KR20230043341A - Method for providing user-customized clothing recommendation service - Google Patents

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KR20230043341A
KR20230043341A KR1020210126104A KR20210126104A KR20230043341A KR 20230043341 A KR20230043341 A KR 20230043341A KR 1020210126104 A KR1020210126104 A KR 1020210126104A KR 20210126104 A KR20210126104 A KR 20210126104A KR 20230043341 A KR20230043341 A KR 20230043341A
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김보민
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에이아이바 주식회사
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Abstract

A method according to an embodiment of the present invention comprises: a database storage step of storing a plurality of 2D or 3D clothing images separately by clothing type and clothing size; a body size detection step of detecting the body size of a user based on the height information, front image, and side image of the user input and photographed through a fitting application installed on a user terminal; an avatar creation step of creating a basic avatar corresponding to the body size detected in the body size detection step; and a fitting step of creating a 3D-based synthetic avatar by overlaying clothing information on the basic avatar. The clothing information recommends customized clothing to the user based on clothing sales information stored in the database storage step and the body size of the user detected in the body size detection step. Accordingly, it is possible to realistically implement a metaverse commerce service where a real product can be delivered through virtual fitting and purchase in a virtual metaverse commerce space.

Description

사용자 맞춤형 의류 추천 서비스 제공 방법{Method for providing user-customized clothing recommendation service}Method for providing user-customized clothing recommendation service}

본 발명은 가상 피팅을 이용한 사용자 맞춤형 의류 추천 서비스 제공 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method for providing a user-customized clothing recommendation service using virtual fitting.

의류를 구매하고자 하는 소비자는 해당 의류를 판매하는 매장에 직접 방문하여 해당 의류를 직접 입어보고 자신에게 맞는지 확인한 후에 구매하는 것이 일반적이다.It is common for consumers who want to purchase clothing to directly visit a store that sells the clothing, try it on, and confirm whether it suits them before purchasing it.

하지만, 그로 인해 소비자는 해당 매장을 직접 방문하여야 하는 등의 번거로움이 있었다.However, as a result, the consumer had to visit the corresponding store in person.

최근에는 인터넷 기술의 발달로 인해 온라인 매장을 통해 의류 구매가 활발히 이루어지고 있고, 그로 인해 상술한 번거로움이 상당 부분 해소될 수 있지만, 소비자는 해당 의류가 자신에게 맞는지 시각적으로 확인할 방법이 없어 선택에 곤란을 겪는 문제가 있었다. 또한, 판매자 입장에서는 소비자가 의류를 수령한 후 만족하지 못해 반품하는 경우가 빈번하게 발생하게 되어 불필요한 지출이 증가하는 문제도 있었다.Recently, due to the development of Internet technology, clothing purchases are actively being made through online stores. As a result, many of the above-mentioned inconveniences can be eliminated. There was a problem that was troubling me. In addition, from the seller's point of view, there is a problem in that unnecessary expenditure increases as consumers often return clothes after receiving them because they are not satisfied with them.

이를 해결하기 위해, 온라인 가상 피팅 서비스 등이 제안되고는 있으나, 신체사이즈를 정확하게 파악하기 어려운 경우가 많으며, 가상 피팅된 모델이 3차원 공간 상에서 정상적이지 않게 출력되는 다양한 문제점들이 도출되고 있다.In order to solve this problem, an online virtual fitting service has been proposed, but it is often difficult to accurately determine the body size, and various problems have arisen in that the virtual fitted model is output abnormally in a 3D space.

이에 따라, 가상 공간상에서 소비자가 자신의 아바타를 이용하여 의류를 실제와 같이 입어보기 위한 시스템은 그 구현의 한계로 인해 아직까지도 정상적으로 구현되지 못하고 있으며, 상용 서비스로 이어지지 못하고 있는 실정이다.Accordingly, a system for a consumer to try on clothes in a virtual space using his/her avatar in a real way has not yet been properly implemented due to limitations in its implementation, and has not yet been commercially available.

본 발명은 상기한 바와 같은 과제를 해결하고자 안출된 것으로, 사용자에게 가상 공간에서의 피팅 서비스를 제공함에 있어서의 신체 사이즈 검출 정확도를 향상시키고, 3차원 모델링을 적절하게 처리함에 따라, 가상 메타버스 커머스 공간에서의 가상 피팅 및 구매에 의한 실제 제품이 배송될 수 있는 메타버스 커머스 서비스를 현실적으로 구현할 수 있는 사용자 맞춤형 의류 추천 서비스 제공 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.The present invention has been made to solve the above problems, and improves the accuracy of body size detection in providing fitting services in virtual space to users and appropriately processes 3D modeling, thereby providing virtual metaverse commerce. The purpose is to provide a method of providing a user-customized clothing recommendation service that can realistically implement a metaverse commerce service in which actual products can be delivered by virtual fitting and purchase in space.

상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 방법은, 복수의 2차원 또는 3차원 의류 이미지를 의류 종류 및 의류 사이즈 별로 구분하여 저장하는 데이터베이스 저장 단계; 사용자 단말기에 설치된 피팅 앱을 통해 입력 및 촬영된 사용자의 키 정보, 정면 이미지 및 측면 이미지를 기초로 사용자의 신체 사이즈를 검출하는 신체사이즈검출 단계; 상기 신체사이즈검출부에서 검출된 신체 사이즈에 상응하는 기초 아바타를 생성하는 아바타생성 단계; 및 상기 기초 아바타에 의류 정보를 오버레이 하여 3차원 기반의 합성 아바타를 생성하는 피팅 단계;를 포함하되, 상기 의류 정보는 상기 데이터베이스 저장 단계에서 저장된 의류 판매 정보와 상기 신체사이즈검출 단계에서 검출된 사용자의 신체 사이즈를 기반으로 사용자에게 맞춤형 의류를 추천한다.A method according to an embodiment of the present invention for solving the above problems includes storing a database by classifying and storing a plurality of 2D or 3D clothing images by clothing type and clothing size; Body size detection step of detecting the user's body size based on the user's key information, front image and side image input and photographed through a fitting app installed in the user terminal; an avatar creation step of generating a basic avatar corresponding to the body size detected by the body size detection unit; and a fitting step of generating a 3D synthetic avatar by overlaying clothing information on the basic avatar, wherein the clothing information includes clothing sales information stored in the database storage step and user's body size detected in the body size detection step. It recommends tailored clothing to users based on their body size.

본 발명의 실시 예에 따르면, 사용자에게 가상 공간에서의 피팅 서비스를 제공함에 있어서의 신체 사이즈 검출 정확도를 향상시키고, 3차원 모델링을 적절하게 처리함에 따라, 가상 메타버스 커머스 공간에서의 가상 피팅 및 구매에 의한 실제 제품이 배송될 수 있는 메타버스 커머스 서비스를 현실적으로 구현할 수 있는 사용자 맞춤형 의류 추천 서비스 제공 방법을 제공할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, as body size detection accuracy is improved in providing a fitting service to a user in a virtual space and 3D modeling is appropriately processed, virtual fitting and purchase in a virtual metaverse commerce space It is possible to provide a method of providing a user-customized clothing recommendation service that can realistically implement a metaverse commerce service in which actual products can be delivered.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 메타버스 커머스 서비스 제공 장치를 도시한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 신체사이즈 검출부를 도시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 메타버스 커머스 서비스 제공 장치의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4 및 도 5는 사용자 단말기에 설치된 피팅 앱의 디스플레이 화면의 예시도이다.
도 6 내지 도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 메타버스 커머스 연동 처리부의 구성 및 동작을 설명하기 위한 도면들이다.
도 9 내지 도 14는 본 발명의 실시 예에 따른 충돌 보정 처리부의 구성 및 동작을 설명하기 위한 도면들이다.
도 15 내지 도 17은 본 발명의 실시 예에 따른 옆모습 보정부의 구성 및 동작을 설명하기 위한 도면들이다.
1 is a block diagram illustrating a metaverse commerce service providing apparatus according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram illustrating a body size detection unit according to an embodiment of the present invention.
3 is a flowchart for explaining the operation of the metaverse commerce service providing apparatus according to an embodiment of the present invention.
4 and 5 are exemplary views of a display screen of a fitting app installed on a user terminal.
6 to 8 are diagrams for explaining the configuration and operation of the metaverse commerce interlocking processing unit according to an embodiment of the present invention.
9 to 14 are diagrams for explaining the configuration and operation of a collision compensation processing unit according to an embodiment of the present invention.
15 to 17 are diagrams for explaining the configuration and operation of the profile correction unit according to an embodiment of the present invention.

