KR20230063271A - 스테레오 이미지 기반의 신발 추천 장치 - Google Patents

스테레오 이미지 기반의 신발 추천 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 스테레오 이미지 기반의 신발 추천 장치에 관한 것으로서, 다양한 고객 발의 스테레오 이미지를 통해 모델을 학습시키고, 학습을 바탕으로 고객 발의 스테레오 이미지에 상응하는 3차원 형상 데이터를 시뮬레이션 으로 재건하고, 3차원 형상 데이터에 맞는 신발이 고객에게 추천될 수 있도록 하는 스테레오 이미지 기반의 신발 추천 장치에 관한 것이다. 이를 위해 발의 스테레오 이미지를 촬영하여 서로 다른 복수의 발 스테레오 이미지를 생성하는 스테레오 이미지 생성부, 전송된 복수의 발 스테레오 이미지를 기초로 서로 다른 복수의 발 거리 데이터를 생성하는 이미지 거리 측정부, 전송된 복수의 발 스테레오 이미지를 기초로 복수의 발 비율 데이터와 발끝모양 분류 벡터를 생성하는 발 비율 측정부, 복수의 발 거리 데이터, 복수의 발 비율 데이터, 및 발끝모양 분류 벡터를 바탕으로 3차원 발 형상 데이터를 생성하고, 3차원 발 형상 데이터에 의해 사용자의 발 크기 및 모양을 모델링 재현하는 발 재현 모듈부, 모델링 재현에 따라 사용자의 발 크기 및 모양에 맞는 신발을 신발 데이터베이스와 비교하여 추천하는 신발 추천 모듈부를 포함하는 것을 특징으로 하는 스테레오 이미지 기반의 신발 추천 장치가 개시된다.

Description

스테레오 이미지 기반의 신발 추천 장치{Shoes recommending apparatus based stereo image}
본 발명은 스테레오 이미지 기반의 신발 추천 장치에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 다양한 고객 발의 스테레오 이미지를 통해 모델을 학습시키고, 학습을 바탕으로 고객 발의 스테레오 이미지에 상응하는 3차원 형상 데이터를 시뮬레이션 으로 재건하고, 3차원 형상 데이터에 맞는 신발이 고객에게 추천될 수 있도록 하는 스테레오 이미지 기반의 신발 추천 장치에 관한 것이다.
종래에 신발을 구매하는 고객은 직접 오프라인 매장을 방문하여 신발을 신어 본 뒤에 자신의 기호에 맞는 디자인 또는 색상을 정하고 신발을 구매하게 된다. 이때 오프라인 매장을 방문할 때의 장점은 직접 신발을 신어 볼 수 있어 자신의 발 사이즈에 맞는 여부를 정확히 체험할 수 있다. 이러한 오프라인 매장의 장점은 직접 고객이 당해 매장까지 가야하는 번거러움이 늘 공존한다.
이러한 불편을 없애고자 최근에는 고객이 직접 매장을 방문하지 않고도 신발을 추천할 수 있는 시스템이 많이 개발되고 특허로서 출원되고 있는 실정이다. 그러나 종래의 신발 추천 시스템은 고객이 전송한 발의 이미지 정보나 크기 정보만으로 정확히 고객의 발 모양을 도출해 낼 수 없고, 발 정보 이외의 다른 정보를 추가함으로써 발 모양이나 사이즈를 도출할 수 있는 시스템으로 구성되어 정확히 고객의 발 모양을 시뮬레이션 할 수 없는 문제점이 있다.
KR 10-2201767 KR 10-2234869 KR 10-2313464 KR 10-2211813 KR 10-2098750
따라서, 본 발명은 전술한 바와 같은 문제점을 해결하기 위하여 창출된 것으로서, 고객의 복수의 발 스테레오 이미지에 상응하는 3차원 형상 데이터를 학습을 통해 도출할 수 있는 발명을 제공하는데 그 목적이 있다.
