 실시 예에 따른, 전면 허리 둘레 길이, 측면 허리 둘레 길이, 후면 허리 둘레 길이를 측정하는 것을 도시한 도면이다.
도 18은 본 발명의 일 실시 예에 따른, 사용자의 실제 키와 측정 키에 대한 데이터를 도시한 도면이다.
도 19는 본 발명의 일 실시 예에 따른, 사용자의 실제 가슴 둘레 길이와 측정 가슴 둘레 길이에 대한 데이터를 도시한 도면이다.
도 20은 본 발명의 일 실시 예에 따른, 사용자의 실제 언더 버스트 둘레 길이와 측정 언더 버스트 둘레 길이에 대한 데이터를 도시한 도면이다.
도 21은 본 발명의 일 실시 예에 따른, 사용자의 실제 허리 둘레 길이와 측정 허리 둘레 길이에 대한 데이터를 도시한 도면이다.
도 22는 본 발명의 일 실시 예에 따른, 사용자의 실제 엉덩이 둘레 길이와 측정 엉덩이 둘레 길이에 대한 데이터를 도시한 도면이다.
도 23은 본 발명의 일 실시 예에 따른, 사용자의 신체 사이즈 측정 데이터의 에러와 정확도에 대한 데이터를 도시한 도면이다.
도 24는 본 발명의 일 실시 예에 따른, 사용자의 신체 사이즈 측정 데이터의 에러와 정확도에 대한 데이터를 도시한 도면이다.
도 25는 본 발명의 일 실시 예에 따른, 신체 측정 디바이스의 제어 방법에 관한 순서도이다.
도 26은 본 발명의 일 실시 예에 따른, 헤어 볼륨 값을 구하기 위한 얼굴 정보를 나타낸 개념도이다.
도 27은 본 발명의 일 실시 예에 따른, 헤어 볼륨 값을 구하기 또 다른 방법에 관한 개념도이다.
도 28은 본 발명의 일 실시 예에 따른, 신체 키 보정을 위한 스켈레톤 이미지 및 일부 확대도이다.
도 29는 본 발명의 일 실시 예에 따른, 신체 키 추정에 관한 실험 값이다.
도 30은 본 발명의 일 실시 예에 따른, 신체 측정 디바이스의 카메라의 구조를 도시한 도면이다.
도 31은 본 발명의 일 실시 예에 따른, 신체 측정 디바이스의 사용 예를 도시한 도면이다.
도 32는 본 발명의 일 실시 예에 따른, 신체 측정 디바이스의 실행 화면을 도시한 도면이다.
도 33은 본 발명의 일 실시 예에 따른, 신체 측정 디바이스의 실행 화면을 도시한 도면이다.
도 34는 본 발명의 일 실시 예에 따른, 신체 측정 디바이스의 실행 화면을 도시한 도면이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시 예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다.

또한, 본 명세서에 개시된 실시 예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 실시 예의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.

또한, 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시 예를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 명세서에 개시된 기술적 사상이 제한되지 않으며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.

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.

단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.

본 출원에서, "포함한다" 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.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른, 신체 측정 디바이스의 구성도를 도시한 도면이다.

도 1을 참조하면, 신체 측정 디바이스(100)는 카메라(110), 디스플레이(120), 제어부(130), 센서부(140) 및 메모리(150)를 포함한다.

카메라(110)는 RGB 이미지와 뎁스 이미지를 포함하는 제1 이미지를 캡쳐한다.

카메라(110)는 뎁스 이미지를 캡쳐할 수 있는 뎁스 카메라(110), RGB 컬러 영상을 획득할 수 있는 RGB 카메라 및 뎁스 이미지를 만들 수 있는 IR 카메라를 포함한다.

뎁스 카메라(110)는 SL 카메라를 포함한다. SL 카메라는 구조광 방식(SL, Structured Light)을 이용한 카메라로, 특정 패턴의 신호를 방사해 물체 표면에 따라 패턴이 변형된 정도를 분석해 심도를 계산한다. 예를 들어, SL 카메라를 작동시키면 도트 프로젝터라는 부품에서 3만개의 점으로 된 적외선 패턴을 얼굴에 쏘아 준다. 이 패턴은 책상 같은 평면 공간에 쏘면 왜곡없이 다시 적외선 카메라로 반사되지만, 사람의 얼굴은 평면이 아니다. 눈코입의 위치와 크기에 따라 굴곡이 수 없이 많다. 따라서 도트 프로젝터에서 나온 빛은 얼굴에 반사되면서 일정한 패턴의 왜곡이 형성된다. SL 방식의 카메라는 이 패턴의 변화를 읽어 사용자를 인식한다.

뎁스 이미지는 뎁스 맵을 포함한 이미지를 의미한다. 뎁스 맵은 (depth map)은 3차원 컴퓨터 그래픽에서 관찰 시점(viewpoint)으로부터 물체 표면과의 거리와 관련된 정보가 담긴 하나의 이미지를 의미한다.

카메라(110)는 뎁스 카메라, RGB 카메라를 포함한다. 또한, 카메라(110)는 뎁스 카메라, RGB 카메라를 개별적으로 포함할 수 있다. 카메라(110)는 적어도 하나의 뎁스 카메라와 적어도 하나의 RGB 카메라를 포함할 수 있다.

디스플레이(120)는 제어부(130)로부터의 제어 명령에 따라 그래픽 이미지를 디스플레이한다.

제어부(130)는 제1 이미지를 기초로 사용자의 포즈를 추정하고, 사용자의 포즈가 제1 포즈인 경우, 카메라(110)가 전방의 사용자의 신체 이미지를 포함하는 제2 이미지를 캡쳐하도록 제어하고, 캡쳐한 제2 이미지를 기초로 사용자의 신체 윤곽 이미지를 생성하고, 생성된 상기 신체 윤곽 이미지를 기초로 사용자의 신체 사이즈를 측정하고, 디스플레이(120)가 사용자의 신체 사이즈를 디스플레이하도록 제어한다.

제어부(130)는 칩셋(chipset)의 물리적 형태로 구현될 수 있다. 제어부(130)는 단일의 칩셋으로 구현되거나, 또는 복수의 칩셋으로 구현될 수도 있다. 제어부(130)는 프로세서(processor)로서의 역할을 수행할 수 있으며, 대표적으로 시스템-온-칩(system on chip; SOC), 또는 어플리케이션 프로세서(application processor)가 될 수 있다.

센서부(140)는 제어부(130)로부터의 제어 명령에 따라 사용자와의 거리를 센싱한다.

메모리(150)는 제어부(130)로부터의 제어 명령에 따라, 제1 이미지, 제2 이미지를 저장한다.

도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른, 신체 측정 디바이스의 제어 방법의 순서도를 도시한 도면이다. 본 발명은 제어부(130)에 의하여 수행된다.

도 2를 참조하면, RGB 이미지와 뎁스 이미지를 포함하는 제1 이미지를, 카메라(110)를 통하여, 캡쳐한다(S210).

제1 이미지를 기초로 사용자의 포즈를 추정한다(S220).

사용자의 포즈가 제1 포즈인 경우, 카메라(110)가 전방의 상기 사용자의 신체 이미지를 포함하는 제2 이미지를 캡쳐하도록 제어한다(S230).

캡쳐한 상기 제2 이미지를 기초로 상기 사용자의 신체 윤곽 이미지를 생성한다(S240). 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 제어부(130)는 제1 이미지를 기초로 스켈레톤 이미지를 추출한다.

생성된 신체 윤곽 이미지를 기초로 사용자의 신체 사이즈를 측정한다(S250). 또한, 제어부(130)는 신체 윤곽 이미지 및 스켈레톤 이미지를 기초로 신체 사이즈를 측정할 수 있다.

디스플레이(120)가 사용자의 신체 사이즈를 디스플레이하도록 제어한다 (S260).

도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른, 신체 측정 디바이스 앞에 사용자가 서있는 것을 도시한 도면이다.

도 3을 참조하면, 사용자는 신체 측정 디바이스(100) 앞에 사용자(200)가 서 있다. 여기서, 카메라(110)는 뎁스 카메라를 포함한다.

먼저, 카메라(110) 위치에 대하여 설명한다.

카메라(110)에 다리 부분이 촬영 되지 않기 때문에, 키를 측정하기 위하여 고정 값으로 놓는다. 측정하고자 하는 물체의 범위(키의 경우 140 cm ~ 200 cm)에 따라 카메라(110)의 위치가 변한다. 카메라(110)와 사용자(200) 사이의 거리는 측정하는 대상의 크기, 카메라(110)의 FOV(field of view) 를 고려하여 결정한다. 뎁스 카메라(110)의 거리 값에 대한 정확도를 고려하여 결정한다. 즉, 정확도가 높은 위치를 선택하는 것이 중요하며, 카메라(110)와 사용자(200) 사이의 거리가 너무 가깝거나 멀 경우 뎁스의 정확도가 하락한다.