이하의 내용은 단지 본 발명의 원리를 예시한다. 그러므로 당업자는 비록 본 명세서에 명확히 설명되거나 도시되지 않았지만 본 발명의 원리를 구현하고 본 발명의 개념과 범위에 포함된 다양한 장치를 발명할 수 있는 것이다. 또한, 본 명세서에 열거된 모든 조건부 용어 및 실시예들은 원칙적으로, 본 발명의 개념이 이해되도록 하기 위한 목적으로만 명백히 의도되고, 이와 같이 특별히 열거된 실시예들 및 상태들에 제한적이지 않는 것으로 이해되어야 한다.The following merely illustrates the principles of the present invention. Therefore, those skilled in the art can invent various devices that embody the principles of the present invention and fall within the concept and scope of the present invention, even though not explicitly described or shown herein. In addition, it is to be understood that all conditional terms and embodiments listed herein are, in principle, expressly intended only for the purpose of making the concept of the present invention understood, and not limited to such specifically listed embodiments and conditions. It should be.

또한, 본 발명의 원리, 관점 및 실시예들 뿐만 아니라 특정 실시예를 열거하는 모든 상세한 설명은 이러한 사항의 구조적 및 기능적 균등물을 포함하도록 의도되는 것으로 이해되어야 한다. 또한 이러한 균등물들은 현재 공지된 균등물뿐만 아니라 장래에 개발될 균등물 즉 구조와 무관하게 동일한 기능을 수행하도록 발명된 모든 소자를 포함하는 것으로 이해되어야 한다.Further, it should be understood that all detailed descriptions reciting specific embodiments, as well as principles, aspects and embodiments of the present invention, are intended to encompass structural and functional equivalents of these matters. In addition, it should be understood that such equivalents include not only currently known equivalents but also equivalents developed in the future, that is, all devices invented to perform the same function regardless of structure.

따라서, 예를 들어, 본 명세서의 블럭도는 본 발명의 원리를 구체화하는 예시적인 회로의 개념적인 관점을 나타내는 것으로 이해되어야 한다. 이와 유사하게, 모든 흐름도, 상태 변환도, 의사 코드 등은 컴퓨터가 판독 가능한 매체에 실질적으로 나타낼 수 있고 컴퓨터 또는 프로세서가 명백히 도시되었는지 여부를 불문하고 컴퓨터 또는 프로세서에 의해 수행되는 다양한 프로세스를 나타내는 것으로 이해되어야 한다.Thus, for example, the block diagrams herein are to be understood as representing conceptual views of exemplary circuits embodying the principles of the present invention. Similarly, all flowcharts, state transition diagrams, pseudo code, etc., are meant to be tangibly represented on computer readable media and represent various processes performed by a computer or processor, whether or not the computer or processor is explicitly depicted. It should be.

프로세서 또는 이와 유사한 개념으로 표시된 기능 블럭을 포함하는 도면에 도시된 다양한 소자의 기능은 전용 하드웨어뿐만 아니라 적절한 소프트웨어와 관련하여 소프트웨어를 실행할 능력을 가진 하드웨어의 사용으로 제공될 수 있다. 프로세서에 의해 제공될 때, 상기 기능은 단일 전용 프로세서, 단일 공유 프로세서 또는 복수의 개별적 프로세서에 의해 제공될 수 있고, 이들 중 일부는 공유될 수 있다.The functions of various elements shown in the drawings including functional blocks represented by processors or similar concepts may be provided using dedicated hardware as well as hardware capable of executing software in conjunction with appropriate software. When provided by a processor, the functionality may be provided by a single dedicated processor, a single shared processor, or a plurality of separate processors, some of which may be shared.

또한 프로세서, 제어 또는 이와 유사한 개념으로 제시되는 용어의 명확한 사용은 소프트웨어를 실행할 능력을 가진 하드웨어를 배타적으로 인용하여 해석되어서는 아니되고, 제한 없이 디지털 신호 프로세서(DSP) 하드웨어, 소프트웨어를 저장하기 위한 롬(ROM), 램(RAM) 및 비 휘발성 메모리를 암시적으로 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 주지관용의 다른 하드웨어도 포함될 수 있다.In addition, the explicit use of terms presented as processor, control, or similar concepts should not be construed as exclusively citing hardware capable of executing software, but without limitation, digital signal processor (DSP) hardware, ROM for storing software (ROM), random access memory (RAM) and non-volatile memory. Other hardware for the governor's use may also be included.

본 명세서의 청구범위에서, 상세한 설명에 기재된 기능을 수행하기 위한 수단으로 표현된 구성요소는 예를 들어 상기 기능을 수행하는 회로 소자의 조합 또는 펌웨어/마이크로 코드 등을 포함하는 모든 형식의 소프트웨어를 포함하는 기능을 수행하는 모든 방법을 포함하는 것으로 의도되었으며, 상기 기능을 수행하도록 상기 소프트웨어를 실행하기 위한 적절한 회로와 결합된다. 이러한 청구범위에 의해 정의되는 본 발명은 다양하게 열거된 수단에 의해 제공되는 기능들이 결합되고 청구항이 요구하는 방식과 결합되기 때문에 상기 기능을 제공할 수 있는 어떠한 수단도 본 명세서로부터 파악되는 것과 균등한 것으로 이해되어야 한다.In the claims of this specification, components expressed as means for performing the functions described in the detailed description include, for example, a combination of circuit elements performing the functions or all types of software including firmware/microcode, etc. It is intended to include any method that performs the function of performing the function, combined with suitable circuitry for executing the software to perform the function. Since the invention defined by these claims combines the functions provided by the various enumerated means and is combined in the manner required by the claims, any means capable of providing such functions is equivalent to that discerned from this disclosure. should be understood as

상술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통하여 보다 분명해질 것이며, 그에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. The above objects, features and advantages will become more apparent through the following detailed description in conjunction with the accompanying drawings, and accordingly, those skilled in the art to which the present invention belongs can easily implement the technical idea of the present invention. There will be. In addition, in describing the present invention, if it is determined that a detailed description of a known technology related to the present invention may unnecessarily obscure the subject matter of the present invention, the detailed description will be omitted.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 일실시예를 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, a preferred embodiment according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 메타버스 커머스 서비스 제공 장치(10)는 수신부(100), 신체사이즈검출부(200), 아바타생성부(300), 피팅부(400) 및 송신부(500)를 포함할 수 있고, 데이터베이스(600) 및/또는 의류사이즈검출부(700)를 더 포함할 수도 있다.Referring to FIG. 1, the metaverse commerce service providing device 10 according to an embodiment of the present invention includes a receiving unit 100, a body size detecting unit 200, an avatar generating unit 300, a fitting unit 400, and a transmitting unit. 500, and may further include a database 600 and/or a clothing size detection unit 700.

또한, 본 발명의 실시 예에 따른 메타버스 커머스 서비스 제공 장치(10)는, 신체사이즈검출부(200)와 연동하는 옆모습 보정부(250)와, 피팅부(400)와 연동된 충돌 보정 처리부(450)와, 메타버스 커머스 연동 처리부(800)를 더 포함할 수 있다.In addition, the metaverse commerce service providing device 10 according to an embodiment of the present invention includes a profile correcting unit 250 interlocking with the body size detection unit 200 and a collision correction processing unit 450 interlocking with the fitting unit 400. ), and a metaverse commerce interworking processing unit 800 may be further included.

수신부(100)는 사용자 단말기(20)로부터 키 정보와 사용자의 정면 이미지 및 측면 이미지를 수신할 수 있다.The receiving unit 100 may receive key information and front and side images of the user from the user terminal 20 .

예를 들어, 사용자 단말기(20)에는 피팅 앱(application)이 설치될 수 있고, 사용자는 피팅 앱을 통해 본인의 키 정보를 입력하는 한편 피팅 앱에 연동된 카메라 모듈을 이용하여 본인의 정면 이미지와 측면 이미지를 촬영할 수 있다. 이와 같이 획득된 키 정보, 정면 이미지 및 측면 이미지는 무선 통신망을 통해 서버(10)로 전송될 수 있다.For example, a fitting application may be installed in the user terminal 20, and the user inputs his/her own key information through the fitting app, while using a camera module linked to the fitting app to capture his or her frontal image. Side images can be taken. The key information, the front image and the side image obtained in this way may be transmitted to the server 10 through a wireless communication network.