그러나, 본 발명의 목적들은 상기에 언급된 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
전술한 본 발명의 목적은, 발의 스테레오 이미지를 촬영하여 서로 다른 복수의 발 스테레오 이미지를 생성하는 스테레오 이미지 생성부, 전송된 복수의 발 스테레오 이미지를 기초로 서로 다른 복수의 발 거리 데이터를 생성하는 이미지 거리 측정부, 전송된 복수의 발 스테레오 이미지를 기초로 복수의 발 비율 데이터와 발끝모양 분류 벡터를 생성하는 발 비율 측정부, 복수의 발 거리 데이터, 복수의 발 비율 데이터, 및 발끝모양 분류 벡터를 바탕으로 3차원 발 형상 데이터를 생성하고, 3차원 발 형상 데이터에 의해 사용자의 발 크기 및 모양을 모델링 재현하는 발 재현 모듈부, 모델링 재현에 따라 사용자의 발 크기 및 모양에 맞는 신발을 신발 데이터베이스와 비교하여 추천하는 신발 추천 모듈부를 포함하는 것을 특징으로 하는 스테레오 이미지 기반의 신발 추천 장치를 제공함으로써 달성될 수 있다.
또한, 서로 다른 복수의 발 스테레오 이미지는 발 평면 스테레오 이미지, 발 좌측 스테레오 이미지, 발 우측 스테레오 이미지이며,
복수의 발 거리 데이터는 발 길이, 발볼 길이, 및 발등 높이와 관련된 데이터이다.
또한, 발 비율 측정부는 학습 데이터를 바탕으로 복수의 발 비율 데이터를 생성하는 회귀 모듈부, 학습 데이터를 바탕으로 발끝모양 분류 벡터를 생성하는 분류 모듈부를 포함한다.
또한, 발 재현 모듈부는 이미지 거리 측정부로부터 복수의 발 거리 데이터를 입력받는 발 거리 데이터 입력부, 발 비율 측정부로부터 복수의 발 비율 데이터를 입력받는 비율 데이터 입력부, 발 비율 측정부로부터 발끝모양 분류 벡터를 입력받는 형상 데이터 입력부, 입력된 복수의 발 비율 데이터와 발끝모양 분류 벡터를 바탕으로 발의 3차원 모델링을 수행하는 형상 모델링부, 발 거리 데이터 입력부에서 전송된 복수의 발 거리 데이터를 바탕으로 형상 모델링부에서 모델링한 3차원 모델링에 가로, 세로, 및 높이를 곱해줌으로써 3차원 모델링의 부피를 보정하는 부피 보정부를 포함한다.
또한, 발 재현 모듈부는 복수의 발 스테레오 이미지에 부합하는 3차원 발 형상 데이터를 생성한다.
전술한 바와 같은 본 발명에 의하면 고객의 복수의 발 스테레오 이미지만을 사용하고 이에 상응하는 3차원 형상 데이터를 학습을 통해 도출함으로써 고객의 발 사이즈 또는 모양과 유사한 3차원 형상 데이터를 정확히 도출할 수 있고, 따라서 고객의 발에 맞는 신발을 추천할 수 있는 효과가 있다.
본 명세서에 첨부되는 다음의 도면들은 본 발명의 바람직한 일실시예를 예시하는 것이며, 발명의 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술적 사상을 더욱 이해시키는 역할을 하는 것이므로, 본 발명은 그러한 도면에 기재된 사항에만 한정되어 해석 되어서는 아니 된다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 스테레오 이미지 기반의 신발 추천 장치의 구성을 대략적으로 도시한 도면이고,
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 발 평면 스테레오 이미지, 발 좌측 스테레오 이미지, 발 우측 스테레오 이미지를 도시한 도면이고,
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 이미지 거리 측정부의 구성을 대략적으로 도시한 도면이고,
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 발 비율 측정부의 구성을 대략적으로 도시한 도면이고,
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 발끝 모양의 유형을 예시적으로 도시한 도면이고,
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 발 재현 모듈부의 구성을 대략적으로 도시한 도면이다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 일실시예에 대해서 설명한다. 또한, 이하에 설명하는 일실시예는 특허청구범위에 기재된 본 발명의 내용을 부당하게 한정하지 않으며, 본 실시 형태에서 설명되는 구성 전체가 본 발명의 해결 수단으로서 필수적이라고는 할 수 없다. 또한, 종래 기술 및 당업자에게 자명한 사항은 설명을 생략할 수도 있으며, 이러한 생략된 구성요소(방법) 및 기능의 설명은 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 아니하는 범위내에서 충분히 참조될 수 있을 것이다.