카메라(110)의 위치는 지면으로부터 1.3 m 가 될 수 있다.

카메라(110)와 사용자 사이의 거리는 1.0 ~ 1.5 m 가 될 수 있다.

카메라(110)의 해상도에 대하여 설명한다. 카메라의 해상도가 높을 수록 MPP(Meter Per Pixel)의 정확도가 높아지므로, 더 정확하게 측정할 수 있다.

카메라(110)의 입력 영상에 대하여 설명한다.

입력 이미지는 i) 뎁스 이미지, ii) 뎁스 이미지, RGB 이미지, iii) 뎁스 이미지, IR RAW 이미지가 될 수 있다.

뎁스 이미지의 경우, 제어부(130)는 뎁스 이미지로부터 신체 측정을 위한 거리, 길이 정보를 획득할 수 있다. 추가적인 RGB 이미지, IR raw 이미지가 없을 경우, 제어부(130)는 뎁스 이미지로부터 스켈레톤 이미지를 추출할 수 있다.

RGB 이미지, IR raw 이미지의 경우, 제어부(130)는 RGB 이미지, IR raw 이미지로부터 자동 촬영 등을 위한 자세를 추출한다.

또한, 추가적인 애플리케이션에 사용될 수 있다. 예를 들어, 제어부(130)는 RGB 이미지, IR raw 이미지를 기초로, 얼굴 인식을 통한 성별인식, Deep-learning 또는 몸무게 예측 알고리즘을 통한 몸무게 예측, Deep-learning을 이용하여 후면 둘레 예측 (사용자의 앞면 이미지만 촬영한 경우)을 실행할 수 있다.

또한, 제어부(130)는 뎁스 카메라로 얻은 정보와 RGB 이미지, IR-raw 이미지 입력으로 한 Deep-learning 이용한 정보를 바탕으로 하는 퓨전 알고리즘을 실행하여, 정확도를 향상 시킬 수 있다.

도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 신체 측정 디바이스 앞에 사용자가 서있는 것을 도시한 도면이다.

도 3의 실시 예와 달리, 복수의 카메라를 통해 복수의 각도에서 사용자의 이미지를 캡쳐할 수 있다. 두 개의 카메라를 통해 사용자를 촬영하는 경우, 하나는 사용자의 정면을, 나머지 하나는 사용자의 측면을 촬영할 수 있도록 배치될 수 있다.

카메라로부터 사용자까지의 거리는 도 3의 경우와 동일하게 설정될 수 있다. 두개의 카메라 및 사용자는 2.0 m x 2.0 m의 공간 또는 3.0 m x 3.0 m의 공간 내에 위치하는 것이 바람직하다.

전면 카메라는 지면으로부터 약 1.4 m의 높이에, 측면 카메라는 지면으로부터 약 0.7 m의 높이에 위치할 수 있다. 두 카메라에 높이 차를 두는 이유는 사용자는 세로로 직립되어 촬영되며 따라서 길이 방향으로 이격된 복수의 이미지는 정확한 정보를 얻는데 도움이 되기 때문이다.

도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른, 신체 측정 디바이스의 제어 방법의 순서도를 도시한 도면이다. 본 발명은 제어부(130)에 의하여 수행된다.

도 5를 참조하면, 뎁스 이미지, RGB 이미지를 포함하는 제1 이미지를 캡쳐한다(S410).

제1 이미지를 기초로 사용자의 포즈를 추정한다(S420).

사용자의 포즈가 제1 포즈이면(S430), 사용자의 신체 이미지를 포함하는 제2 이미지를 캡쳐한다(S440). 제어부(130)는 한 장 촬영 또는 연속 촬영하도록 카메라(110)를 제어한다. 여기서, 제1 포즈는 하나의 포즈 또는 복수의 포즈가 될 수 있다. 제1 포즈가 복수의 포즈가 되는 경우, 신체 사이즈 측정 정확도를 향상 시킬 수 있는 장점이 있다.

사용자의 포즈가 제1 포즈가 아니면(S440), 다시 제1 이미지를 기초로 사용자의 포즈를 추정한다(S420). 제어부(130)는 센서부(140)를 통하여, 사용자의 포즈의 기울기를 측정하고, 사용자의 포즈가 제1 포즈보다 소정 범위 이상 좌측 또는 우측 방향으로 더 기울어진 경우, 제어부(130)는 경고 메시지를 화면에 디스플레이한다. 제어부(130)는 스피커(미도시)가 "자세가 오른쪽으로 기울어 졌습니다. 똑바로 서주십시오"라는 음성 메시지를 출력하도록 제어할 수 있다.

본 발명에 따르면, 사용자의 포즈가 제1 포즈보다 더 기울어진 경우, 경고 메시지를 디스플레이하여, 사용자가 올바른 자세로 포즈를 취할 수 있게 하여 정확한 신체 사이즈를 측정할 수 있는 장점이 있다.

RGB 이미지, 뎁스 이미지를 결합한다(S450).

RGB 이미지, 뎁스 이미지를 기초로 신체 윤곽 이미지를 생성한다(S460). 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 제어부(130)는 RGB 이미지 및 뎁스 이미지를 기초로 신체 윤곽 이미지 및 스켈레톤 이미지를 생성할 수 있다.

신체 윤곽 이미지를 기초로 키, 가슴 둘레, 허리 둘레를 측정한다(S470).

측정된 신체 사이즈를 디스플레이한다(S480)

도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른, 입력 이미지를 도시한 도면이다. 도 6은 도 6(a)와 도 6(b)를 포함한다.

도 6(a)는 입력 이미지 중 RGB 이미지를 의미한다.

RGB 이미지는 RGB 모델을 적용한 이미지를 의미한다. RGB 모델은 가장 기본적인 색상 모델로서 색(color)을 Red, Green, Blue의 3가지 성분의 조합으로 생각하는 것이다. RGB 모델에서 검은색은 R=G=B=0, 흰색은 R=G=B=255, 빨강색은 R=255, G=B=0, 노란색은 R=G=255, B=0로 표현된다. R=G=B인 경우는 무채색인 Gray 색상이 된다.

R, G, B 각각은 0 ~ 255 사이의 값을 가질 수 있기 때문에 RGB 색상 모델을 사용하면 총 256 x 256 x 256 = 16,777,216 가지의 색을 표현할 수 있다.

도 6(b)는 입력 이미지 중 뎁스 이미지를 의미한다.

뎁스 이미지는 뎁스 맵을 생성하기 위하여 같은 장면을 다른 각도에서 촬영한 이미지를 의미한다. 뎁스 맵은 이미지에 존재하는 픽셀들의 상대적인 거리를 그레이 스케일로 구분하여 나타낸 이미지를 의미한다. 뎁스 맵의 경우, 가까운 부분은 밝은 픽셀로 나타내고, 먼 부분은 어두운 픽셀로 나타낸다.

도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른, 신체 윤곽 이미지를 생성하는 것을 도시한 도면이다. 도 7은 도 7(a), 도 7(b) 및 도 7(c)를 포함한다.

도 7(a)는 제2 이미지로부터 추출한 스켈레톤 이미지를 도시한 도면을 의미한다. 도 7(b)는 RGB 이미지와 뎁스 이미지를 결합한 이미지를 도시한 도면을 의미한다. 도 7(c)는 사용자의 신체 윤곽 이미지를 의미한다.

도 7(a)를 참조하면, 제어부(130)는 제2 이미지를 기초로 스켈레톤 이미지(610)를 추출한다.

도 7(b)를 참조하면, 제어부(130)는 RGB 이미지와 뎁스 이미지를 결합하여 결합 이미지(620)를 생성한다.

도 7(c)를 참조하면, 제어부(130)는 추출된 스켈레톤 이미지(610), RGB 이미지 및 뎁스 이미지(620)를 결합하여 사용자의 신체 윤곽 이미지(630)를 생성한다.

제어부(130)는 카메라 센터(632)를 기초로 사용자의 키를 측정한다. 이에 대한 자세한 설명은 도 14에서 후술한다.

도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른, 사용자의 신체 사이즈 측정 결과를 도시한 도면이다.

도 8을 참조하면, 제어부(130)는 사용자의 신체 사이즈 측정 결과를 화면에 디스플레이한다.

예를 들어, 신체 사이즈 측정 결과는 키(71), 가슴 둘레(72), 허리 둘레(73), 엉덩이 둘레(74)를 포함한다. 키(71)는 172 cm, 가슴 둘레(72)는 100 cm, 허리 둘레(73)는 94 cm, 엉덩이 둘레(74)는 102 cm 가 될 수 있다.

도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른, 신체 측정 알고리즘을 설명하는 도면이다.

도 9를 참조하면, 먼저 뎁스 이미지(810)와 RGB 이미지(820)를 입력으로 수신한다.

제어부(130)는 RGB 이미지(820)를 기초로 사용자의 자세를 추정하고, 포즈 키 포인트 좌표(840)를 생성한다.