또한, 사용자는 피팅 앱을 통해 판매자가 제공하는 복수의 의류 종류 및 의류 사이즈를 확인하고 선택할 수 있으며, 수신부(100)는 피팅 앱을 통해 입력되는 의류 종류 및 의류 사이즈, 즉 사용자가 선택한 의류 종류 및 의류 사이즈를 수신할 수 있다.In addition, the user can check and select a plurality of clothing types and clothing sizes provided by the seller through the fitting app, and the receiver 100 receives the clothing type and clothing size input through the fitting app, that is, the clothing type and clothing size selected by the user. Clothing size may be received.

신체사이즈검출부(200)는 수신부(100)에서 수신한 키 정보, 정면 이미지 및 측면 이미지를 이용하여 사용자의 신체 사이즈를 검출할 수 있다. 여기서, 신체 사이즈는 신체 부위별 길이, 둘레 등을 포함할 수 있다.The body size detection unit 200 may detect the user's body size using the key information, the front image, and the side image received by the receiver 100 . Here, the body size may include the length and circumference of each body part.

아바타생성부(300)는 신체사이즈검출부(200)에서 검출된 신체 사이즈에 상응하는 기초 아바타를 생성할 수 있다. 따라서, 기초 아바타는 사용자와 실질적으로 동일한 체형을 가질 수 있다. 기초 아바타는 2차원 또는 3차원 이미지로 구현될 수 있다.The avatar generator 300 may generate a basic avatar corresponding to the body size detected by the body size detection unit 200 . Accordingly, the basic avatar may have substantially the same body shape as the user. The basic avatar may be implemented as a 2D or 3D image.

피팅부(400)는 기초 아바타에 의류 이미지를 오버레이 하여 합성 아바타, 즉 기초 아바타가 해당 의류를 착용한 상태로 표현되는 이미지를 생성할 수 있다. 여기서, 의류 이미지는 데이터베이스(600)로부터 제공받을 수 있다.The fitting unit 400 may overlay a clothing image on the basic avatar to generate a synthesized avatar, ie, an image in which the basic avatar is wearing the corresponding clothing. Here, clothing images may be provided from the database 600 .

구체적으로, 피팅부(400)는 수신부(100)에서 수신한 의류 종류 및 의류 사이즈, 즉 사용자가 피팅 앱을 통해 선택한 의류 종류 및 의류 사이즈에 상응하는 의류 이미지를 데이터베이스(600)에 요청할 수 있고, 데이터베이스(600)로부터 로딩된 해당 의류 이미지를 기초 아바타에 오버레이 함으로써 합성 아바타를 생성할 수도 있다.Specifically, the fitting unit 400 may request a clothing image corresponding to the clothing type and clothing size received by the receiving unit 100, that is, the clothing type and clothing size selected by the user through the fitting app, from the database 600, A synthesized avatar may be created by overlaying a corresponding clothing image loaded from the database 600 on a basic avatar.

송신부(500)는 피팅부(400)에서 생성된 합성 아바타가 사용자 단말기(20)의 피팅 앱을 통해 디스플레이 될 수 있도록 합성 아바타에 대한 정보를 사용자 단말기(20)에 전송할 수 있다.The transmitter 500 may transmit information about the synthesized avatar to the user terminal 20 so that the synthesized avatar generated by the fitting unit 400 can be displayed through the fitting app of the user terminal 20 .

또한, 송신부(500)는 의류사이즈검출부(700)에서 검출한 의류 사이즈가 사용자 단말기(20)에 사용자에게 추천할 의류 사이즈로 디스플레이 될 수 있도록 의류 사이즈검출부(700)에서 검출한 의류 사이즈에 대한 정보를 사용자 단말기(20)에 전송할 수도 있다.In addition, the transmitter 500 provides information on the clothing size detected by the clothing size detection unit 700 so that the clothing size detected by the clothing size detection unit 700 can be displayed on the user terminal 20 as a clothing size to be recommended to the user. may be transmitted to the user terminal 20.

데이터베이스(600)에는 복수의 2차원 또는 3차원 의류 이미지가 의류 종류 및 의류 사이즈 별로 구분하여 저장될 수 있다.In the database 600, a plurality of 2D or 3D clothing images may be stored by being classified according to clothing type and clothing size.

또한, 데이터베이스(600)에는 피팅 앱을 통해 그 동안 판매되었던 복수의 의류 판매 정보가 저장될 수도 있다.In addition, the database 600 may store information on sales of a plurality of clothes that have been sold through the fitting app.

예를 들어, 각각의 의류 판매 정보는 사용자가 구매한 의류의 의류 종류 및 의류 사이즈에 대한 정보, 신체사이즈검출부(200)에서 검출된 해당 사용자의 신체 사이즈에 대한 정보, 및 해당 사용자가 해당 의류를 구매한 후 반품한 이력을 포함할 수 있다.For example, each piece of clothing sales information includes information on the clothing type and clothing size of clothing purchased by the user, information on the body size of the corresponding user detected by the body size detection unit 200, and information on the corresponding user's clothing You can include a history of returns after purchase.

의류사이즈검출부(700)는 수신부(100)에서 수신한 의류 종류와 신체사이즈검출부(200)에서 검출된 신체 사이즈를 기초로 데이터베이스(600)에 저장된 의류 판매 정보를 활용하여 반품 이력이 가장 적은 의류 사이즈를 사용자에게 추천할 의류 사이즈를 검출할 수 있다.The clothing size detecting unit 700 utilizes the clothing sales information stored in the database 600 based on the type of clothing received by the receiving unit 100 and the body size detected by the body size detecting unit 200, and uses the clothing size with the smallest return history. A clothing size to be recommended to the user may be detected.

그리고, 메타버스 커머스 서비스 연동 처리부(800)는, 상기 합성 아바타를 이용하여, 3차원 가상 공간으로 제공되는 메타버스 커머스 상에서의 가상 피팅 및 구매 처리를 수행할 수 있다.In addition, the metaverse commerce service interworking processing unit 800 may perform virtual fitting and purchase processing on metaverse commerce provided in a three-dimensional virtual space using the synthesized avatar.

이를 위해, 메타버스 커머스 서비스 연동 처리부(800)는, 상기 사용자 단말로 상기 메타버스 커머스의 3차원 가상 공간을 렌더링하고, 상기 피팅부의 합성 아바타를 이용하여, 상기 상기 메타버스 커머스의 3차원 가상 공간상에서 가상 피팅을 처리할 수 있다.To this end, the metaverse commerce service interworking processing unit 800 renders the 3D virtual space of the metaverse commerce to the user terminal, and uses the synthetic avatar of the fitting unit to render the 3D virtual space of the metaverse commerce. Virtual fitting can be processed on

이에 따라, 본 발명의 실시 예에 따른 메타버스 커머스 서비스 제공 장치(10)는, 사용자에게 가상 공간에서의 피팅 서비스를 제공함에 있어서의 신체 사이즈 검출 정확도를 향상시키고, 3차원 모델링을 적절하게 처리함에 따라, 가상 메타버스 커머스 공간에서의 가상 피팅 및 구매에 의한 실제 제품이 배송될 수 있는 메타버스 커머스 서비스를 현실적으로 구현할 수 있는 메타버스 커머스 서비스 제공 장치 및 그 동작 방법을 제공할 수 있다.Accordingly, the metaverse commerce service providing apparatus 10 according to an embodiment of the present invention improves the body size detection accuracy in providing a fitting service in a virtual space to the user and properly processes 3D modeling. Accordingly, it is possible to provide a metaverse commerce service providing apparatus and operation method that can realistically implement a metaverse commerce service in which actual products can be delivered by virtual fitting and purchase in a virtual metaverse commerce space.

