TR201815349T4 - Geliştirilmiş sanal deneme simülasyonu hizmeti. - Google Patents

Abstract

Özgün bir vücudun üç boyutlu bir modelinin oluşturulmasının bir yöntemi sağlanır, söz konusu yöntem standart bir vücudun üç boyutlu bir modelinin elde edilmesini ve modeli yapılacak özgün vücudun iki boyutlu bir görüntüsünün elde edilmesini içerir. Yöntem ayrıca söz konusu görüntüde özgün vücudun bir konumunun belirlenmesini ve söz konusu görüntüde özgün vücudun bir pozisyonunun belirlenmesini, belirlenen konum ve pozisyon verisinin iki boyutlu görüntüden özgün vücudun iki boyutlu bir ana hattını almak üzere kullanılmasını içerir. Yöntem ayrıca özgün vücuda yönelik bir değerin hesaplanacağı bir ölçünün seçilmesini, alınan iki boyutlu ana hattan söz konusu seçilen ölçünün bir değerinin hesaplanmasını, standart bir vücudun üç boyutlu modelinde karşılık gelen bir ölçüyü güncellemek üzere seçilen ölçünün söz konusu hesaplanan değerinin kullanılmasını ve özgün vücudun üç boyutlu bir modeli olarak standart bir vücudun güncellenmiş üç boyutlu modelinin çıktısının sağlanmasını içerir.

Description

TARIFNAME GELISTIRILMIS SANAL DENEME SIMÜLASYONU HIZMETI Bulus gelismis bir 3D sanal giysi deneme simülasyonu ve görsellestirme hizmetini içerir. Özellikle bu evde çekilen/tüketici görüntülerinden alinan bireysel tüketici ölçüleri ve oranlarindan olusturulan bir vücut modeline bagli boyut ve stil seçimi; ve giysi tasarimi verisinden olusturulan bir giysi modeli saglar.

Altyapi Kiyafetler ve giysilerin perakende satisina yönelik dünya genelinde büyük bir endüstri mevcuttur. Geleneksel bir perakende satis modeli toplum üyelerinin magazaya gittikleri, birçok giysi denedikleri ve bundan sonra seçtikleri giysi(leri) satin aldiklari bir dükkan veya magazadan giysiler satmayi içerir. Modern hayatin artan temposu ve daha fazla perakende satis seçimine yönelik tüketici talebi ile kendi cografi konumu veya temin edilebilirligine bakilmaksizin, çevrimiçi kiyafet alisverisi popüler hale gelmistir.

Bir kullanicinin satin almadan önce giysileri çevrimiçi görüntülemesini saglayan birçok çevrimiçi perakendeci mevcuttur. Genellikle görüntüler gerçekte nasil görüneceklerine dair bir fikir vermek üzere giysileri giyen modeller ile saglanir. Ancak bu tür görüntülerde kullanilan modellerin genellikle yalnizca belirli bir vücut tipinde olmasi veya tüketiciye daha yakindan benzeyeni seçmek için “vücut tiplerinin" kisa bir listesi olabilmesi ancak sunulan seçeneklerin sinirli ve dolayisiyla çevrimiçi perakende satis hizmetini kullanan tüketicilerin gerçek vücutlarindan farkli olmasi nedeniyle bunun önemi az olabilir. Çevrimiçi hizmetlerin sunulmasi, bir magaza kurma ihtiyaci olmadan yeni bölgelerde büyüyebilecek perakende satici için çekici bir seçenektir. Ancak perakende saticilar için çevrimiçi alinan giysilerin %50'sine kadarinin iade edilmesi bir sorundur. Örnegin, genellikle kadinlar nasil yakistigini ve durdugunu görmek üzere evde denemenin yanisira, ayni elbiseyi iki bedende siparis eder ve evde ikisini de dener ve daha az uygun olani iade eder. Bu %50'lik iade etme orani, perakende saticilarin yeniden satmak üzere istenmeyen ürünleri geri yollatmasi ve yeniden ambalajlatmasi ve yeniden stoklatmasi nedeniyle küresel olarak bosa harcanan milyarlarca dolara esit olan, çevrimiçi perakende satici gelirlerinin yaklasik en fazla %10-25”ine mal olabilir.