제어부(130)는 뎁스 이미지(810)와 포즈 키 포인트 좌표(840)를 기초로 타겟 뎁스 맵(830)을 생성한다.

제어부(130)는 타겟 뎁스 맵(830)과 RGB 이미지(820)를 기초로 타겟 분할 이미지(850)를 생성한다.

제어부(130)는 타겟 분할 이미지(850)를 기초로 신체 사이즈 측정(860)을 실행한다.

제어부(130)는 타겟의 신체 사이즈 측정으로 키, 가슴 둘레 길이, 언더 가슴 둘레 길이, 허리 둘레 길이, 엉덩이 둘레 길이를 측정할 수 있다.

도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른, 사용자의 포즈를 도시한 도면이다. 도 10은 도 10(a), 도 10(b)를 포함한다.

도 10(a)는 사용자의 포즈를 도시한 도면이다. 도 10(a)를 참조하면, 제어부(130)는 RGB 이미지에 포함된 귀 이미지, 코 이미지, 눈 이미지, 어깨, 발꿈치, 엉덩이 이미지를 기초로 사용자의 포즈를 추정한다.

제어부(130)는 사용자의 포즈가 제1 포즈인 경우, 카메라(110)가 전방의 사용자의 신체 이미지를 포함하는 제2 이미지를 자동으로 캡쳐하도록 제어한다. 여기서, 제1 포즈는 측정 알고리즘을 실행하는 키 포즈가 될 수 있다.

키 포즈(Key pose)는 다음과 같이 정의될 수 있다. 사용자는 차렷 자세로 카메라를 응시하고, 사용자가 그의 팔을 특정 각도만큼 옆으로 벌린 자세이다. 여기서, 특정 각도는 30 도가 될 수 있다. 여기서, 키 포즈는 하나의 자세로 특정 되지 않으며 다양한 자세가 가능하다.

사용자가 키 포즈를 취하면, 카메라는 복수의 사용자 정면 이미지를 캡쳐한다. 왜냐하면, 복수의 사용자 정면 이미지를 캡쳐하는 경우, 데이터가 축적되어 한 장의 이미지보다 에러율을 낮출 수 있기 때문이다.

키 포즈는 포즈의 키 포인트로부터 확인될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 카메라의 정면 앞에 서있을 때, 키 포인트는 발목, 팔꿈치, 귀, 눈, 코, 목, 어깨, 엉덩이 등이 될 수 있다.

도 10(b)는 사용자가 복수인 경우, 신체 사이즈를 측정할 사용자를 특정하는 방법에 대하여 설명한 도면이다.

도 10(b)를 참조하면, 센서부(140)는 신체 측정 디바이스(100)와 사용자 사이의 거리를 센싱한다.

제어부(130)는 사용자가 복수인 경우, 센서부(140)를 통해 복수의 사용자 중 신체 측정 디바이스(100)와 가장 근접한 사용자(200)를 센싱하고, 사용자의 포즈가 제1 포즈이면, 카메라(110)가 전방의 사용자(200)의 신체 이미지를 포함하는 제2 이미지를 캡쳐하도록 제어한다.

복수의 제2 이미지가 캡쳐된 경우, 제어부(130)는 제2 이미지를 기초로 하는 신체 사이즈 측정은 모두 독립적으로 진행한다. 따라서, 본 발명의 경우, 에러율을 낮출 수 있는 장점이 있다.

도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른, 스켈레톤 이미지를 도시한 도면이다.

도 11을 참조하면, 제어부(130)는 제1 이미지를 기초로 스켈레톤 이미지(1010)를 추출하고, 추출된 스켈레톤 이미지(1010)를 기초로 사용자의 포즈를 추정한다.

제어부(130)는 포즈 키 포인트들을 이용하여, 사용자의 포즈를 추정할 수 있다. 키 포인트들은 귀 (17, 18), 눈 (15, 16), 코 (0), 목(0 에서 1), 어깨 (2, 5), 팔꿈치 (3, 6), 엉덩이 (9, 12)가 될 수 있다. 이러한 키 포인트들은 사용자 신체 측정을 위한 관심 영역을 선택하는데 이용된다. 또한, 이러한 키 포인트들은 키 포즈를 식별하는데 이용되고, 키 포인트들은 신체 측정 사이즈를 추정하는데 이용될 수 있다.

제어부(180)는 스켈레톤 이미지(1010)를 기초로 사용자의 포즈를 추정할 수 있다. 또한, 제어부(180)는 스켈레톤 이미지(1010)를 기초로 사용자의 팔 길이, 다리 길이, 허리 둘레 길이, 가슴 둘레 길이, 엉덩이 둘레 길이를 측정할 수 있다.

도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른, RGB 이미지와 뎁스 이미지를 사용하여 타겟 분할하는 것을 도시한 도면이다.

도 12를 참조하면, 타겟 분할은 RGB 이미지와 뎁스 이미지를 이용하여 실행된다.

타겟 분할은 다음과 같이 실행된다.

제어부(130)는 RGB 이미지, 뎁스 이미지를 결합하고, 결합된 RGB 이미지, 뎁스 이미지를 기초로 신체 윤곽 이미지를 생성한다. 이에 대하여 보다 구체적으로 설명한다.

먼저, 제어부(130)는 RGB 이미지에 의하여 가이드된 뎁스 맵을 필터링한다. 뎁스 이미지는 뎁스 맵을 포함한다.

제어부(130)는 뎁스 맵으로부터 트리맵 생성(trimap generation)을 실행한다. 제어부는 뎁스 맵을 매팅(matting)한다.

타겟 분할의 출력에 대하여 설명한다.

제어부(130)는 타겟 서브젝트의 분할된 맵을 생성한다. 다음으로, 제어부(130)는 분할된 맵에 대하여 노이즈를 제거하고, 엣지 부분을 부드럽게 하는 작업을 수행한다.

본 발명에 따르면, 분할 맵은 신체 사이즈 측정에 가이드로서 이용될 수 있다.

타겟 분할 맵에 대하여 설명한다.

도 12에 도시한 바와 같이, 신체 윤곽 이미지는 블랙 영역(1110)과 화이트 영역(1120)으로 나눌 수 있다. 제어부(130)는 블랙 영역(1110)을 전경으로 보아 맨 앞으로 놓고, 화이트 영역(1120)을 배경으로 보아 블랙 영역(1110)의 뒤에 놓는다. 여기서, 이미지에서 블랙 영역(1110)은 사용자가 관심을 가지는 인물을 의미하고, 화이트 영역(1120)은 인물 뒤의 배경을 의미할 수 있다.

따라서, 제어부(130)는 캡쳐한 제2 이미지를 기초로 사용자의 신체 윤곽 이미지(1100)를 생성한다.

도 13은 본 발명의 일 실시 예에 따른, 신체 사이즈 측정 대상을 설명하는 것을 도시한 도면이다.

도 13을 참조하면, 신체 윤곽 이미지(1200)를 기초로, 키(1210), 가슴 둘레 길이(1220), 언더 가슴 둘레 길이(1230), 허리 둘레 길이(1240), 엉덩이 둘레 길이(1250)를 측정할 수 있다.

구체적으로, 신체 사이즈를 측정할 때, 다음 데이터가 필요하다. 구체적으로, 뎁스 맵, 포즈 키 포인트 좌표, 신체 분할 마스크가 필요하다. 제어부(130)는 뎁스 맵, 포즈 키 포인트 좌표, 신체 분할 마스크를 기초로 신체 윤곽 이미지(1200)를 생성한다.

다음으로, 신체 사이즈 측정 대상은 다음과 같다. 제어부는(130)는 생성된 신체 윤곽 이미지(1200)를 기초로 사용자의 키(1210), 팔 길이, 다리 길이, 가슴 둘레 길이(1220), 허리 둘레 길이(1240), 엉덩이 둘레 길이(1250)중 적어도 하나를 측정한다.

*여기서, 측정 부위는 신체 윤곽 이미지(1200)의 윤곽을 기초로 모두 측정 가능하다. 또한 길이의 경우, 두 개로 된 포인트에 해당하는 경우, 예를 들어, 팔 길이, 다리 길이도 측정 가능하다.

다음으로, 신체 비율을 나누고, 가슴과 허리를 결정하는 것에 대하여 설명한다.

제어부(130)는 신체 윤곽 이미지(1200)를 소정 비율로 나누고, 신체 윤곽 이미지(1200)에서 돌출된 부분을 가슴으로 결정하고, 신체 윤곽 이미지(1200)에서 안쪽으로 들어간 부분을 허리로 결정한다.

예를 들어, 키(1210)는 지면(1212)으로부터 머리 끝(1214)의 거리를 의미한다.

신체 윤곽 이미지(1200)의 목과 엉덩이 사이의 범위가 신체 측정에 주로 이용된다. 이 부분은 상체 부분에서 [0, 1]로서 고려될 수 있다. 상체 부분은 가슴, 허리, 엉덩이 부분을 포함한다. 즉, 신체 윤곽 이미지를 소정 비율로 나눌 때, 목이 0 을 의미하고, 엉덩이가 1 을 의미한다.