본 발명의 일실시예에 따른 스테레오 이미지 기반의 신발 추천 장치는 스마트폰 등 스테레오 케메라로부터 획득한 복수의 발의 이미지 사진과, 기계 학습모델을 이용하여 발의 이미지 사진에 부합하는 발의 형상을 3차원으로 모델링하여 형상화함으로써 발의 스테레오 이미지 사진에 맞는 신발을 추천할 수 있는 장치이다. 이하에서는 첨부된 도면을 참고하여 본 발명의 일실시예에 따른 스테레오 이미지 기반의 신발 추천 장치에 관해 상세히 설명하도록 한다.
첨부된 도 1에 도시된 바와 같이, 이미지 거리 측정부(210) 및 발 비율 측정부(220)로 입력되는 입력 데이터는 도 2에 도시된 바와 같이 발 평면 이미지, 발 좌측 이미지, 발 우측 이미지일 수 있다.
각각의 발 평면 이미지, 발 좌측 이미지 및 발 우측 이미지는 스테레오 이미지 생성부(10)에서 생성되어 입력된 데이터일 수 있다.
스테레오 이미지 생성부(10)는 일예로서 스마트폰, 태플릿 등 스테레오 카메라를 구비한 단말기일 수 있다. 즉, 일예로서 스마트폰에서 자신의 발의 평면 이미지, 좌측 이미지, 및 우측 이미지를 촬영하여 이미지를 생성한 고객은 신발 추천 장치를 운영하는 운영사의 클라우드 서버에 생성한 입력 데이터(100)를 전송함으로써 고객 자신이 직접 온라인 매장에 갈 필요없이 간편하게 자신의 발에 맞는 사이즈를 온라인을 통해 추천받고 구매할 수 있다.
스마트폰 등의 스테레오 카메라로 발 평면 이미지, 발 좌측 이미지 및 발 우측 이미지를 생성한 고객은 인터넷 네트워크를 통해 발 크기 및 모양 측정부로 입력 데이터(100)를 전송한다. 이때, 스마트폰 등에는 일예로서 신발 추천 장치 운영사가 제공하는 별도의 어플리케이션이 설치되어 있을 수 있으며, 이러한 경우에는 어플에서 발의 스테레오 사진을 촬영하고 운영사 서버로 전송할 수 있는 기능이 통합적으로 제공될 수 있다. 다른 예로서, 어플리케이션이 설치되지 않은 스마트폰의 경우에는 고객이 직접 신발 추천 장치를 운영하는 운영사의 인터넷 웹사이트나 서버로 입력 데이터(100)를 직접 업로드할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 발 크기 및 모양 측정부는 이미지 거리 측정부(210) 및 발 비율 측정부(220)를 포함할 수 있다.
이미지 거리 측정부(210)는 발 거리 측정부(211)를 포함할 수 있다. 발 거리 측정부(210)는 도 3에 도시된 바와 같이, 스마트폰 등의 스테레오 카메라로 촬영한 발의 평면, 좌측, 및 우측 스테레오 이미지를 입력받는다. 발 거리 측정부(211)는 입력된 발의 평면, 좌측 및 우측 스테레오 이미지를 기반으로 발 길이, 발볼 길이, 발등 높이를 산출한다. 발 길이, 발볼 길이 및 발등 높이는 후술하는 바와 같이 형상 모델링부(320)를 통해 발의 3차원 모델링이 수행된 후에 실제 발과 유사한 모양을 구현하기 위해 부피 보정을 위해 사용된다. 즉, 본 발명에서는 실제 발과 유사한 발 모양을 형상화하기 위해 스테레오 이미지를 기반으로 추출한 발 길이, 발볼 길이, 발등 높이의 부피 보정 값을 이용하여 부피 보정함으로써 실제 발과 유사한 고객의 발을 형상화할 수 있다. 일예로서, 발 거리 측정부(211)에 의해 고객의 발 길이는 "260cm", 발볼 길이 "120cm", 발등 높이 "55cn"로 측정 또는 산출될 수 있다.