Böylece, orijinal kayip satisin yanisira, perakende satici iade prosesine dahil olan ilave kaynaklar, zaman ve masraf nedeniyle zarara ugrar. Bu çevrimiçi perakende saticilar için büyük bir sorundur. Çevrimiçi kiyafetlerin perakende satisi ile ilgili sorunlarin uygun sekilde ele alinmasi, perakende saticinin is verimliligine yardimci olacak, müsteri memnuniyeti ve deneyimini arttiracak ve daha az parçanin iade edilmesi halinde karbon ayak izi üzerinde pozitif etki edecektir.

Müsterilere yönelik çevrimiçi perakende satisin güvenirliginin arttirilmasina yönelik çesitli yaklasimlar mevcuttur. Burada referans ile dahil edilen, uluslararasi patent Yöntem bir vücut yüzeyinde veya altindaki birçok noktayi temsil eden vücut verilerinin girilmesi, buradan en az bir vücut oraninin elde edilmesi ve bu oranlara sahip bir kisi tarafindan giyilmeye yönelik uygun olmayan giysileri filtrelemek amaciyla bu vücut orani verisinin giysi verisi ile karsilastirilmasini içerir. Faydali olmasina ragmen, açiklandigi üzere bu yöntem bir vücuda yönelik ölçü bilgisinin elde edilmesine yönelik üç boyutlu bir vücut tarayicisinin kullanimina dayalidir.

Diger çevrimiçi perakende saticilar ayrica çevrimiçi giysi uydurmaya yönelik vücut tarayicilarina güvenir veya sinirlandirici olan vücuduna (örnegin yalnizca boy/beI/kalçalar/gögüs) yönelik kullanici tarafindan birkaç standart ölçü girdisine güvenir. Kullanilan az sayidaki ölçüler bir dogruluk eksikligine yol açar ve insan girdisinin kullanilmasi nedeniyle, bu yaklasim kullanici hatasina açiktir.

Bazi çevrimiçi sistemler bir "denemeye” yönelik yalnizca görsellestirme saglar. Bu kiyafetlerin denenmesinin benzeri degildir ancak bunun yerine 3D bir vücut üzerinde haritalanan kiyafetlerin bir görüntüsünü saglar.

Film ve özet efektler endüstrisine yönelik bilgisayar grafikleri yillardir 3D kiyafetler giyen 3D karakterleri görsellestirmistir.

Bunun evde halk tarafindan kullanilmasini saglayacak basit ve uygun maliyetli bir sekilde bir kullanici tarafindan bir giysinin denenmesini tam olarak simüle edebilen herhangi bir bilinen sistem veya yöntem mevcut degildir.

WONSOOK LEE ET AL: "Generating animatable 3D virtual humans from prhotographs", XP002257872 içinde, kolay, pratik ve etkili bir tam vücut klonlamasi metodolojisi açiklanir. Bu sistem özel bir arka plan veya kontrollü bir isiklandirma durumu gerektirmeden belirli herhangi bir görüntüleme ortaminda bir kisinin önü, yari tarafi ve arkasindan çekilen fotograflari kullanir. VRML H-Anim 1.1 formatinda belirtilen dikissiz bir genel vücut bireysellestirilmis bir sanal insan olusturmak üzere kullanilir.

Bulusa göre çözüm bagimli istemlerin özelliklerinde bulunur. Bir düzenlemeye göre, özgün bir vücudun üç boyutlu bir modelinin olusturulmasinin bir yöntemi saglanir; söz konusu yöntem standart bir vücudun üç boyutlu bir modelinin elde edilmesi, modeli yapilacak özgün vücudun iki boyutlu bir görüntüsünün elde edilmesi, söz konusu görüntüde özgün vücudun bir konumunun belirlenmesi ve iki boyutlu görüntüden özgün vücudunun iki boyutlu bir ana hattini çikarmak üzere belirlenen konum verisinin kullanilmasini içerir. Yöntem ayrica özgün vücuda yönelik bir degerin hesaplanacagi bir ölçünün seçilmesi, alinan iki boyutlu ana hattan söz konusu seçilen ölçünün bir degerinin hesaplanmasi, standart bir vücudun üç boyutlu modelinde karsilik gelen bir ölçüyü güncellemek üzere önceden belirlenmis ölçünün söz konusu hesaplanan degerinin kullanilmasi ve özgün vücudun üç boyutlu bir modeli olarak standart bir vücudun güncellenmis üç boyutlu modelinin çiktisinin alinmasini içerir.