가슴 부분은 상체에서 [0.15 - 0.25] 부분을 의미한다.

언더 버스트 부분은 상체에서 [0.35 - 0.45] 부분을 의미한다.

허리 부분은 상체에서 [0.65 - 0. 75] 부분을 의미한다.

엉덩이 부분은 상체에서 [0.95 - 1.00] 부분을 의미한다.

위의 수치는 확정값이 아니며, 제어부(130)는 메모리(150)를 참조하여, 신체 윤곽 이미지에 따라 다르게 설정할 수 있다. 메모리(150)는 다양한 신체 윤곽 이미지를 포함하고, 각각의 신체 윤곽 이미지에 대응하는 신체 비율을 저장한다.

도 14는 본 발명의 일 실시 예에 따른, 사용자의 신장을 측정하는 것을 도시한 도면이다.

도 14를 참조하면, 신체 윤곽 이미지(1300)는, 카메라 센터(1310)를 포함한다. 제어부(130)는 카메라 센터(1310)를 이용하여 사용자의 키를 측정할 수 있다.

카메라 센터(1310)는 지면에서 카메라 렌즈 사이의 거리로 카메라 높이를 의미한다.

예를 들어, 카메라 높이가 175 cm 인 경우, 제어부(130)는 센서부(140)가 카메라 높이를 측정하도록 제어한다. 카메라 높이를 기초로, 제어부(130)는 사용자의 키를 측정한다.

카메라 높이가 사용자의 키보다 작은 경우, 제어부(130)는 a) 카메라 높이와 b) 카메라와 사용자 머리 사이의 거리를 더한 값을 사용자의 키로 결정한다.

예를 들어, 카메라 높이가 175 cm 이고, 카메라와 사용자 머리 사이의 거리는 5 cm 인 경우, 제어부(130)는 175 cm 와 5 cm 를 더하여 180 cm 를 사용자의 키로 결정한다.

카메라 높이가 사용자의 키보다 큰 경우, 제어부(130)는 a) 카메라 높이에서 b) 카메라 높이와 사용자 머리 사이의 거리를 뺀 값을 사용자의 키로 결정한다.

예를 들어, 카메라 높이가 175 cm 이고, 카메라와 사용자 머리 사이의 거리는 5 cm 인 경우, 제어부(130)는 175 cm 에서 5 cm 를 차감해서 170 cm 를 사용자의 키로 결정한다.

도 15는 본 발명의 일 실시 예에 따른, 사용자의 허리 둘레 길이를 측정하는 두 가지 방법을 설명한 도면이다. 도 15는 도 15(a), 도 15(b)를 포함한다.

도 15(a)는 사용자의 전면 이미지를 캡쳐한 도면이다. 도 15(b)는 사용자의 후면 이미지를 캡쳐한 도면이다.

첫번째 방법은 전면 이미지와 후면 이미지를 모두 캡쳐한 경우이다. 이러한 경우, 제어부(130)는 둘레 길이를 뎁스 맵을 기초로 가장 정확하게 측정할 수 있다. 또한, 스켈레톤 이미지를 기초로 신체 사이즈의 비율과 깊이 정보를 알 수 있어서, 제어부(130)는 둘레 길이를 보다 정확하게 측정할 수 있다.

두번째 방법은 전면 이미지만 캡쳐한 경우이다. 후면 둘레 길이는 추정 방법을 이용하여 구할 수 있다. 즉, 후면 둘레 길이와 신체의 직선 길이와는 연관되어 있다. 실험 데이터에 기초하여, 후면 둘레 길이는 신체의 직선 길이에 특정 파라미터를 곱하여 구할 수 있다.

이에 대하여 상세한 설명은 도 16, 도 17에서 후술한다.

도 16은 본 발명의 일 실시 예에 따른, 허리 둘레 길이를 측정하는 것을 설명한 도면이다. 도 16은 도 16(a), 도 16(b)를 포함한다.

본 발명의 경우, 일 실시 예로서 허리 둘레 길이를 측정하는 것에 대해서만 설명하나, 가슴 둘레 길이, 엉덩이 둘레 길이의 경우도 같은 방법으로 모두 측정할 수 있다.

도 16(a)는 전체 사용자 신체 윤곽 이미지에서 사용자의 허리 둘레 길이 영역을 도시한 도면이다. 도 16(b)는 사용자의 허리 둘레 길이 영역을 세부적으로 도시한 도면이다.

도 16 (a)를 참조하면, 허리 둘레 길이(1510) = 전면 허리 둘레 길이(10) + 측면 허리 둘레 길이(20, 40) + 후면 허리 둘레 길이(30)가 된다.

도 16(b)에 도시한 바와 같이, 전면 허리 둘레 길이(10), 측면 허리 둘레 길이(20, 22), 후면 허리 둘레 길이(30)를 포함한 이미지를 확대해서 설명한다.

전면 허리 둘레 길이(10)의 경우, 제어부(130)는 전면 허리 둘레를 n 개의 직선으로 분리하고, n 개의 직선 길이를 각각 더해서 전면 허리 둘레 길이(10)를 구한다.

제어부(130)는 뎁스 카메라로부터 획득한 데이터 중에서 노이즈가 소정 범위 이상인 데이터를 측면 허리 둘레 길이(20)의 계산에 이용한다. 제어부(130)는 노이즈가 소정 범위 미만인 데이터를 전면 허리 둘레 길이(10)의 계산에 이용한다.

본 발명의 경우, 노이즈가 소정 범위 미만인 데이터는 명확한 데이터이므로 전면 허리 둘레 길이에 이용될 수 있고, 노이즈가 소정 범위 이상인 경우, 불명확한 데이터이므로 측면 허리 둘레 길이를 측정하는데 이용되어서, 신체 사이즈를 보다 정확하게 측정할 수 있다.

왼쪽 측면 허리 둘레 길이(20)의 경우, 직각 삼각형을 이용하여 가장 긴 변의 길이(22)를 구하고, 구한 변의 길이(22)를 두 배로 곱하여 왼쪽 측면 허리 둘레 길이(20)를 구한다.

오른쪽 허리 측면 둘레 길이(40)의 경우도 왼쪽 측면 허리 둘레 길이(20)와 동일하게 구한다.

본 발명에 따르면, 뎁스 카메라의 경우, 노이즈가 발생하여 신체의 경계선이 정확하지 않는데, 이러한 경우, 직각 삼각형을 이용하여 측면 둘레 길이를 예측할 수 있는 장점이 있다.

제어부(130)는 신체 윤곽 이미지로부터 제1 길이(32)를 추출하고, 추출된 제1 길이(32)에 특정 파라미터를 곱하여, 후면 허리 둘레 길이(30)를 결정한다.

예를 들어, 후면 둘레 길이(30)의 경우, 제1 길이 x k 파라미터를 이용하여 구한다. 여기서, k 파라미터는 실측 데이터를 기초로 하는 실험 데이터를 의미한다.

k 파라미터는 신체 부분에 따라 다르게 변한다. 예를 들어, 허리 부분의 k 파라미터는 가슴 부분의 k 파라미터보다 작다.

제1 길이(32)는 전면 허리 둘레 길이(10)의 시작점과 끝점을 직선으로 연결했을 때 길이를 의미한다.

제어부(130)는 생성된 신체 윤곽 이미지를 기초로 사용자의 전면 허리 둘레 길이(10), 측면 허리 둘레 길이(20, 40) 및 후면 허리 둘레 길이(30)를 결정하고, 전면 허리 둘레 길이(10), 측면 허리 둘레 길이(20, 40) 및 후면 허리 둘레 길이(30)를 병합하여 사용자의 신체 사이즈 중 허리 둘레 길이를 측정한다.

본원발명에 따르면, 가슴 둘레 길이, 엉덩이 둘레 길이도 위와 동일하게 측정할 수 있다.

도 17은 본 발명의 일 실시 예에 따른, 전면 허리 둘레 길이, 측면 허리 둘레 길이, 후면 허리 둘레 길이를 측정하는 것을 도시한 도면이다. 도 17은 도 17(a), 도 17(b)를 포함한다.

도 17(a)는 측면 허리 둘레 길이를 구하는 방법을 구체적으로 도시한 도면이다. 도 17(a)를 참조하면, 제어부(130)는 신체 윤곽 이미지(1610)를 기초로 측면 허리 둘레 길이를 구한다.

먼저, 측면 허리 둘레 길이(20)를 구하는 것에 대하여 설명한다. 직각 삼각형(1620)을 이용하여 측면 허리 둘레 길이를 구한다. 직각 삼각형(1620)은 제1 변(1621), 대변(1622), 제1 각도(1623)를 포함한다.

직각 삼각형(1620)의 대변(1622)의 실제 길이를 알아내는 것이 주 포인트이다. 먼저, 제어부(130)는 뎁스 카메라로부터 획득한 데이터 중에서 노이즈가 소정 범위 이상인 데이터를 측면 허리 둘레 길이(20)의 계산에 이용한다. 즉, 노이즈를 기초로 측면 허리 둘레 길이를 결정한다.