한편, 스테레오 카메라로 촬영한 발의 평면, 좌측 및 우측 스테레오 이미지로부터 발 길이, 발볼 길이, 및 발등 높이를 산출하는 방법은 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 아니하는 범위내에서 종래의 방법을 참고할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 발 비율 측정부(220)는 CNN 기반 회귀 모듈부(221), CNN 기반 분류 모듈부(222)를 포함할 수 있다. CNN 기반 회귀 모듈부(221) 및 CNN 기반 분류 모듈부(222)는 지도학습 기반 네트워크로 학습을 위한 데이터베이스가 이미 구축되어 있는 것을 가정한다.
CNN 기반 회귀 모듈부(221)은 스테레오 이미지(100)인 발의 평면 스테레오 이미지, 발의 좌측 스테레오 이미지, 및 발의 우측 스테레오 이미지를 입력받는다. 즉, CNN 기반 회귀 모듈부(221)은 여러 사람의 다양한 스테레오 이미지를 입력받아 학습을 사전에 진행하며, 학습이 완료되면 CNN 기반 회귀 모듈부(221)에 특정 고객의 복수의 스테레오 이미지(100)를 입력시켜 특정 고객의 발 길이, 발볼, 발 허리, 발등, 뒷꿈치, 발목 각각에 대한 회귀 모듈의 비율 데이터(223)을 찾을 수 있다. 일예로서 회귀 모듈의 비율 데이터(223)는 발 길이 "1"을 기준으로, 발 볼 "0.4", 발 허리 "0.35", 발등 "0.3", 뒷꿈치 "0.35", 발목 "0.3"으로 학습을 통해 찾을 수 있다.
CNN 기반 분류 모듈부(222)도 도 5와 같은 여러 사람의 다양한 발끝 모양에 대한 스테레오 이미지를 입력받아 사전에 학습을 진행하며, 학습이 완료되면 CNN 기반 분류 모듈부(222)에 특정 고객의 복수의 스테레오 이미지(100)를 입력시켜 특정 고객의 발끝 모양(224)에 대한 분류 모듈의 형상 데이터(224)를 찾을 수 있다. 일예로서 회귀 모듈의 형상 데이터(224)는 발끝 모양의 분류 벡터로서 [0,0,0,1,0,….](one-hot vector)의 분류 벡터를 이용하여 학습을 통해 찾을 수 있다.
도 6에 도시된 바와 같이 발 재현 모듈부(300)는 발 거리 데이터 입력부(311), 비율 데이터 입력부(312), 형상 데이터 입력부(313), 형상 모델링부(320), 부피 보정부(330)를 포함할 수 있다.
발 거리 데이터 입력부(311)는 이미지 거리 측정부(210)로부터 3가지의 거리 데이터(212)를 입력받는다. 거리 데이터(212)는 발 길이, 발볼 길이, 발등 높이일 수 있다. 비율 데이터 입력부(312)는 발 비율 측정부(220)로부터 6가지의 회귀 모듈의 비율 데이터(223)를 입력받는다. 또한, 형상 데이터 입력부(313)는 발 비율 측정부(220)로부터 분류 모듈의 형상 데이터(224)를 입력받는다.
본 발명의 일실시예에 따른 형상 모델링부(320)는 비율 데이터 입력부(312)에서 입력된 회귀 모듈의 비율 데이터(223)와 형상 데이터 입력부(313)에서 입력된 분류 모듈의 형상 데이터(224)를 이용하여 고객의 발을 형상화할 수 있도록 고객 발의 3차원 모델링을 수행한다.
본 발명의 일실시예에 따른 부피 보정부(330)는 형상 모델링부(320)에서 1차적으로 모형화한 3차원 모델링에 발 거리 데이터 입력부(311)에서 입력된 발 길이, 발볼 길이, 및 발등 높이를 바탕으로 2차적으로 스케일(또는 확대)하여 실제 고객의 발과 유사한 모양을 구현하도록 함으로써 고객의 발 크기 또는 발 모양과 같은 3차원 데이터를 생성한다. 이때, 형상 모델링부(320)에서 구현된 3차원 모델링에 가로(발 길이), 세로(발볼 길이), 높이(발등 높이)를 스케일해줌으로써 고객의 발과 유사한 발 모양을 3차원 모형화할 수 있다.