한편, 본 발명의 메타버스 커머스 서비스 제공 장치(10)를 구성하는 각각의 구성요소, 예를 들어 수신부(100), 신체사이즈검출부(200), 아바타생성부(300), 피팅부(400), 송신부(500), 데이터베이스(600) 및 의류사이즈검출부(700) 및 메타버스 커머스 서비스 연동 처리부(800)는, 서버 기판에 실장되는 CPU, IC칩, 메모리, LTE모뎀 등에 의해 구현될 수 있다.On the other hand, each component constituting the metaverse commerce service providing device 10 of the present invention, for example, the receiving unit 100, the body size detection unit 200, the avatar generator 300, the fitting unit 400, The transmission unit 500, the database 600, the clothing size detection unit 700, and the metaverse commerce service interworking processing unit 800 may be implemented by a CPU, IC chip, memory, LTE modem, etc. mounted on a server board.

도 2를 참조하면, 신체사이즈검출부(200)는 키포인트생성부(210), 이미지매핑부(220), 이미지세그멘테이션부(230) 및 이미지분석부(240)를 포함할 수 있다. 또한, 신체사이즈검출부(200)는 전술한 옆모습 보정부(250)에 의해 보정된 정면 이미지와 측면 이미지로 이미지를 분석할 수 있는 바, 이에 대하여는 도 15 내지 도 17을 통해 보다 구체적으로 설명하도록 한다.Referring to FIG. 2 , the body size detection unit 200 may include a keypoint generation unit 210, an image mapping unit 220, an image segmentation unit 230, and an image analysis unit 240. In addition, the body size detection unit 200 can analyze the image with the front image and the side image corrected by the profile correction unit 250 described above, which will be described in more detail with reference to FIGS. 15 to 17 .

키포인트생성부(210)는 수신부(100)에서 수신된 정면 이미지와 측면 이미지에 복수의 키포인트를 신체 부위별로 표시할 수 있다. 각각의 키포인트는 해당 키포인트가 표시되는 신체 부위의 중심에 표시될 수 있지만, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.The keypoint generator 210 may display a plurality of keypoints for each body part on the front image and the side image received from the receiver 100 . Each keypoint may be displayed at the center of the body part where the corresponding keypoint is displayed, but is not necessarily limited thereto.

복수의 키포인트는 사용자의 눈, 목, 어깨, 가슴, 허리, 엉덩이, 팔꿈치, 손목, 무릎 및 발목 중 적어도 하나 이상에 표시될 수 있다.A plurality of key points may be displayed on at least one of the user's eyes, neck, shoulders, chest, waist, hips, elbows, wrists, knees, and ankles.

예를 들어, 복수의 키포인트는 사용자의 눈에표시되는 제1 키포인트(1), 사용자의 목에 표시되는 제2 키포인트(2), 사용자의 어깨에 표시되는 제3 키포인트(3), 사용자의 가슴에 표시되는 제4 키포인트(4), 사용자의 허리에 표시되는 제5키포인트(5), 사용자의 엉덩이에 표시되는 제6 키포인트(6), 사용자의 팔꿈치에 표시되는 제7 키포인트(7), 사용자의 손목에 표시되는 제8 키포인트(8), 사용자의 무릎에 표시되는 제9 키포인트(9), 사용자의 발목에 표시되는 제10 키포인트(11) 등을 포함할 수도 있다.For example, the plurality of keypoints include a first keypoint (1) displayed on the user's eyes, a second keypoint (2) displayed on the user's neck, a third keypoint (3) displayed on the user's shoulder, and a user's chest. 4th keypoint (4) displayed on the user's waist, 5th keypoint (5) displayed on the user's hip, 6th keypoint (6) displayed on the user's elbow, 7th keypoint (7) displayed on the user's elbow, user The eighth keypoint 8 displayed on the user's wrist, the ninth keypoint 9 displayed on the user's knee, and the tenth keypoint 11 displayed on the user's ankle may also be included.

한편, 키포인트생성부(210)는 정면 이미지와 측면 이미지에서 복수의 키포인트를 추출하기 위해 공지된 다양한 이미지 분석 알고리즘, 예를 들어 Harriscorner detector, Shi&Tomasi, SIFT(Scale Invariant Feature Transform), SURF, BRIEF 등을 이용할 수 있다.Meanwhile, the keypoint generator 210 uses various known image analysis algorithms such as Harriscorner detector, Shi & Tomasi, SIFT (Scale Invariant Feature Transform), SURF, BRIEF, etc. to extract a plurality of keypoints from the front image and the side image. available.

이미지매핑부(220)는 정면 이미지와 측면 이미지의 키포인트가 동일한 높이에 위치하도록 정면 이미지 또는 측면 이미지를 확대 또는 축소시킬 수 있다. 따라서, 정면 이미지와 측면 이미지는 서로 다른 거리에서 촬영된 이미지라고 하더라도 동일한 크기로 조절될 수 있다.The image mapping unit 220 may enlarge or reduce the front image or the side image so that the key points of the front image and the side image are positioned at the same height. Accordingly, the front image and the side image may be adjusted to the same size even though they are images taken at different distances.

특히, 이미지매핑부(220)가 이미지 매핑 시에 정면 이미지의 눈과 발목에 위치한 키포인트와 측면 이미지의 눈과 발목에 위치한 키포인트를 이용할 때에 매핑 정밀도가 가장 높은 것으로 확인되었다. 예를 들어, 이미지매핑부(220)는 정면 이미지의 제1 키포인트(1)와 측면 이미지의 제1 키포인트(1)를 동일한 높이에 위치시킨 후에, 정면 이미지의 제10 키포인트(11)와 측면 이미지의 제10 키포인트(11)가 서로 동일한 높이에 위치할 때까지 정면 이미지 또는 측면 이미지를 확대 또는 축소시킬 수 있다.In particular, when the image mapping unit 220 uses the keypoints located at the eyes and ankles of the front image and the keypoints located at the eyes and ankles of the side image during image mapping, it is confirmed that the mapping precision is the highest. For example, the image mapping unit 220 places the first keypoint 1 of the front image and the first keypoint 1 of the side image at the same height, and then places the tenth keypoint 11 of the front image and the first keypoint 1 of the side image. The front image or the side image may be enlarged or reduced until the 10th keypoint 11 of is located at the same height.

이미지세그멘테이션부(230)는 정면 이미지와 측면 이미지에서 사용자의 신체영역을 배경 영역으로부터 분리할 수 있다.The image segmentation unit 230 may separate the user's body region from the background region in the front image and the side image.

따라서, 정면 이미지와 측면 이미지의 사용자 신체 영역의 경계를 따라 경계선이 형성될 수 있고, 이는 후술하는 것처럼 신체 부위별 둘레를 산출하는데 활용될 수 있다.Therefore, a boundary line may be formed along the boundary of the user's body region of the front image and the side image, and this may be used to calculate the circumference of each body part as will be described later.

한편, 이미지세그멘테이션부(230)는 신체 영역 분리를 위해 공지된 다양한 이미지 세그멘테이션 알고리즘(image segmentation algorithm)을 이용할 수 있다.Meanwhile, the image segmentation unit 230 may use various known image segmentation algorithms for body region separation.

또한, 이미지세그멘테이션부(230)는 이미지 세그멘테이션 시에 OPEN CV의 침식/확장 기술을 이용하여 신체 영역의 경계선을 매끄럽게 변환시킬 수도 있다.In addition, the image segmentation unit 230 may smoothly transform the boundary line of the body region using OPEN CV's erosion/expansion technology during image segmentation.

키포인트생성부(210), 이미지매핑부(220) 및 이미지세그멘테이션부(230)에 의한 이미지 가공은 도면에 도시된 순서에 한정되는 것이 아니라 다양한 순서로 이루어질 수 있다.Image processing by the keypoint generating unit 210, the image mapping unit 220, and the image segmentation unit 230 is not limited to the order shown in the drawings and may be performed in various orders.

이미지분석부(240)는 키포인트생성부(210), 이미지매핑부(220) 및 이미지세 그멘테이션부(230)에 의해 가공된 정면 이미지와 측면 이미지를 기초로 신체 사이즈를 검출할 수 있다.The image analysis unit 240 may detect the body size based on the front image and the side image processed by the keypoint generation unit 210, the image mapping unit 220, and the image segmentation unit 230.

먼저, 이미지분석부(240)는 정면 이미지와 측면 이미지에서 신체 사이즈를 측정 내지 산출할 수 있다.First, the image analysis unit 240 may measure or calculate the body size from the front image and the side image.

일 예로, 이미지분석부(240)는 복수의 키포인트 사이의 거리를 측정하여 신체 사이즈, 예를 들어 팔 길이, 다리 길이 등을 측정할 수 있다.For example, the image analyzer 240 may measure a body size, for example, an arm length or a leg length, by measuring distances between a plurality of key points.