예를 들어, 노이즈가 소정 범위 이상인 경우, 제어부(130)는 제1 변(1621)의 길이를 구한다. 제1 변(1621)의 길이는 10 픽셀이 될 수 있다.

제어부(130)는 실험 데이터를 기초로 제1 각도(1623)를 추정할 수 있다. 예를 들어, 제1 각도는 15 도가 될 수 있다.

제어부(130)는 제1 변(1621)과 제1 각도(1623)을 기초로 대변(1622)의 실제 길이를 계산할 수 있다. 대변(1622)의 실제 길이는 대변 길이 (픽셀 수)와 미터 당 픽셀 길이 (PPM, Pixel per meter) 곱하여 구한다.

도 17(b)는 사용자의 허리를 절단하여 허리 둘레 길이 영역을 세부적으로 도시한 도면이다. 도 17(b)를 참조하면, 제어부(130)는 신체 윤곽 이미지(1610)를 기초로 측면 허리 둘레 길이(20, 40)를 구한다. 허리 둘레 길이(1630) = 전면 허리 둘레 길이(10) + 측면 허리 둘레 길이(20, 40) + 후면 허리 둘레 길이(30)가 된다.

후면 허리 둘레 길이(30)를 구하는 방법에 대하여 보다 설명한다.

예를 들어, 후면 둘레 길이(30)의 경우, 제1 길이 x k 파라미터를 이용하여 구한다. 여기서, k 파라미터는 실측 데이터를 기초로 하는 실험 데이터를 의미한다. 제1 길이(32)는 전면 허리 둘레 길이(10)의 시작점과 끝점을 직선으로 연결했을 때 길이를 의미한다.

후면 허리 둘레 길이(30)는 타원 둘레 길이의 절반으로 생각할 수 있다. 타원의 둘레의 길이는 장축의 길이에 비례한다. 또한, 타원의 둘레의 길이는 단축의 길이에 비례한다. 후면 허리 둘레 길이(30)의 절반은 제1 길이(32)와 k 파라미터의 곱이 될 수 있다. 여기서, k 파라미터는 신체 부분에 따라 다르게 결정된다. 예를 들어, 허리 부분의 k 파라미터는 가슴 부분의 k 파라미터보다 작다. 또한, k 파라미터는 실측 데이터를 기반으로 얻어낸 실험적 데이터이다.

도 18은 본 발명의 일 실시 예에 따른, 사용자의 실제 키와 측정 키에 대한 데이터를 도시한 도면이다.

도 18을 참조하면, 사용자가 CHC 인 경우, 실제 키는 1.78 m 가 된다. 실제 키는 줄자를 이용하여 측정한 값을 의미한다.

제1 실험치는 1.78202 m가 된다.

제2 실험치는 1.77908 m가 된다.

제 3 실험치는 1.76101 m가 된다.

제 4 실험치는 1.79096 m가 된다.

제 5 실험치는 1.79234 m가 된다.

이러한 방법으로 제10 실험치까지 측정할 수 있고, 제1 실험치로부터 제10 실험치까지의 오차의 평균을 계산하면, 0.015 m 가 된다.

사용자가 UEN, ZF, WJU, PSO 도 이와 동일한 방법으로 측정할 수 있다.

도 19는 본 발명의 일 실시 예에 따른, 사용자의 실제 가슴 둘레 길이와 측정 가슴 둘레 길이에 대한 데이터를 도시한 도면이다.

도 19를 참조하면, 사용자가 CHC 인 경우, 실제 가슴 둘레 길이는 0.98 m 가 된다. 실제 가슴 둘레 길이는 줄자를 이용하여 측정한 값을 의미한다.

제1 실험치는 1.04009 m가 된다.

제2 실험치는 1.02241 m가 된다.

제 3 실험치는 1.00679 m가 된다.

제 4 실험치는 1.01789 m가 된다.

제 5 실험치는 1.01635 m가 된다.

이러한 방법으로 제10 실험치까지 측정할 수 있고, 제1 실험치로부터 제10 실험치까지의 오차의 평균을 계산하면, 0.032 m 가 된다.

도 20은 본 발명의 일 실시 예에 따른, 사용자의 실제 언더 버스트 둘레 길이와 측정 언더 버스트 둘레 길이에 대한 데이터를 도시한 도면이다.

도 20을 참조하면, 사용자가 CHC 인 경우, 실제 언더 버스트 둘레 길이는 0.88 m 가 된다. 실제 언더 버스트 둘레 길이는 줄자를 이용하여 측정한 값을 의미한다.

제1 실험치는 0.959572 m가 된다.

제2 실험치는 0.960445 m가 된다.

제 3 실험치는 0.885358 m가 된다.

제 4 실험치는 0.869253 m가 된다.

제 5 실험치는 0.903299 m가 된다.

이러한 방법으로 제10 실험치까지 측정할 수 있고, 제1 실험치로부터 제10 실험치까지의 오차의 평균을 계산하면, 0.040 m 가 된다.

도 21은 본 발명의 일 실시 예에 따른, 사용자의 실제 허리 둘레 길이와 측정 허리 둘레 길이에 대한 데이터를 도시한 도면이다.

도 21을 참조하면, 사용자가 CHC 인 경우, 실제 허리 둘레 길이는 0.92 m 가 된다. 실제 허리 둘레 길이는 줄자를 이용하여 측정한 값을 의미한다. ,

제1 실험치는 0.985915 m가 된다.

제2 실험치는 0.939380 m가 된다.

제 3 실험치는 0.929100 m가 된다.

제 4 실험치는 0.910563 m가 된다.

제 5 실험치는 0.914214 m가 된다.

이러한 방법으로 제10 실험치까지 측정할 수 있고, 제1 실험치로부터 제10 실험치까지의 오차의 평균을 계산하면, 0.025 m 가 된다.

도 22는 본 발명의 일 실시 예에 따른, 사용자의 실제 엉덩이 둘레 길이와 측정 엉덩이 둘레 길이에 대한 데이터를 도시한 도면이다.

도 22를 참조하면, 사용자가 CHC 인 경우, 실제 엉덩이 둘레 길이는 0.99 m 가 된다. 실제 엉덩이 둘레 길이는 줄자를 이용하여 측정한 값을 의미한다.

제1 실험치는 1.09757 m가 된다.

제2 실험치는 1.06528 m가 된다.

제 3 실험치는 1.06060 m가 된다.

제 4 실험치는 1.04748 m가 된다.

제 5 실험치는 1.04226 m가 된다.

이러한 방법으로 제10 실험치까지 측정할 수 있고, 제1 실험치로부터 제10 실험치까지의 오차의 평균을 계산하면, 0.039 m 가 된다.

도 23은 본 발명의 일 실시 예에 따른, 사용자의 신체 사이즈 측정 데이터의 에러와 정확도에 대한 데이터를 도시한 도면이다.

도 23을 참조하면, 에러율에 대하여 설명한다.

키의 경우, 0.6 % 가 된다.

가슴 둘레 길이의 경우, 6.1 % 가 된다.

언더 버스트 둘레 길이의 경우, 4.9 % 가 된다.

허리 둘레 길이의 경우, 2.3 % 가 된다.

엉덩이 둘레 길이의 경우, 2.0 % 가 된다.

정확도에 대하여 설명한다. 정확도는 100 % 에서 에러율을 뺀 값을 의미한다.

키의 경우, 99.4 % 가 된다.

가슴 둘레 길이의 경우, 93.9 % 가 된다.

언더 버스트 둘레 길이의 경우, 95.1 % 가 된다.

허리 둘레 길이의 경우, 97.7 % 가 된다.

엉덩이 둘레 길이의 경우, 98.0 % 가 된다.

도 24는 본 발명의 일 실시 예에 따른, 사용자의 신체 사이즈 측정 데이터의 에러와 정확도에 대한 데이터를 도시한 도면이다.

도 24를 참조하면, 사용자가 UEK 인 경우, 실제 키는 1.53 m 가 된다. 실제 키는 줄자를 이용하여 측정한 값을 의미한다.

제1 실험치는 1.52192 m가 된다.

제2 실험치는 1.53040 m가 된다.

제 3 실험치는 1.54128 m가 된다.

제 4 실험치는 1.53899 m가 된다.

제 5 실험치는 1.54272 m가 된다.

제1 실험치로부터 제 5 실험치까지의 오차의 평균을 계산하면, 0.00933063 m 가 된다. 어깨 길이, 팔 길이도 위와 동일하게 측정될 수 있다.

사용자가 KBR, ZU, CHC 인 경우에도 이와 동일한 방법으로 측정할 수 있다.

다음으로, 에러율에 대하여 설명한다.

키의 경우, 0.2 % 가 된다.

어깨 길이의 경우, 1.6 % 가 된다.

팔 길이의 경우, 2.5 % 가 된다.