부피 보정부(330)는 스케일 조정부를 포함할 수 있다. 즉, 부피 보정부(330)는 발 거리 데이터 입력부(311)에서 입력된 발 길이, 발볼 길이 및 발등 높이를 바탕으로 1차적으로 모형화한 3차원 모델링에 2차적으로 스케일 한다. 이때, 스케일 조정부는 부피 보정부(330)에서 확대할 스케일 계수(또는 가중치)를 조정할 수 있다. 즉, 발 비율 측정부(220)에서 측정한 비율 데이터(223)와 형상 데이터(224)를 바탕으로 스케일 계수를 조정할 수 있다. 비율 데이터(223)와 형상 데이터(224)를 바탕으로 기계 학습할 수 있는 가중치 기계 학습 모델을 추가하고, 가중치 기계 학습 모델의 학습을 통해 비율 데이터(223)와 형상 데이터(224)에 맞는 발 길이, 발볼 길이, 발등 높이를 도출하고, 이미지 거리 측정부(210)에서 입력된 발 길이, 발볼 길이, 발등 높이와 비교하여 스케일 계수 또는 가중치를 도출할 수 있다.
예를 들면 이미지 거리 측정부(210)에서 전송된 발볼 길이의 값이 "200"이고, 가중치 기계 학습 모델을 통해 도출된 발볼 길이의 값이 "190"인 경우에 스케일 계수 또는 가중치를 도출할 수 있고, 도출된 스케일 계수 또는 가중치를 곱하여 2차적으로 스케일 업할 수 있다. 상술한 바와 같이 스케일 계수 또는 가중치를 적용하는 스케일 업하는 경우에는 정확도를 보정할 수 있는 장점이 있다. 즉, 측정된 발 길이, 발볼 길이 및 발등 높이를 바로 스케일 업하는 경우에는 이러한 데이터가 잘못 도출된 경우에 도출된 3차원 형상 데이터가 정확하지 못할 수 있다. 따라서 스케일 업하기 전에 발 비율 측정부(220)에서 측정한 비율 데이터(223)와 형상 데이터(224)를 바탕으로 스케일 계수 또는 가중치를 도출하여 스케일 업함으로써 보다 정확한 3차원 형상 데이터를 도출할 수 있다.
신발 추천 모듈부(400)는 발 재현 모듈부(300)의 3차원 형상 데이터를 참고하여 신발 데이터베이스(511)에서 고객의 발과 맞는 신발을 여러가지로 추천해준다. 고객에게 신발의 추천이 완료되면, 구매 데이터베이스(512)를 통해 고객은 자신이 선택한 신발에 대한 구매를 진행한다.
한편, 이미지 거리 측정부(210)에서 스테레오 이미지를 통해 산출한 발 길이, 발볼 길이, 발등 높이에 대한 값은 고객 피드백 제공부(600)를 통해 고객에게 직접 확인하는 과정을 거칠 수 있다. 발 길이, 발볼 길이, 발등 높이에 대한 측정 값은 부피 보정부(330)에서 실제 3차원 형상 데이터를 생성하기 위해 각각 스케일 되기 때문에 되도록 정확한 것이 바람직하기 때문이다.
본 발명을 설명함에 있어 종래 기술 및 당업자에게 자명한 사항은 설명을 생략할 수도 있으며, 이러한 생략된 구성요소(방법) 및 기능의 설명은 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 아니하는 범위내에서 충분히 참조될 수 있을 것이다. 또한, 상술한 본 발명의 구성요소는 본 발명의 설명의 편의를 위하여 설명하였을 뿐 여기에서 설명되지 아니한 구성요소가 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 아니하는 범위내에서 추가될 수 있다.
상술한 각부의 구성 및 기능에 대한 설명은 설명의 편의를 위하여 서로 분리하여 설명하였을 뿐 필요에 따라 어느 한 구성 및 기능이 다른 구성요소로 통합되어 구현되거나, 또는 더 세분화되어 구현될 수도 있다.