다른 예로, 이미지분석부(240)는 신체부위별 둘레를 하기 수학식을 이용하여 산출할 수도 있다.As another example, the image analyzer 240 may calculate the circumference for each body part using the following equation.

Figure pat00001
Figure pat00001

상기 수학식에서 C는 신체 부위별 둘레를 의미할 수 있고, a는 정면 이미지에서 해당 신체 부위의 폭을 의미할 수 있으며, b는 측면 이미지에서 해당 신체 부위의 폭을 의미할 수 있다.In the above equation, C may mean the circumference of each body part, a may mean the width of the corresponding body part in the front image, and b may mean the width of the corresponding body part in the side image.

예를 들면, 이미지분석부(240)는 허리 둘레를 구하고자 하는 경우에는 정면이미지에서 허리의 상하로 가장 근접한 2개의 키포인트(4, 6)를 선정할 수 있고, 선정된 2개의 키포인트(4, 6) 사이에서 신체 영역의 폭이 가장 작은 지점을 추출할 수 있다. 그 결과, 정면 이미지에서의 허리 폭(a)은 추출된 지점에서의 신체 영역의 폭을 측정하여 얻을 수 있고, 측면 이미지에서의 허리 폭(b)은 추출된 지점과 동일한 높이에서의 신체 영역의 폭을 측정하여 얻을 수 있다.For example, the image analysis unit 240 may select two key points (4, 6) closest to the top and bottom of the waist in the frontal image when obtaining the waist circumference, and select the two selected key points (4, 6). 6), a point with the smallest width of the body region can be extracted. As a result, the waist width (a) in the front image can be obtained by measuring the width of the body region at the extracted point, and the waist width (b) in the side image is the width of the body region at the same height as the extracted point. It can be obtained by measuring the width.

다른 예를 들면, 이미지분석부(240)는 가슴 둘레를 구하고자 하는 경우에는 측면 이미지에서 가슴의 상하로 가장 근접한 2개의 키포인트(2, 5)를 선정할 수 있고, 선정된 2개의 키포인트(2, 5) 사이에서 신체 영역 경계의 변곡점, 예를 들어 신체 영역의 좌측 경계의 기울기가 아래로 갈수록 양의 값에서 음의 값으로 변하는 지점을 추출할 수 있다. 그 결과, 측면 이미지에서의 가슴 폭(b)은 추출된 변곡점에서의 신체 영역의 폭을 측정하여 얻을 수 있고, 정면 이미지에서의 가슴 폭(a)은 추출된 변곡점과 동일한 높이에서의 신체 영역의 폭을 측정하여 얻을 수 있다.For another example, the image analysis unit 240 may select two key points (2, 5) that are closest to the top and bottom of the chest in the side image when obtaining the chest circumference, and select the two selected key points (2). , 5), an inflection point of the body region boundary, for example, a point where the slope of the left boundary of the body region changes from a positive value to a negative value as it goes downward, may be extracted. As a result, the chest width (b) in the side image can be obtained by measuring the width of the body region at the extracted inflection point, and the chest width (a) in the front image is the width of the body region at the same height as the extracted inflection point. It can be obtained by measuring the width.

또 다른 예를 들면, 이미지분석부(240)는 엉덩이 둘레를 구하고자 하는 경우 에는 측면 이미지에서 엉덩이의 상하로 가장 근접한 2개의 키포인트(5, 9)를 선정할 수 있고, 선정된 2개의 키포인트(5, 9) 사이에서 신체 영역 경계의 변곡점, 예를 들어 신체 영역의 우측 경계의 기울기가 아래로 갈수록 음의 값에서 양의 값으로 변하는 지점을 추출할 수 있다. 그 결과, 측면 이미지에서의 가슴 폭(b)은 추출된 변곡점에서의 신체 영역의 폭을 측정하여 얻을 수 있고, 정면 이미지에서의 가슴 폭은(a)은 추출된 변곡점과 동일한 높이에서의 신체 영역의 폭을 측정하여 얻을수 있다.For another example, the image analysis unit 240 may select two key points (5, 9) closest to the top and bottom of the hip in the side image when obtaining the hip circumference, and select the two key points ( 5 and 9), an inflection point of the boundary of the body region, for example, a point where the gradient of the right boundary of the body region changes from a negative value to a positive value as it goes downward may be extracted. As a result, the chest width (b) in the side image can be obtained by measuring the width of the body region at the extracted inflection point, and the chest width (a) in the front image is the body region at the same height as the extracted inflection point. can be obtained by measuring the width of

한편, 변곡점 추출을 위해 신체 영역 경계에서의 기울기를 구할 때에 다양한 이미지 분석 기술이 사용될 수 있다.Meanwhile, various image analysis techniques may be used when obtaining an inclination at a body region boundary to extract an inflection point.

예를 들어, 신체 영역의 경계에 위치한 각각의 픽셀에서 소벨(sobel)의 x방향 필터와 y방향 필터를 이용하여 x방향 및 y방향의 이미지 가중치를 계산한 후에 해당 픽셀에서 기울기 각도를 계산함으로써 변곡점이 추출될 수 있다.For example, after calculating image weights in the x-direction and y-direction using Sobel's x-direction filter and y-direction filter at each pixel located at the boundary of the body region, the inclination point is calculated by calculating the tilt angle at the corresponding pixel. this can be extracted.

또 다른 예로, 목, 허벅지, 팔, 다리 둘레 등은 정면 이미지 또는 측면 이미지에서 직경을 측정한 후에 원의 둘레 공식 등을 이용하여 산출할 수도 있다.As another example, the neck, thigh, arm, and leg circumferences may be calculated using a circle circumference formula after measuring the diameter in a front image or a side image.

다음으로, 이미지분석부(240)는 상술한 것과 같이 측정 내지 산출한 신체 사이즈를 수신부(100)에서 수신한 키 정보와 비교하여 환산 비율을 산출할 수 있고,Next, the image analysis unit 240 may calculate a conversion ratio by comparing the body size measured or calculated as described above with the key information received from the receiver 100,

산출된 환산 비율을 측정 내지 산출한 신체 사이즈에 곱해 실제 신체 사이즈를 검출할 수 있다.The actual body size may be detected by multiplying the calculated conversion ratio by the measured or calculated body size.

예를 들어, 이미지분석부(240)에서 산출한 키가 A cm이고, 수신부(100)에서 수신한 키는 B cm라고 한다면, 환산 비율은 B를 A로 나눈 값, 즉 B/A일 수 있다.For example, if the height calculated by the image analysis unit 240 is A cm and the height received by the receiver 100 is B cm, the conversion ratio may be B divided by A, that is, B/A. .

도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 메타버스 커머스 서비스 제공 장치의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.3 is a flowchart for explaining the operation of the metaverse commerce service providing apparatus according to an embodiment of the present invention.

도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 가상 피팅 서비스 제공 방법은 사용자의 키 정보, 정면 이미지 및 측면 이미지를 수신하는 단계(S10), 사용자의 신체 사이즈를 검출하는 단계(S20), 기초 아바타를 생성하는 단계(S30), 사용자가 선택한 의류 종류를 수신하는 단계(S40), 사용자에게 추천할 의류 사이즈를 검출하는 단계(S50), 사용자 단말기에 검출된 의류 사이즈에 대한 정보를 전송하는 단계(S60), 사용자가 선택한 의류 사이즈를 수신하는 단계(S70), 합성 아바타를 생성하는 단계(S80), 및 상기 사용자 단말로 상기 메타버스 커머스의 3차원 가상 공간을 렌더링하고, 상기 피팅부의 합성 아바타를 이용하여, 상기 상기 메타버스 커머스의 3차원 가상 공간상에서 가상 피팅을 처리하는 단계(S90)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 3 , a virtual fitting service providing method according to an embodiment of the present invention includes receiving key information, a front image and a side image of a user (S10), detecting a user's body size (S20), Creating a basic avatar (S30), receiving a clothing type selected by the user (S40), detecting a clothing size to be recommended to the user (S50), and transmitting information about the detected clothing size to the user terminal. Step (S60), receiving the clothing size selected by the user (S70), generating a synthesized avatar (S80), rendering the 3D virtual space of the metaverse commerce with the user terminal, and synthesizing the fitting unit. Using an avatar, processing a virtual fitting on the 3-dimensional virtual space of the metaverse commerce (S90) may be included.