*키의 경우, 99.8 % 가 된다.

어깨 길이의 경우, 98.4 % 가 된다.

팔 길이의 경우, 97.5 % 가 된다.

도 25는 본 발명의 일 실시 예에 따른, 신체 측정 디바이스의 제어 방법에 관한 순서도이다.

*신체 측정 장치는 RGB 이미지 및 뎁스 이미지를 기반으로 하므로, 사용자 옷을 입은 상태, 특히 신체에 붙지 않는 헐렁한 옷을 입은 상태(이를 이하에서는 루즈 핏(loose fit) 상태라 한다.)에서는 정확한 신체 사이즈를 측정하기 어렵다.

옷뿐만 아니라, 사용자가 헤어 볼륨이 유의미할 정도의 높이로 형성된 경우, 그리고 신발을 신은 경우 이러한 노이즈를 고려한 사용자의 실제 키를 획득하기도 어렵다.

따라서 이러한 보정 전 신체 사이즈, 즉 RGB 이미지 및 뎁스 이미지로부터 단순히 획득된 신체 사이즈를 보정하여 보정 후 신체 사이즈, 즉 실제 신체 사이즈로 획득하는 과정이 필요하다.

상술한 바와 같이, 획득된 신체 키로부터 실제 신체 키로 보정하는 과정과, 획득된 신체 둘레로부터 실제 신체 둘레로 보정하는 과정, 또는 기타 팩터(factor)로부터 실제 신체 키 또는 실제 신체 둘레를 곧바로 추정할 수 있는 과정이 필요하다.

도 2의 과정 S210 내지 S240과 같이, 사용자의 신체 윤곽 이미지를 생성할 수 있다(S2510 내지 S2540). 상술한 바와 같이, 제1 이미지를 기초로 추정된 사용자의 포즈가 제1 포즈인 경우 제2 이미지를 캡쳐하고, 캡쳐된 제2 이미지로 신체 사이즈를 추정한다.

S2510 내지 S2540 과정을 통해 획득한 신체 윤곽 이미지 헤어 볼륨, 신발 높이, 헐렁한 옷 등으로 인한 노이즈를 포함하는 보정 전 신체 사이즈에 해당한다. 따라서, 이러한 노이즈를 제거하는 과정, 또는 노이즈가 없는 신체 사이즈를 근거로 보정이 필요 없는 신체 사이즈를 도출하는 과정이 필요하다.

신체 사이즈를 보정하는 데에는 RGB 이미지 및 뎁스 이미지, 나아가 이들 이미지로부터 도출되는 신체 윤곽 이미지 및 스켈레톤 이미지가 사용될 수 있다. 신체 윤곽 이미지 및 스켈레톤 이미지를 소스 이미지로 정의한다. 소스 이미지를 기초로 사용자의 실제 신체 키, 그리고 실제 둘레를 포함하는 신체 사이즈들을 획득할 수 있다. 실제 신체 사이즈는 신체 윤곽 이미지 및 스켈레톤 이미지 양자를 모두 사용하여 획득될 수도 있고, 또는 둘 중 하나를 사용하여 획득할 수도 있다.

도 2와 같이 카메라를 통해 제1 이미지를 획득하고, 키 포즈에 해당하는 경우 제2 이미지를 획득하여 신체 사이즈를 측정할 수도 있으나, 필요에 따라 키 포즈에 해당하면 이미 획득한 제1 이미지로 신체 사이즈를 측정하도록 할 수 있다.

도 26은 본 발명의 일 실시 예에 따른, 헤어 볼륨 값(421)을 구하기 위한 얼굴 정보(410)를 나타낸 개념도이다.

제어부(130)는 소스 이미지로부터 사용자의 헤어 볼륨 값(421)을 획득하고, 획득된 헤어 볼륨 값(421)을 통해 보정 전 신체 키를 보정 후 신체 키로 보정할 수 있다.

헤어 볼륨 값(421)을 획득하는 것은 사용자의 정수리(422) 지점을 파악할 수 있음을 의미한다. 즉, 보정 후 신체 키는 보정 전 신체 키에서 헤어 볼륨 값(421)을 뺀 정수리(422)까지의 높이를 나타낸다.

헤어 볼륨 값(421)은, 소스 이미지의 얼굴 정보(410)를 기초로 획득될 수 있다. 이는 획득된 얼굴 정보(410)들을 통해 확률적으로 정수리(422)의 높이를 정할 수 있음을 의미한다.

특히, 헤어 볼륨 값(421)을 획득할 수 있는 얼굴 정보(410)는 코(423)부터 귀(424)까지 거리를 기초로 구할 수 있다. 귀(424)를 지나는 수평선과 만나는 코(423)의 일 지점을 G라고 했을 때, 통계적으로 G부터 정수리(422)까지의 거리 R은 G부터 귀(424)까지의 거리 r에 특정 상수를 곱한 값일 수 있다. 일 예로, 특정 상수는 1.35이다.

코(423) 및 귀(424)의 좌표는 RGB 이미지, 뎁스 이미지, 또는 스켈레톤 이미지를 통해 제어부(130)에 의해 획득될 수 있다. 이때, 코(423) 및 귀(424)의 좌표는 소스 이미지의 얼굴 정보(410)가 정면 얼굴 정보일 것을 요건으로 할 수 있다.

도 27은 본 발명의 일 실시 예에 따른, 헤어 볼륨 값(421)을 구하기 또 다른 방법에 관한 개념도이다.

헤어 볼륨 값(421)을 구하는 또 다른 방안으로, 얼굴형(432)을 헤어 볼륨의 판단 근거로 사용할 수도 있다. 통계적으로 얼굴형(432)이 특정되면 따라 정수리(422) 높이까지의 형태 및 길이도 고정될 확률이 높다. 이때 얼굴형(432)은 턱선 형상(431)에 의해 결정될 수 있다.

따라서, 획득한 얼굴 정보(410)에 사용자의 턱선 형상(431)이 포함된 경우, 제어부(130)는 턱선 형상(431)을 도 27(b)와 같이 기 저장된 복수의 턱선 형상(431) 중 어느 것에 대응하는지 판단하고, 대응하는 턱선 형상(431)을 가진 얼굴형의 정수리(422) 높이를 반영하여 헤어 볼륨 값(421)을 획득할 수 있다.

도 27(b) 는 9개의 얼굴형(432)을 예로 들었으나, 경우에 따라 더 적게, 또는 더 많은 표본이 저장되어 있을 수 있다.

나아가 턱선 형상(431)에 따른 정수리(422) 높이는 얼굴의 크기가 고려될 수 있다. 턱선 형상(431) 또는 얼굴형이 기 저장된 정보들에 대응되는 경우에도, 얼굴 크기가 다른 경우 정수리(422) 높이가 달라질 수 있다. 따라서, 얼굴 크기 인자(factor)를 반영하여 정수리(422) 높이 값을 획득할 수 있다. 예를 들어, 소스 이미지에서 획득한 얼굴 크기와 기 저장된 대응되는 얼굴 크기 비율이 0.8:1.0인 경우, 기 저장된 정수리(422) 높이에서 0.8을 곱하여 실제 정수리(422) 높이 값을 얻을 수 있다.

얼굴 크기의 비율은 상술한 도 26의 코(423)부터 귀(424)까지의 거리 값 비율로 계산될 수도 있다.

도 28은 본 발명의 일 실시 예에 따른, 신체 키 보정을 위한 스켈레톤 이미지(441) 및 일부 확대도이다.

상술한 바와 같이, 신체 키는 신발 높이(445)도 고려되어 보정될 수 있다.

신발 높이 값(445)은 특히 스켈레톤 이미지(441)를 기초로 획득될 수 있다. 제어부(130)는, 스켈레톤 이미지(441)의 가쪽복사점(442)으로부터 바닥까지의 거리(446)와 가쪽복사점(442)으로부터 발바닥(443)까지의 거리(444) 차를 통해 신발 높이 값(445)을 획득할 수 있다.

상술한 방법들로 보정 전 신체 키 값에 획득된 헤어 볼륨 값(421)과 신발 높이 값(445)을 반영하여 보정함으로써 실제 사용자 신체 키를 추정할 수 있다.

도 29는 본 발명의 일 실시 예에 따른, 신체 키 추정에 관한 실험 값이다. 도 29(a)는 헤어 볼륨에 관한 신체 키 추정에 사용된 인자 및 추정된 값의 오차를 나타내고, 도 29(b)는 신체 키 추정에 사용된 인자들에 관한 설명이다.

헤어 볼륨 값(421) 및 신발 높이 값을 통한 신체 키의 보정 방법 이외에, 획득된 보정 전 신체 사이즈 중 특정 인자들을 통해 신체 키를 추정할 수도 있다.

즉, 제어부(130)는 소스 이미지로부터 획득한 실제 측정 값을 특정 함수에 대입시킴으로써 보정 후 신체 키를 획득할 수 있다.