Bir giysinin bir modelinin olusturulmasinin, bulusun parçasi olmayan, bir yöntemi açiklanir, söz konusu yöntem giysinin birçok tamamlayici parçasinin tanimlanmasi, giysiye yönelik geometrik verinin elde edilmesi, söz konusu geometrik veri giysinin tamamlayici parçalarindan üretilmesi için yeterlidir, giysiye yönelik isaret verisinin elde edilmesi, söz konusu Isaret verisi giysinin birinci ile ikinci parçasi arasinda yapilacak bir baglantinin konumunu belirlemek üzere en az bir gösterge içerir ve giysinin tamamlayici parçalarinin bir modelini olusturmak üzere söz konusu geometrik veri ve isaret verisinin kullanilmasini içerir.

Bir vücuduna bu giysinin uydurulmasinin simüle edilmesine yönelik bir giysinin modelinin yapilmasinin, bulusun parçasi olmayan, bir yöntemi açiklanir, söz konusu yöntem vücudun üç boyutlu bir modelinin elde edilmesini ve söz konusu üç boyutlu vücudu saran bir izgaranin tanimlanmasini içerir, burada izgaranin ayri hücreleri modeli yapilan vücudun farkli ilgili bölümlerini kapsar. Yöntem ayrica uydurulacak giysinin bir modelinin elde edilmesini, söz konusu model giysinin birbirinden ayri olan birinci ve ikinci parçasini içerir, izgaranin seçilmis hücrelerinde giysinin söz konusu birinci ve ikinci parçalarinin yerlestirilmesini, burada söz konusu hücreler modeli yapilan vücudun kapsanan bölümleri ile giysinin birinci ve ikinci parçalari arasindaki bir iliskiye göre seçilir; ve modeli yapilan vücudun etrafinda bunlarin bir araya getirilmesine yönelik hazirlanista giysinin söz konusu birinci ve ikinci parçalarinin hizalanmasini Özgün bir vücuda bir giysinin uydurulmasinin simüle edilmesinin, bulusun parçasi olmayan, bir yöntemi ayrica açiklanir, özgün vücudun üç boyutlu bir modelinin elde edilmesini, uydurulacak giysinin üç boyutlu bir modelinin elde edilmesini, özgün vücudun söz konusu üç boyutlu bir modeli ile giysinin söz konusu üç boyutlu bir modeli arasinda bir çarpismanin uygulanmasi ve söz konusu çarpismanin bir sonucu olarak uydurmanin bir görsellestirmesinin çiktisinin verilmesini içerir.