한편, 가상 피팅 서비스 제공 방법은 가상 피팅 서비스 제공 서버(10)를 이용하여 구현될 수 있고, 이에 따라 중복될 수도 있는 구체적인 설명은 생략하기로한다.Meanwhile, the virtual fitting service providing method may be implemented using the virtual fitting service providing server 10, and thus detailed descriptions that may be duplicated will be omitted.

먼저, 서버(10)는 사용자 단말기(20)로부터 사용자의 키 정보, 정면 이미지 및 측면 이미지를 수신하면(S10), 수신된 키 정보, 정면 이미지 및 측면 이미지를 기초로 사용자의 신체 사이즈를 검출할 수 있고(S20), 이와 같이 검출된 신체 사이즈에 상응하는 기초 아바타를 생성할 수 있다(S30).First, when the server 10 receives the user's key information, front image, and side image from the user terminal 20 (S10), the server 10 detects the user's body size based on the received key information, front image, and side image. (S20), and a basic avatar corresponding to the detected body size can be generated (S30).

다음으로, 서버(10)는 사용자 단말기(20)로부터 메타버스 커머스에 대응하여 사용자가 선택한 의류 종류를 수신하면(S40), 검출된 신체 사이즈와 수신된 의류 종류를 기초로 반품 이력이가장 적은 의류 사이즈를 검출할 수 있고(S50), 이와 같이 검출된 의류 사이즈가추천 사이즈로 디스플레이 될 수 있도록 검출된 의류 사이즈에 대한 정보를 사용자 단말기(20)로 전송할 수 있다(S60). 그러나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니고, 서버(10)는 추천 사이즈를 검출 내지 제공하지 않고 사용자가 선택한 의류 사이즈를 수신할 수도 있다.Next, when the server 10 receives the clothing type selected by the user in response to metaverse commerce from the user terminal 20 (S40), the clothing with the smallest return history based on the detected body size and the received clothing type. The size can be detected (S50), and information on the detected clothing size can be transmitted to the user terminal 20 so that the detected clothing size can be displayed as a recommended size (S60). However, it is not necessarily limited thereto, and the server 10 may receive the clothing size selected by the user without detecting or providing the recommended size.

다음으로, 서버(10)는 사용자 단말기(20)로부터 사용자가 선택한 의류 사이즈를 수신하게 되면(S70), 수신된 의류 종류 및 의류 사이즈에 상응하는 의류 이미지를 기초 아바타에 오버레이 하여 합성 아바타를 생성할 수 있다(S80).Next, when the server 10 receives the clothing size selected by the user from the user terminal 20 (S70), the server 10 creates a synthetic avatar by overlaying the clothing image corresponding to the received clothing type and clothing size on the basic avatar. It can (S80).

그리고, 상기 사용자 단말에서는 상기 메타버스 커머스의 3차원 가상 공간을 렌더링하고, 상기 피팅부의 합성 아바타를 이용하여, 상기 상기 메타버스 커머스의 3차원 가상 공간상에서 가상 피팅을 처리함에 따른 메타버스 커머스와 합성 아바타에 관한 정보를 사용자 단말기(20)에 전송할 수 있다(S90).In addition, the user terminal renders the 3D virtual space of the metaverse commerce and uses the synthetic avatar of the fitting unit to process virtual fitting in the 3D virtual space of the metaverse commerce. Information about the avatar may be transmitted to the user terminal 20 (S90).

이후, 상기 메타버스 커머스와의 서비스 연동을 통해, 해당 의류의 현실에서의 구매 및 배송 서비스가 연계되어 제공될 수 있다.Thereafter, through service linkage with the metaverse commerce, purchase and delivery services of the clothing in reality can be linked and provided.

도 4 및 도 5는 사용자 단말기에 설치된 피팅 앱의 디스플레이 화면의 예시도이다.4 and 5 are exemplary views of a display screen of a fitting app installed on a user terminal.

도 4를 참조하면, 사용자는 피팅 앱을 통해 사용자 본인의 정면 이미지와 측면 이미지를 촬영할 수 있다. 이때, 사용자 단말기(20)에 설치된 카메라 모듈이 사용될 수 있다. 또한, 피팅 앱은 카메라 모듈의 수평 및 수직 방향의 정렬 여부와 사용자의 촬영 자세에 대한 정보를 화살표 또는 텍스트 등의 형태로 제공함으로써 이미지 분석이 용이한 형태의 촬상 이미지를 획득할 수도 있다.Referring to FIG. 4 , the user may take a front image and a side image of the user through the fitting app. At this time, a camera module installed in the user terminal 20 may be used. In addition, the fitting app may acquire a captured image in a form that is easy to analyze by providing information on horizontal and vertical alignment of camera modules and the user's shooting posture in the form of arrows or text.

도 5를 참조하면, 사용자 단말기(20)는 의류사이즈검출부(700)에서 검출한 의류 사이즈, 즉 사용자에게 메타버스 커머스상에서 추천할 의류 사이즈를 수신하여 피팅 앱을 통해 디스플레이 할 수 있다. 따라서, 사용자는 의류 사이즈를 선택할 때에 피팅 앱에 의해 추천된 의류사이즈를 참작할 수 있어 그 만큼 반품 가능성이 줄어들 수 있다.Referring to FIG. 5 , the user terminal 20 may receive a clothing size detected by the clothing size detection unit 700, that is, a clothing size to be recommended to the user on metaverse commerce, and display the received clothing size through a fitting app. Accordingly, when the user selects a clothing size, the user may consider the clothing size recommended by the fitting app, and thus the possibility of return may be reduced accordingly.

도 6 내지 도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 메타버스 커머스 연동 처리부의 구성 및 동작을 설명하기 위한 도면들이다.6 to 8 are diagrams for explaining the configuration and operation of the metaverse commerce interlocking processing unit according to an embodiment of the present invention.

먼저 도 6을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 메타버스 커머스 서비스 연동 처리부(800)는, 멤버 관리부, 가상 피팅부 및 커머스 서비스부를 포함할 수 있다.First, referring to FIG. 6 , the metaverse commerce service interworking processing unit 800 according to an embodiment of the present invention may include a member management unit, a virtual fitting unit, and a commerce service unit.

멤버 관리부는 고객 및 의류 데이터베이스를 분석하여, 추천 사이즈를 도출할 수 있다.The member management unit may derive a recommended size by analyzing a database of customers and clothes.

가상 피팅부는 메타버스 커머스 서비스를 통해 제공될 3차원 아바타의 가상 피팅을 처리할 수 있으며, 이를 위한 GLTF, FBX 포맷과 같은 3차원 데이터 생성 및 인코딩을 처리할 수 있다.The virtual fitting unit can process virtual fitting of a 3D avatar to be provided through the metaverse commerce service, and can process 3D data generation and encoding such as GLTF and FBX formats for this purpose.

그리고, 커머스 서비스부는, 메타버스 공간을 렌더링하고, 상기 가상 피팅부의 3차원 아바타와 의류가 합성된 합성 아바타를 이용하여, 상기 메타버스 공간상에서 렌더링 처리할 수 있다. 또한, 렌더링 정보를 디코딩하여 사용자 단말기(20)를 통해 출력되도록 처리할 수 있다.In addition, the commerce service unit renders the metaverse space, and may perform rendering processing on the metaverse space using a synthesized avatar in which the 3D avatar of the virtual fitting unit and clothes are synthesized. In addition, rendering information may be decoded and processed to be output through the user terminal 20 .

또한, 도 7을 참조하면, 커머스 서비스부는, 메타버스로 구현되는 패션 플랫폼 정보를 처리하는 패션 플랫폼 처리부를 더 포함할 수 있으며, 패션 플랫폼 처리부는, 신체사이즈측정부(200)를 이용한 나의 아바타 관리부, 제품 보기 기능부, 나의 아바타 호출 및 내 옷 사이즈 추천부, 가상 피팅 소셜 기능부를 포함하여, 메타버스로 구현된 패션 플랫폼에 의해, 사용자 단말기(20)의 앱 연동및 구매와 배송까지 처리하는 프로세스를 수행할 수 있다 또한, 메타머스 패션 플랫폼을 VR 데이터로 구성하여 사용자의 VR기기로 제공하는 VR모드 프로세스를 수행할 수도 있다.In addition, referring to FIG. 7 , the commerce service unit may further include a fashion platform processing unit that processes fashion platform information implemented in the metaverse, and the fashion platform processing unit is my avatar management unit using the body size measuring unit 200. , Process of interlocking the user terminal 20 with apps, including purchase and delivery, by a fashion platform implemented as a metaverse, including a product view function, my avatar call and my clothes size recommendation unit, and virtual fitting social function In addition, it is possible to perform a VR mode process in which the metamus fashion platform is configured with VR data and provided to the user's VR device.