대입될 관계식은 아래와 같다.

y_i = X_i ^Tβ + ε_i

(y_i:실제 키_,X_i ^T: 실제 측정 값, β: 비중, ε_i: 노이즈₎

일 예로, 제어부(130)는 스켈레톤 이미지의 어깨부터 손 중앙까지의 길이 값을 실제 측정 값으로 대입시켜 실제 키 값을 획득할 수 있다. 실제 측정 값은 소스 이미지로부터 획득한 사용자의 가슴 값, 목-어깨-팔꿈치-허리 값, 등-어깨-목 교차 값, 목부터 둔근 값, 자연 허리 값, 최대 엉덩이 값, 자연 허리 증가 값, 상부 팔 값, 허리 값이 될 수 있다. 따라서 상기 값들 중 적어도 하나를 상기 관계식에 대입시켜 실제 키를 추정할 수 있다.

경험적으로, 어깨부터 손 중앙까지의 길이 값이 포함되는 경우 오차가 가장 적음을 확인할 수 있다.

다시 도 25를 참조한다. 상기와 같은 방법을 통해 신체 키를 획득할 수 있다. 그리고 길이에 관련된 값들, 즉 신체 사이즈 중 길이 값들은 옷을 입었는지 여부와 거의 무관하게 동일한 값을 얻을 수 있다. 이는 상술한 소스 이미지, 즉 RGB 이미지, 뎁스 이미지, 신체 윤곽 이미지 및 스켈레톤 이미지를 통해 획득할 수 있다. 길이 값들은 예를 들어 어깨 길이, 팔 길이 및 다리 길이 등을 포함할 수 있다.

반면 둘레에 관련된 값들, 즉 신체 사이즈 중 둘레 값들은 옷을 입은 경우 소스 이미지로부터 획득하기에는 오차가 크다. 따라서, 상대적으로 정확한 길이 값으로부터 둘레 값을 추정할 수 있다.

둘레 값에는 신체 사이즈 중 가슴 둘레, 허리 둘레 및 힙 둘레 등을 포함한다.

길이 값을 통한 둘레 값의 도출은 확률 방식 또는 딥 러닝 방식을 통해 추정될 수 있다. 예를 들어, 대입되는 길이 값에 누적된 정보의 가장 높은 확률로 대응하는 둘레 값을 도출할 수 있다. 이러한 누적 정보는 기 저장되어 있을 수 있다. 또는, 딥 러닝 방식을 통한 경우 길이 값의 대입에 따라 결과 둘레 값이 도출되어 이를 신체 사이즈로 특정할 수 있다.

도 30는 본 발명의 일 실시 예에 따른, 신체 측정 디바이스의 카메라의 구조를 도시한 도면이다.

도 30를 참조하면, 카메라(110)는 RGB 카메라(111), 제1 IR 카메라(112), IR 라이트(113), 제2 IR 카메라(114)를 포함한다.

여기서, 카메라(110)는 신체 측정 디바이스(100)에 세로로 설치된다. 카메라(110)가 세로로 설치되어야, 사람 이미지를 캡쳐할 때, 뎁스 이미지를 더 입체감 있게 생성할 수 있다.

카메라(110)를 사용하는 경우, 지도 형태의 3차원 깊이 정보를 출력할 수 있고, 스테레오 비전 기술에 비하여 조명 변화에 따른 노이즈가 적게 발생하고, 영상 처리에 의한 결과가 아니므로, 텍스쳐리스(Textureless) 또는 오클루전(Occlusion)이 발생하지 않는 장점이 있다.

도 31는 본 발명의 일 실시 예에 따른, 신체 측정 디바이스의 사용 예를 도시한 도면이다. 도 31는 도 31(a), 도 31(b)를 포함한다.

도 31(a)는 신체 측정 디바이스(100)가 스타일러스에 장착되고, 사용자(200)가 신체 측정 디바이스(100)앞에 서 있는 것을 도시한 도면을 의미한다. 도 31(a)에 도시한 바와 같이, 신체 측정 디바이스(100)의 카메라(110)는 사용자의 전신 이미지를 촬영하여, 신체 사이즈를 측정한다.

도 31(b)는 옷 가게에서, 신체 측정 디바이스(100)가 테일러 봇(Tailor bot)에 장착되고, 사용자(200)가 신체 측정 디바이스(100) 앞에 서있는 것을 도시한 도면이다. 도 31(b)를 참조하면, 신체 측정 디바이스(100)의 카메라(110)는 사용자의 상반신 또는 전체 이미지를 촬영하여, 사용자의 신체 사이즈를 측정한다.

테일러 봇은 사용자(200)에게 옷을 추천하고, 가상 입어 보기 등을 실행하는 안내 로봇으로, 신체 사이즈를 재고, 화면에 사용자에 대응하는 아바타를 이용하여 가상 피팅을 할 수 있다.

도 32는 본 발명의 일 실시 예에 따른, 신체 측정 디바이스의 실행 화면을 도시한 도면이다. 도 32은 도 32(a), 도 32(b)를 포함한다.

도 32(a)는 신체 측정 디바이스의 실행 화면을 도시한 도면이다. 도 32(a)를 참조하면, 신체 측정 디바이스(100)를 실행하면, 제어부(130)는 현재 시간 2019. 01. 14, PM 03시 45 분과, 중요한 미팅 스케줄을 디스플레이한다.

도 32(b)는 사용자가 신체 측정 디바이스(100) 앞에 있을 때, 신체 측정 프로세스 실행 과정을 디스플레이한 것을 도시한 도면이다.

사용자가 신체 측정 디바이스(100) 앞에 서면, 제어부(130)는 사용자가 똑바로 서고, 팔을 벌리라는 내용을 포함하는 텍스트(2620)를 디스플레이한다. 또한, 제어부(130)는 신체 측정 프로세스 실행 단계를 나타내는 이미지(2430), 예를 들면 64 % 를 디스플레이한다. 여기서, 0 % 는 신체 측정 프로세스가 시작하는 것을 의미하고, 100 % 는 신체 측정 프로세스가 완료되는 것을 의미한다.

도 33은 본 발명의 일 실시 예에 따른, 신체 측정 디바이스의 실행 화면을 도시한 도면이다.

도 33을 참조하면, 제어부(130)는 사용자의 신체 사이즈와 동일한 신체 사이즈를 갖는 아바타(10)를 화면에 디스플레이한다.

예를 들어, 사용자의 신체 사이즈는 키 172 cm, 가슴 둘레 길이 101 cm, 허리 둘레 길이 94 cm, 엉덩이 둘레 길이는 102 cm 가 된다. 여기서, 옷은 바지가 될 수 있다.

제어부(130)는 사용자의 신체 사이즈를 기초로 가장 적합한 옷 사이즈를 결정하고, 사용자에게 M 사이즈의 옷을 추천하는 텍스트(2710)를 디스플레이한다.

사이즈는 L, M, S 사이즈가 될 수 있고, 사용자가 특정 사이즈 아이콘(20)을 선택하면, 제어부(130)는 사용자가 선택한 사이즈 아이콘(20)에 대응하는 옷을 입은 아바타(10)를 디스플레이한다. 여기서, 옷은 바지가 될 수 있다.

피팅 아이콘(40)을 선택하는 입력(50)을 사용자로부터 수신하면, 제어부(130)는 사용자가 바지를 착용한 이미지를 디스플레이한다. 이에 대한 설명은 도 34에서 후술한다.

도 34은 본 발명의 일 실시 예에 따른, 신체 측정 디바이스의 실행 화면을 도시한 도면이다.

도 34은 사용자가 특정 사이즈의 바지를 착용했을 때, 착용 상태를 도시한 도면이다. 제어부(130)는 착용 상태를 나타내는 프로그래시브 바(2810)를 디스플레이한다. 예를 들어, 특정 사이즈는 M 사이즈가 될 수 있다.

프로그래시브 바(2810)는 제1 색상에서 제2 색상으로 변화할 수 있으며, 제1 색상은 착용한 옷이 사용자에게 타이트 함을 의미하고, 제2 색상은 착용한 옷이 사용자에게 헐렁함을 의미한다. 제1 색상에서 제2 색상으로의 색상 변화는 단계적 차이 효과(Gradation effect)로 변화할 수 있다.

제어부(130)는 사용자 아바타(10)가 바지를 착용했을 때, 신체 부위 별로 착용 상태를 나타내는 그래픽 이미지(20)를 아바타 이미지(10) 위에 디스플레이한다. 그래픽 이미지(20)는 신체 부위 별로 착용 상태에 따라서 다르게 나타날 수 있다.

예를 들어, 사용자 아바타(10)가 바지를 착용한 경우, 바지의 윗 부분에는 헐렁함을 의미하는 색상을 포함하는 그래픽 이미지(20)를 디스플레이하고, 바지의 아랫 부분에는 타이트 함을 의미하는 색상을 포함하는 그래픽 이미지(30)를 디스플레이할 수 있다.