이상, 본 발명의 일실시예를 참조하여 설명했지만, 본 발명이 이것에 한정되지는 않으며, 다양한 변형 및 응용이 가능하다. 즉, 본 발명의 요지를 일탈하지 않는 범위에서 많은 변형이 가능한 것을 당업자는 용이하게 이해할 수 있을 것이다. 또한, 본 발명과 관련된 공지 기능 및 그 구성 또는 본 발명의 각 구성에 대한 결합관계에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는, 그 구체적인 설명을 생략하였음에 유의해야 할 것이다.
10 : 스테레오 이미지 생성부
100 : 입력 데이터(스테레오 이미지)
111 : 발 평면 이미지
112 : 발 좌측 이미지
113 : 발 우측 이미지
210 : 이미지 거리 측정부
211 : 발 거리 측정부
212 : 거리 데이터
220 : 발 비율 측정부
221 : CNN 기반 회귀 모듈부
222 : CNN 기반 분류 모듈부
223 : 비율 데이터
224 : 형상 데이터
300 : 발 재현 모듈부
311 : 발 거리 데이터 입력부
312 : 비율 데이터 입력부
313 : 형상 데이터 입력부
320 : 형상 모델링부
330 : 부피 보정부
400 : 신발 추천 모듈부
511 : 신발 데이터베이스
512 : 구매 데이터베이스

Claims (5)

  1. 발의 스테레오 이미지를 촬영하여 서로 다른 복수의 발 스테레오 이미지를 생성하는 스테레오 이미지 생성부,
    전송된 상기 복수의 발 스테레오 이미지를 기초로 서로 다른 복수의 발 거리 데이터를 생성하는 이미지 거리 측정부,
    전송된 상기 복수의 발 스테레오 이미지를 기초로 복수의 발 비율 데이터와 발끝모양 분류 벡터를 생성하는 발 비율 측정부,
    상기 복수의 발 거리 데이터, 복수의 발 비율 데이터, 및 발끝모양 분류 벡터를 바탕으로 3차원 발 형상 데이터를 생성하고, 상기 3차원 발 형상 데이터에 의해 사용자의 발 크기 및 모양을 모델링 재현하는 발 재현 모듈부,
    상기 모델링 재현에 따라 사용자의 발 크기 및 모양에 맞는 신발을 신발 데이터베이스와 비교하여 추천하는 신발 추천 모듈부를 포함하는 것을 특징으로 하는 스테레오 이미지 기반의 신발 추천 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 서로 다른 복수의 발 스테레오 이미지는,
    발 평면 스테레오 이미지, 발 좌측 스테레오 이미지, 발 우측 스테레오 이미지이며,
    상기 복수의 발 거리 데이터는,
    발 길이, 발볼 길이, 및 발등 높이와 관련된 데이터인 것을 특징으로 하는 스테레오 이미지 기반의 신발 추천 장치.
  3. 제 1 항에 있어서,
    발 비율 측정부는,
    학습 데이터를 바탕으로 복수의 발 비율 데이터를 생성하는 회귀 모듈부,
    학습 데이터를 바탕으로 발끝모양 분류 벡터를 생성하는 분류 모듈부를 포함하는 것을 특징으로 하는 스테레오 이미지 기반의 신발 추천 장치.
  4. 제 1 항에 있어서,
    발 재현 모듈부는,
    상기 이미지 거리 측정부로부터 복수의 발 거리 데이터를 입력받는 발 거리 데이터 입력부,
    상기 발 비율 측정부로부터 복수의 발 비율 데이터를 입력받는 비율 데이터 입력부,
    상기 발 비율 측정부로부터 발끝모양 분류 벡터를 입력받는 형상 데이터 입력부,
    입력된 상기 복수의 발 비율 데이터와 발끝모양 분류 벡터를 바탕으로 발의 3차원 모델링을 수행하는 형상 모델링부,
    상기 발 거리 데이터 입력부에서 전송된 복수의 발 거리 데이터를 바탕으로 상기 형상 모델링부에서 모델링한 3차원 모델링에 가로, 세로, 및 높이를 곱해줌으로써 3차원 모델링의 부피를 보정하는 부피 보정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 스테레오 이미지 기반의 신발 추천 장치.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 발 재현 모듈부는,
    상기 복수의 발 스테레오 이미지에 부합하는 상기 3차원 발 형상 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 스테레오 이미지 기반의 신발 추천 장치.
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