이에 따라 도 8에 도시된 바와 같이, VR 기기 등에 대응하는 메타버스 커머스 플랫폼상에 사용자의 신체 사이즈와 동일한 사이즈의 아바타가 이동하면서 다양한 의류를 가상 피팅해볼 수 있으며, 이에 따른 구매결정을 통해 적절한 의류가 배송됨으로써 사용자 편의성을 향상시키고 반품율 등을 낮출 수 있다.Accordingly, as shown in FIG. 8, an avatar of the same size as the user's body size moves on the metaverse commerce platform corresponding to VR devices, etc., and various clothes can be tried on virtually, and appropriate clothes are made through the purchase decision. is delivered, it is possible to improve user convenience and lower the return rate.

도 9 내지 도 14는 본 발명의 실시 예에 따른 충돌 보정 처리부의 구성 및 동작을 설명하기 위한 도면들이다.9 to 14 are diagrams for explaining the configuration and operation of a collision compensation processing unit according to an embodiment of the present invention.

도 9를 참조하면, 메타버스 커머스 서비스 제공 장치(10)는, 상기 피팅부(400)의 메타버스용 3차원 합성 아바타 생성에 대응하는 3차원 충돌 보정을 처리하는 충돌 보정 처리부를 더 포함할 수 있다.Referring to FIG. 9 , the metaverse commerce service providing device 10 may further include a collision correction processing unit that processes 3-dimensional collision correction corresponding to the generation of a 3-dimensional synthetic avatar for the metaverse of the fitting unit 400. there is.

보다 구체적으로, 도 10에 도시된 바와 같이, 사이즈 변경된 아바타에 대한 옷 입히기를 처리하는 경우, 옷이 뚫리는 충돌 영역이 발생될 수 있다.More specifically, as shown in FIG. 10 , when processing clothes for an avatar whose size has been changed, a collision area through which the clothes are pierced may occur.

이를 방지 및 보정 처리하기 위해, 상기 충돌 보정 처리부는, 상기 합성 아바타 생성시 발생되는 충돌 메시를 예측 검출하는 충돌 메시 검출부, 상기 충돌 메시에 대응하는 예외범위를 설정하는 예외범위 설정부, 상기 예외범위를 상기 피팅부로 제공하여, 3차원 합성 아바타에 대응하는 옷 입히기를 처리하는 옷 입히기 처리부 및 상기 옷 입히기 처리에서 발생되는 충돌 영역을 마스킹 보정하는 마스킹 보정부를 포함할 수 있다.In order to prevent and correct this, the collision correction processing unit includes a collision mesh detection unit that predicts and detects a collision mesh generated when the synthetic avatar is generated, an exception range setting unit that sets an exception range corresponding to the collision mesh, and the exception range. to the fitting unit, and a dressing processing unit processing clothes corresponding to the 3D synthesized avatar, and a masking correction unit masking and correcting a collision region generated in the dressing processing.

보다 구체적으로, 3D 오브젝트는 Vertices의 점 형태로 시작해, 면을 만들어 최종적으로 모델로 화면에 비춰주게 된다.More specifically, a 3D object starts with a point form of vertices, creates a plane, and finally displays it on the screen as a model.

이를 고려하여, 도 11에 도시된 바와 같이, 충돌 메시 검출부는, 아바타의 Vertices 위치값에 접근하여, 그 위치에서 아바타 안쪽 방향으로 Normal(수직)방향으로 충돌 감지할 수 있는 Ray(선)을 발생 시키며, Ray(선)에 옷의의 Mesh와 충돌이 발생하면 마스킹 보정부는 아바타 Mesh의 triangles(polygons)부분을 안보이게 하는 마스킹 값을 설정할 수 있는 것이다.Considering this, as shown in FIG. 11, the collision mesh detector approaches the position value of the vertices of the avatar and generates a ray (line) capable of detecting collision in the normal (vertical) direction from that position to the inside of the avatar. If the Ray (line) collides with the mesh of the clothing, the masking correction unit can set a masking value that makes the triangles (polygons) of the avatar mesh invisible.

그러나, 도 12(1)에 도시된 바와 같이, 면이 아닌 점(Vertices) 위치 값만 가지고 충돌 감지 하면, 마스킹 처리가 안되는 부분이 발생될 수 있다.However, as shown in FIG. 12(1), when a collision is detected using only the location values of vertices rather than planes, a portion that cannot be masked may occur.

따라서, 도 12(2)에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시 예에 따른 예외범위 설정부는, 충돌 안된 부분을 감지하기 위해 1단계 후 Ray(선)에서 Sphere(구형태)로 감지 범위를 확대함에 따라, 구 안에 걸리는 모든 값들 마스킹 처리하게 할 수 있다.Therefore, as shown in FIG. 12(2), the exception range setting unit according to the embodiment of the present invention expands the detection range from Ray (line) to Sphere (spherical shape) after step 1 to detect the non-collision part. As a result, all values within the sphere can be masked.

그리고, 도 12(3)에 도시된 바와 같이 본 발명의 실시 예에 따른 예외범위 설정부는, Sphere 형태의 마스킹 처리시 옷과 아바타의 경계 부분까지 아바타 메시가 마스킹 처리가 되는 부분이 발생하기 때문에 Mesh에 예외 처리할 충돌 공간을 사전 설정하여 예외 처리할 수 있다.And, as shown in FIG. 12(3), the exception range setting unit according to the embodiment of the present invention generates a masking portion of the avatar mesh up to the boundary between the clothes and the avatar during the masking process in the form of a sphere. You can handle exceptions by presetting the collision space to handle exceptions.

도 13 내지 도 14는 본 발명의 실시 예에 따른 상기 충돌 보정 처리부의 충돌 보정 동작을 예시와 함께 보다 구체적으로 나타낸다.13 to 14 show a collision correction operation of the collision correction processing unit according to an embodiment of the present invention in more detail with examples.

도 15 내지 도 17은 본 발명의 실시 예에 따른 옆모습 보정부의 구성 및 동작을 설명하기 위한 도면들이다.15 to 17 are views for explaining the configuration and operation of the profile correction unit according to an embodiment of the present invention.

도 15를 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 옆모습 보정부(250)는, 상기 정면 이미지로부터 제1 포인팅 지점을 추출하는 정면 이미지 포인팅부, 상기 측면 이미지로부터 제2 포인팅 지점을 추출하는 정면 이미지 포인팅부, 상기 제1 포인팅 지점과 상기 제2 포인팅 지점을 이용하여 측면 회전 각도를 산출하는 측면 회전 각도 산출부 및 상기 측면 회전 각도를 기반으로 상기 정면 이미지 또는 상기 측면 이미지를 보정하는 보정 적용부를 포함한다.Referring to FIG. 15 , the profile correction unit 250 according to an embodiment of the present invention includes a front image pointing unit that extracts a first pointing point from the front image and a front image that extracts a second pointing point from the side image. A pointing unit, a side rotation angle calculator calculating a side rotation angle using the first pointing point and the second pointing point, and a correction application unit correcting the front image or the side image based on the side rotation angle do.

보다 구체적으로, 2장의 사진(정면과 측면)의 이용한 가슴 측정 방법은 정면 길이와 측면 길이를 이용하여 계산하는데 정면이나 측면의 길이의 측정이 잘못되면 가슴 둘레 계산을 부정확해지는 문제가 발생한다. 정확한 둘레 계산을 위한 조건으로 정확한 정면과 측면의 길이 측정이 중요한데, 보통 정면 촬영시에는 몸 회전이 거의 일어나지 않지만 측면 촬영시에서 카메라를 응시하므로 몸 회전이 일어나는 경우가 많다.More specifically, the chest measurement method using two pictures (front and side) is calculated using the front and side lengths. If the measurement of the front or side length is incorrect, the chest circumference calculation becomes inaccurate. As a condition for accurate circumference calculation, it is important to accurately measure the length of the front and side. Usually, body rotation rarely occurs during frontal shooting, but body rotation often occurs when looking at the camera during side shooting.