Sekiller Düzenlemeler ve örnekler bu noktada bunun sekillerine göre açiklanacaktir: Sekil 1 bir çevrimiçi giysi uydurma prosesinin yüksek seviyedeki bir genel taslagini gösterir; Sekil 2a kullanicidan elde edilen görüntülerden üç boyutlu model olusturulmasina yönelik bir akis diyagramini gösterir; Sekil 2b giysi dosyasi olusumuna yönelik bir akis diyagramini gösterir; Sekil 20 sanal denemeye yönelik bir akis diyagramini gösterir; Sekiller 3 ve 4 arka plani çikartilan bir görüntünün kontur belirlemesinin sonuçlarini gösterir; Sekiller 5 ve 6 Sekil 3'ün görüntüsünden belirlenen bir konturun alinmasini gösterir; Sekil 7 belirlenmis bir konturun bir veri tabanindan birçok sekil ile karsilastirmasini gösterir; Sekil 8 vücut boyunun belirlenmesine yönelik bir vücut görüntüsünün ve bir desenin bir düzlem üzerine yansitilmasini gösterir; Sekil 9 bir vücuda yönelik olasi bir bölge siniflandirmasini gösterir; Sekil 10 ölçülen kullanici verisine dayali standart bir 3D iskelet üzerinde bir uzunluk degisimini gösterir; Sekil 11 ölçülen kullanici verisine dayali standart bir üç boyutlu iskelet üzerinde bir çevredeki bir degisimi gösterir; Sekil 12 üzerinde gösterilen isaretler ile parçalar halindeki giysi ile bir giysi dosyasini gösterir; Sekil 13 isaret verisi dahil bir giysi dosyasini gösterir; Sekil 14 aralikli bir izgara ile bir araya getirilen 3D bir vücut modelini gösterir; Sekiller 15a ila 15c giysi parçalarinin Sekil 14'te gösterilen aralikli izgara üzerine otomatik yerlestirilmesini gösterir; Sekil 16, Sekil 14'te gösterilen vücut etrafina yerlestirilen bir elbiseyi gösterir, burada elbise bir Delaunay üçgenlemesi kullanilarak birlestirilmistir; Sekil 17 bir 3D modelin silindirik bölümlere bir kaba haritalamasini gösterir; Sekiller 18a ve 18b, Sekil 17'de gösterilen vücuda bir elbisenin üçgen seklindeki aglarin haritalanmasini gösterir; Sekil 19, Sekiller 18a ve 18b'de gösterilen elbisenin parçalarina ve kenar parçalarina yönelik bir birlestirme prosesini gösterir; Sekiller 20a ve 20b Sekil 19'da gösterilen elbiseye yönelik parçalarin birlestirilmesinin sonuçlarini gösterir; Sekil 21 üzerinde bir giysinin Sekiller 20a ve 20b'de gösterildigi üzere birlestirildigi bir vücut modelinin bir uzaklik haritasini gösterir; ve Sekil 22 parçalari birlestirildikten sonra bir elbise agini gösterir.

Genel bakis Genel bakista, bir giysinin tüketicinin vücuduna nasil uyacagi, görünecegi ve duracagina dair söz konusu giysiyi siparis etmek veya satin almaya iliskin bir karar vermeden önce gerçekçi bir simülasyonunu elde etmek amaciyla tüketicilerin giysileri sanal bir ortamda, örnegin çevrimiçi “denemesini” saglayan bir yöntem ve sistem saglanir.

Bunu gerçeklestirmek amaciyla, tüketici vücudunun dogru bir replikasyonu uygun isleme yazilimi kullanilarak olusturulur. Vücut dijital bir üç boyutlu (30) model formunda kopyalanir. Asagida detayli olarak açiklandigi üzere, 3D modeli olusturmak amaciyla, diger sistemlerin dayandigi gögüs, bel bedeni, kalça bedeni gibi standart ölçüler yerine gerçek insan gerçek ölçüleri kullanilir.

Insanin üç boyutlu modelinin olusturulmasi akabinde, giysiler etkili bir simülasyonda sanal olarak denenebilir. Bunu saglamak üzere, giysi modelleri tasarimci tarafindan olusturuldugu üzere giysi tasarimini olusturan parçalarin gerçek geometrisi kullanilarak SD seklinde olusturulur. 30 giysi 3D vücutta denenir, diger bir deyisle simülasyon sirasinda pratikte nasil uyacagini göstermek üzere modelin vücudu üzerine kaplanir.

Kullanilan giysi modeli elbisenin üç boyutlu bir drapaj versiyonudur. Bu yerçekimi ile giysi davranisinin fiziksel dinamikleri ve vücut formuna karsi giysi çarpismalari dahil gerçek fizik kullanilarak denenir. Yalnizca bir giysinin görüntüsünün 3D vücut modelinin üzerine kaplamak araciligiyla bir görsellestirme saglanmasi yerine - örnegin 2D egme veya sekil degistirme kullanilarak simüle edilen deneme, giysiyi deneyen kullanicinin gerçek fizigini tamamen simüle etmek üzere dinamik hesaplamalari kullanir.

Dolayisiyla sistem sadece giysilerin iki boyutlu haritalari veya görüntülerine dayanmaz ancak aslinda giysinin gerçek hayatta vücut üzerinde nasil uyacagi ve duracaginin tam bir üç boyutlu simülasyonunu saglar.