본 발명에 따르면, 사용자 아바타(10)가 특정 사이즈의 옷을 착용한 경우, 신체 부위 별로 착용 상태를 나타내는 그래픽 이미지를 디스플레이해서, 사용자는 옷을 직접 입지 않아도, 옷이 타이트한지 헐렁한지를 직관적으로 알 수 있으므로 사용자 편의성을 향상 시킬 수 있다.

본 발명의 일 실시 예에 따르면, 사용자가 특정 포즈를 취하면, 사용자의 이미지를 캡쳐하고, 캡쳐된 이미지로부터 RGB 이미지와 뎁스 이미지를 결합하여 사용자의 신체 윤곽 이미지를 생성하고, 생성된 신체 윤곽 이미지를 기초로 사용자의 신체 사이즈를 측정할 수 있어서, 간단한 동작으로 사용자 이미지를 캡쳐하고, 정확한 신체 사이즈를 측정할 수 있으므로, 사용자 편의성을 향상 시킬 수 있다.

본 발명의 다른 일 실시 예에 따르면, 캡쳐된 이미지로부터 스켈레톤 이미지를 추출하고, 스켈레톤 이미지, RGB 이미지, 뎁스 이미지를 결합하여 사용자의 신체 윤곽 이미지를 생성할 수 있어서, 보다 정확하게 사용자의 신체 사이즈를 측정할 수 있으므로, 사용자 편의성을 향상 시킬 수 있다.

본 발명의 또 다른 일 실시 예에 따르면, 신체 윤곽 이미지로부터 제1 길이를 추출하고, 제1 길이에 특정 파라미터를 곱하여 후면 허리 둘레 길이를 결정할 수 있어서 전면 이미지에서 보이지 않는 허리 둘레 길이를 정확하게 측정할 수 있으므로 사용자 편의성을 향상 시킬 수 있다.

본 발명에 따른 신체 측정 디바이스 및 그 제어 방법은 상기한 바와 같이 설명된 실시 예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 상기 실시 예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시 예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다.

한편, 본 발명의 신체 측정 디바이스의 동작방법은 신체 측정 디바이스에 구비된 프로세서가 읽을 수 있는 기록매체에 프로세서가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 프로세서가 읽을 수 있는 기록매체는 프로세서에 의해 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 프로세서가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한, 인터넷을 통한 전송 등과 같은 캐리어 웨이브의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한, 프로세서가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 프로세서가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.

또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.

410: 얼굴 정보
421: 헤어 볼륨 값
422: 정수리
423: 코
424: 귀
431: 턱선 형상
432: 얼굴형
441: 스켈레톤 이미지
442: 가쪽복사점
443: 발바닥
444: 가쪽복사점에서 발바닥까지의 거리
445: 신발 높이
446: 가쪽복사점에서 바닥까지의 거리
451: 바닥

Claims

RGB 이미지와 뎁스 이미지를 포함하는 이미지를 캡쳐하는 카메라;
디스플레이; 및
상기 캡쳐된 이미지를 기초로 사용자의 신체 윤곽 이미지 및 스켈레톤 이미지를 포함하는 소스 이미지를 획득하고, 상기 소스 이미지를 기초로 신체 키를 포함하는 신체 사이즈를 획득하고, 상기 디스플레이가 상기 신체 사이즈를 디스플레이하도록 제어하는 제어부를 포함하는
신체 측정 디바이스.
제1 항에 있어서,
상기 신체 키는 보정 전 신체 키 및 보정 후 신체 키를 포함하고,
상기 제어부는,
상기 소스 이미지로부터 사용자의 헤어 볼륨 값을 획득하고,
상기 헤어 볼륨 값을 통해 상기 보정 전 신체 키를 보정 후 신체 키로 보정하는 신체 측정 디바이스.
제2 항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 소스 이미지의 얼굴 정보를 기초로 상기 헤어 볼륨 값을 획득하는 신체 측정 디바이스.
제3 항에 있어서,
상기 얼굴 정보는 정면 얼굴 정보이고,
상기 정면 얼굴 정보는 코 및 귀의 좌표 정보를 포함하고,
상기 제어부는,
상기 코부터 귀까지의 거리 값으로 상기 헤어 볼륨 값을 획득하는 신체 측정 디바이스.
제4 항에 있어서,
상기 헤어 볼륨 값은 상기 코부터 귀까지의 거리 값에 특정 상수를 곱하여 획득하는 신체 측정 디바이스.
제3 항에 있어서,
상기 얼굴 정보는 사용자의 턱선 형상을 포함하고,
상기 제어부는,
상기 사용자의 턱선 형상을 기초로 상기 헤어 볼륨 값을 획득하는 신체 측정 디바이스.
제6 항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 사용자의 턱선 형상이 기 저장된 9개의 턱선 형상 중 어느 것에 대응하는지 판단하고,
상기 대응된 턱선 형상의 정보를 기초로 상기 헤어 볼륨 값을 획득하는 신체 측정 디바이스.
제1 항에 있어서,
상기 신체 키는 보정 전 신체 키 및 보정 후 신체 키를 포함하고,
상기 제어부는,
상기 소스 이미지로부터 사용자의 신발 높이 값을 획득하고,
상기 신발 높이 값을 통해 상기 보정 전 신체 키를 보정 후 신체 키로 보정하는 신체 측정 디바이스.
제8 항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 소스 이미지 중 스켈레톤 이미지로부터 사용자의 신발 높이 값을 획득하는 신체 측정 디바이스.
제9 항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 스켈레톤 이미지의 가쪽복사점으로부터 바닥까지의 거리와 상기 가쪽복사점으로부터 발바닥까지의 거리 차를 통해 상기 신발 높이 값을 획득하는 신체 측정 디바이스.
제1 항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 소스 이미지로부터 신체 사이즈 중 어깨 길이, 팔 길이 및 다리 길이를 포함하는 길이 값을 획득하는 신체 측정 디바이스.
제11 항에 있어서,
상기 신체 키는 보정 전 신체 키 및 보정 후 신체 키를 포함하고,
상기 제어부는,
상기 획득한 길이 값과 상기 보정 후 신체 키로부터 사용자의 가슴 둘레, 허리 둘레 및 힙 둘레를 포함하는 둘레 값을 획득하는 신체 측정 디바이스.
제12 항에 있어서,
상기 제어부는,
길이 값에 따른 둘레 값 리스트를 기초로 상기 둘레 값을 획득하는 신체 측정 디바이스.
제12 항에 있어서,
상기 획득한 둘레 값은 길이 값에 따른 둘레 값의 딥 러닝 결과를 기초로 하는 신체 측정 디바이스.
제1 항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 캡쳐된 소스 이미지를 기초로 사용자의 포즈를 추정하고, 상기 추정된 포즈가 기 설정된 포즈에 포함되는 경우 추가로 이미지를 캡쳐하도록 상기 카메라를 제어하는 신체 측정 디바이스.
제15 항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 카메라로 하여금 복수의 추가 이미지를 캡쳐하도록 하고, 상기 소스 이미지는 상기 복수로 캡쳐된 추가 이미지를 기초로 획득되는 신체 측정 디바이스.
제1 항에 있어서,
상기 신체 키는 보정 전 신체 키 및 보정 후 신체 키를 포함하고,
상기 제어부는,
상기 소스 이미지로부터 사용자의 어깨부터 손 중앙까지의 길이 값을 획득하고,
상기 어깨부터 손 중앙까지의 길이 값을 통해 상기 보정 후 신체 키로 보정하는 신체 측정 디바이스.
제17 항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 소스 이미지로부터 사용자의 가슴 값, 목-어깨-팔꿈치-허리 값, 등-어깨-목 교차 값, 목부터 둔근 값, 자연 허리 값, 최대 엉덩이 값, 자연 허리 증가 값, 상부 팔 값, 허리 값을 획득하고, 획득된 값들과 상기 어깨부터 손 중앙까지의 길이 값을 통해 상기 보정 후 신체 키로 보정하는 신체 측정 디바이스.
RGB 이미지와 뎁스 이미지를 포함하는 이미지를 캡쳐하는 단계;
상기 캡쳐된 이미지를 기초로 사용자의 신체 윤곽 이미지 및 스켈레톤 이미지를 포함하는 소스 이미지를 획득하는 단계;
상기 소스 이미지를 기초로 신체 키를 포함하는 신체 사이즈를 획득하는 단계; 및
상기 디스플레이가 상기 신체 사이즈를 디스플레이하도록 제어하는 단계를 포함하는
신체 측정 디바이스의 제어 방법.
제19 항에 있어서,
상기 신체 키는 보정 전 신체 키 및 보정 후 신체 키를 포함하고,
상기 신체 키를 포함하는 신체 사이즈를 획득하는 단계는,
상기 소스 이미지로부터 사용자의 헤어 볼륨 값을 획득하는 단계; 및
상기 헤어 볼륨 값을 통해 상기 보정 전 신체 키를 보정 후 신체 키로 보정하는 단계를 포함하는
신체 측정 디바이스의 제어 방법.