따라서, 본 발명의 실시 예에 따른 옆모습 보정부(250)는, 정확한 옆면 길이 측정을 위해 옆면 촬영시 사람의 회전 각도를 구하고, 회전 각도와 정면길이를 이용하여 정확한 옆면 길이를 산출한다.Therefore, the profile correction unit 250 according to an embodiment of the present invention obtains a rotation angle of a person when photographing a side profile in order to accurately measure a side length, and calculates an accurate side length using the rotation angle and the front length.

이를 위해, 옆모습 보정부(250)는, 도 16에 도시된 바와 같이 정면과 측면 사진에서 딥러닝(Human Pose Estimation)을 이용하여 신체의 각 포인팅 위치 지점을 산출하고, 이 위치를 이용하여 사람이 회전한 각도를 찾을 수 있다.To this end, the profile correction unit 250 calculates each pointing position of the body using deep learning (Human Pose Estimation) in the front and side photos, as shown in FIG. You can find the angle of rotation.

보다 구체적으로, 제1 포인팅 지점들로부터 딥러닝 기반으로 산출된 x1을 정면 이미지상의 양 어깨 길이라고 하고, 제2 포인팅 지점들로부터 딥러닝 기반으로 산출된 x2를 측면 이미지상의 양 어깨 길이라고 하면, 측면 회전 각도는 아래의 수학식 2와 같이 산출된다.More specifically, if x1 calculated based on deep learning from the first pointing points is the length of both shoulders on the front image, and x2 calculated based on deep learning from the second pointing points is the length of both shoulders on the side image, The lateral rotation angle is calculated as in Equation 2 below.

Figure pat00002
Figure pat00002

그리고, 도 17에 도시된 바와 같이, 옆면 길이는 상기 측면 회전 각도를 기반으로 산출되는 사람의 회전 각도를 이용하여, 정확한 값으로 산출될 수 있는 바, 이에 대한 산출식은 아래의 수학식 3과 같다.And, as shown in FIG. 17, the side length can be calculated as an accurate value using the rotation angle of the person calculated based on the side rotation angle, and the calculation formula for this is as shown in Equation 3 below. .

Figure pat00003
Figure pat00003

여기서, X1은 정면 길이, X측은 측정된 측면 길이, X2는 실제 측면 길이, θ 는 수학식 2에 의해 구해진 측면 회전 각도, adj는 회전각도 보정 값으로서, 옆면이 직각이 아닌 굴곡이므로 굴곡 정도에 따른 보정이 필요하기 때문에, 다수의 사람들의 측정값 분석을 통한 체형과 회전 각도에 따른 보정치 통계 테이블을 이용하여 산출되는 값이다.Here, X1 is the front length, X side is the measured side length, X2 is the actual side length, θ is the side rotation angle obtained by Equation 2, and adj is the rotation angle correction value. This value is calculated using a correction value statistical table according to body shape and rotation angle through analysis of measurement values of a large number of people.

상술한 본 발명에 따른 방법은 컴퓨터에서 실행되기 위한 프로그램으로 제작되어 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체에 저장될 수 있으며, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있다.The method according to the present invention described above may be produced as a program to be executed on a computer and stored in a computer-readable recording medium. Examples of the computer-readable recording medium include ROM, RAM, CD-ROM, and magnetic tape. , floppy disks, and optical data storage devices.

컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고, 상기 방법을 구현하기 위한 기능적인(function) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.The computer-readable recording medium is distributed to computer systems connected through a network, so that computer-readable codes can be stored and executed in a distributed manner. In addition, functional programs, codes, and code segments for implementing the method can be easily inferred by programmers in the technical field to which the present invention belongs.

또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형 실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형 실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어서는 안될 것이다.In addition, although the preferred embodiments of the present invention have been shown and described above, the present invention is not limited to the specific embodiments described above, and the technical field to which the present invention belongs without departing from the gist of the present invention claimed in the claims. Of course, various modifications can be made by those skilled in the art, and these modifications should not be individually understood from the technical spirit or perspective of the present invention.

Claims (5)

복수의 2차원 또는 3차원 의류 이미지를 의류 종류 및 의류 사이즈 별로 구분하여 저장하는 데이터베이스 저장 단계;
사용자 단말기에 설치된 피팅 앱을 통해 입력 및 촬영된 사용자의 키 정보, 정면 이미지 및 측면 이미지를 기초로 사용자의 신체 사이즈를 검출하는 신체사이즈검출 단계;
상기 신체사이즈검출 단계에서 검출된 신체 사이즈에 상응하는 기초 아바타를 생성하는 아바타생성 단계; 및
상기 기초 아바타에 의류 정보를 오버레이 하여 3차원 기반의 합성 아바타를 생성하는 피팅 단계;를 포함하되,
상기 의류 정보는 상기 데이터베이스 저장 단계에서 저장된 의류 판매 정보와 상기 신체사이즈검출 단계에서 검출된 사용자의 신체 사이즈를 기반으로 사용자에게 맞춤형 의류를 추천하는
사용자 맞춤형 의류 추천 서비스 제공 방법.
A database storage step of classifying and storing a plurality of 2-dimensional or 3-dimensional clothing images by clothing type and clothing size;
Body size detection step of detecting the user's body size based on the user's key information, front image and side image input and photographed through a fitting app installed in the user terminal;
an avatar creation step of generating a basic avatar corresponding to the body size detected in the body size detection step; and
A fitting step of generating a 3D-based synthetic avatar by overlaying clothing information on the basic avatar;
The clothing information recommends customized clothing to the user based on the clothing sales information stored in the database storage step and the user's body size detected in the body size detection step.
How to provide customized apparel recommendation service.
제1항에 있어서,
상기 합성 아바타를 이용하여, 3차원 가상 공간으로 제공되는 메타버스 커머스 상에서의 가상 피팅 및 구매 처리를 수행하는 메타버스 커머스 연동 처리단계;를 더 포함하는
사용자 맞춤형 의류 추천 서비스 제공 방법.
According to claim 1,
A metaverse commerce linkage processing step of performing virtual fitting and purchase processing on metaverse commerce provided in a three-dimensional virtual space using the synthetic avatar; further comprising
How to provide customized apparel recommendation service.
제2항에 있어서,
상기 메타버스 커머스 연동 처리단계는,
상기 사용자 단말로 상기 메타버스 커머스의 3차원 가상 공간을 렌더링하는 커머스 서비스단계; 및 상기 피팅 단계의 합성 아바타를 이용하여, 상기 메타버스 커머스의 3차원 가상 공간상에서 가상 피팅을 처리하는 가상 피팅단계;를 포함하는
사용자 맞춤형 의류 추천 서비스 제공 방법.
According to claim 2,
The metaverse commerce linkage processing step,
A commerce service step of rendering a three-dimensional virtual space of the metaverse commerce to the user terminal; And a virtual fitting step of processing virtual fitting on the three-dimensional virtual space of the metaverse commerce using the synthesized avatar of the fitting step;
How to provide customized apparel recommendation service.
제3항에 있어서,
상기 메타버스 커머스 서비스단계는,
상기 3차원 가상 공간에 대응하는 패션 플랫폼을 관리하는 패션플랫폼 처리단계; 및
상기 패션 플랫폼을 통해 입력된 구매 정보에 대응하는 결제 및 배송 처리를 수행하는 구매 및 배송 처리단계를 포함하는
사용자 맞춤형 의류 추천 서비스 제공 방법.
According to claim 3,
The metaverse commerce service step,
a fashion platform processing step of managing a fashion platform corresponding to the 3D virtual space; and
Including a purchase and delivery processing step of performing payment and delivery processing corresponding to the purchase information input through the fashion platform
How to provide customized apparel recommendation service.
제1항에 있어서,
상기 피팅 단계의 합성 아바타 생성에 대응하는 3차원 충돌 보정을 처리하는 충돌 보정 처리단계를 더 포함하는
사용자 맞춤형 의류 추천 서비스 제공 방법.
According to claim 1,
Further comprising a collision correction processing step of processing 3-dimensional collision correction corresponding to the synthetic avatar generation of the fitting step
How to provide customized apparel recommendation service.
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