Giysi uydurma hizmetini erisilebilir yapmak amaciyla, dijital 3D modelinin olusturulmasina yönelik insan ölçüleri dijital kameri, video kaydedici veya video kamera gibi evde temin edilebilen ekipman kullanilarak elde edilebilir. Asagida detayli olarak açiklandigi üzere, üç boyutlu modelin olusturulacagi ölçüler kamera, kayit cihazi veya herhangi bir diger tüketici görüntüsünü elde etme cihazinda yakalanan gerçek görüntülerden alinir Dolayisiyla giysilerin bu kisiye nasil uyacagi veya duracaginin simülasyonuna gerçekten katki saglayan vücut ölçüleri ve oranlari dahil gerçekçi bir veri takimi, elde edilir ve kullanilir. Önceki teknik yöntemlerinin aksine, mevcut yöntem ve sistem dijital bir 3D modelde bir insan vücudunun dogru bir kopyasini üretecek yeterli sayidaki ölçüleri yakalayabilir.

Model gögüs, bel ve kalça bedeni gibi yalnizca kiyafet bedenine yönelik geleneksel olarak gerekli olan bu ölçüleri degil uygunluk ve stil seçimlerini etkileyebilen belirli kivrimlari dahil söz konusu kisinin özgün vücut seklini içerecektir. Yöntem bir vücut tarayicisi veya herhangi bir diger pahali veya erisilemeyen ekipmanin kullanimini gerektirmez. Bunun yerine tüketiciye yönelik taninabilir bir üç boyutlu model olusturmak amaciyla birçok evde bulunan ve halkin büyük bir kismi tarafindan temin edilebilen ekipman kullanabilir.

Bir tüketici görüntüsü elde etme cihazindan elde edilen görüntüler analiz edilir bu sekilde, ilk olarak insanin vücut sekli ve disbükey ve içbükey kivrimlarinin her ikisi yeniden olusturularak, üç boyutlu modelin yapiminin temelini olusturan dogru ölçüler buradan alinir. Ölçüler ayrica, asagida daha detayli açiklandigi üzere drapaj prosesi sirasinda sanal kivrimlari anlamlandirmak üzere göz önüne alinir. Drapaj prosesi, kullanicinin gerçek hayatta giysiyi satin almadan veya görmeden önce veya belirli bir giysinin kendisine nasil uyacaginin oldukça dogru ve faydali bir simülasyonunu elde edebilecegi sekilde vücut kivrimlarinda yerçekimi, kumas agirligi, dokusu ve esnekligi gibi gerçek hayattaki faktörleri göz önüne alir.

Detayli Açiklama Sekil 1 sanal giysi uydurma prosesinin yüksek seviyedeki bir genel taslagini saglar.

Bir kullanicinin bakis açisindan, kullanicinin çevrimiçi (100) alisveris yapmasi ve giysi denemeyi simüle etmek istemesi durumunda prosesteki birinci adim tüketici görüntüsü yazilimindan (110) 3D model olusumunun bir kopyasini elde etmektir. Uygulama bir internet sitesi linki vasitasiyla, bir çevrimiçi magazadan, bir CD veya USB bellek gibi donanim depolamasindan veya uygun herhangi bir diger araç vasitasiyla indirilebilir.

Referansin asagida bir “bilgisayar” kullanimina yapilmasina ragmen, uygulama bir bilgisayar, akilli telefon veya diger elde tasinan isleme cihazi gibi uygun herhangi bir isleme aracinda çalistirilabilir. Uygulamanin kullanicinin bilgisayarina indirilmesi akabinde, kendilerinin bir 3D modelini olusturmak üzere yazilimi kullanmaya baslayabilirler. Bunu gerçeklestirmek üzere, kendilerinin bir görüntüsünü (120) veya tercihen görüntülerinin bir takimini yakalamalari gerekir. Yukarida bahsedildigi üzere, bu bir bilgisayara baglanan bir dijital kamera veya Video kaydedici gibi uygun herhangi bir ekipman kullanilarak gerçeklestirilebilir. Alternatif olarak bu bir Video kamera veya telefon veya diger tüketici görüntüsü elde etme cihazi kullanilarak gerçeklestirilebilir. Örnegin 3D bir stereoskopik görüntü çekmek üzere kameralari kullanan stereo görüntü yakalama cihazi. Bazi kullanicilar ayrica tüketicinin giyinik olmasi durumunda dahi kullanicinin vücut ölçülerini elde edebilen bir derinlik elde etme cihazi, uzaklik ölçme cihaz veya x-isini cihazi gibi gelismis görüntü elde etme cihazlarina erisime sahip olabilir, ancak bu tür gelismis cihazlar mevcut sistem ve yöntemin basarili isleyisi içi gerekli degildir.

Uygulama yaziliminin kullanicinin bilgisayari veya diger donaniminda çalistirilmasi durumunda, bu uygun görüntülerin yakalanmasina yönelik kullaniciya talimatlar saglayabilir. Talimatlar interaktif olabilir ve bir video gösterimi veya animasyon karakteri etkilesimi gibi bir gösterim içerebilir. Talimatlar, digerlerinin arasinda, kullanicinin görüntü yakalamaya yönelik nasil giyinmesi gerektigini kapsar. Örnegin kullaniciya saçlari boynundan yukarida ve yüzünden uzak sekilde iç çamasiri, mayo veya bir tek parça streç giysi ve taytlar giymesi için talimat verilebilir, bu sekilde vücudu görülebilir ve görüntülerde gizlenmez. Talimatlar ayrica, asagida daha fazla açiklandigi üzere ölçeklendirme amaçlarina yönelik bir kalibrasyon hedefinin nasil kullanilacagina dair tavsiye içerebilir.

Sekil lie geri dönülerek, görüntüler takiminin yazilim ile saglanan talimatlar dogrultusunda yakalanmasi akabinde, bunlar bireysel islenmeye yönelik yazilima gönderilir. Görüntüler dogrudan tüketicinin bilgisayarindan yüklenen bilgisayar ile elde edilebilir veya uygun herhangi bir diger sekilde gönderilebilir. Görüntüler akabinde analiz edilir. Asagida detayli olarak açiklandigi üzere, bu analiz ölçülerin hesaplanabilecegi (140) sekilde görüntülerden verilerin alinmasini içerir. Hesaplama adimina (140) yönelik görüntülerin bir internet sunucusundan yüklenmesi gerekli degildir. Bu tüketici gizliligi açisindan faydalidir.

Hesaplanan ölçüler iki amaca yönelik kullanilir. Birinci olarak, bunlar burada “klon” (150) olarak refere edilen tüketicinin gerçek ölçülerinin temsilcisi olan özgün bir üç boyutlu model olusturmak (150) üzere kullanilir. Ikinci olarak, bunlar sanal deneme prosesi boyunca geleneksel bir üç boyutlu model ile kombinasyon halinde kullanilabilen tüketicinin vücut ölçülerinin (160) bir kaydini tutmak üzere kullanilir. Yukarida genel bakista ve asagida daha detayli açiklandigi üzere, sanal deneme simülasyonu kullanicinin üç boyutlu modelinde seçilen giysileri temsil eden üç boyutlu grafikleri Kalibrasyon Sisteme saglanacak görüntülerden ölçülerin alinmasi amaciyla, görüntülerin ölçek faktörüne iliskin bilgiler saglanmalidir. Burada sekil 2a'da gösterildigi üzere, bunun gerçeklestirilmesine yönelik bir yaklasim bir kalibrasyon hedefi saglamaktir. Alternatif olarak, kalibrasyon hariç tutulabilir ve bunun yerine görüntü ölçegi faktörü, standart bir ölçü, örnegin bir mezura veya cetvel üzerindeki bir uzunluk kullanilarak ölçülebilir.

Alternatif olarak, görüntüde görülebilen bir nesnenin boyutu, islemci tarafindan bilinebilir ve/veya manuel olarak girilebilir. Ancak, kalibrasyon prosesinin atlanmasi daha düsük dogruluga sahip ölçüler ile sonuçlanabilir ve böylece bu örnekte bir Pratikte, bir kullanicinin bilgisayarinda çevrimiçi deneme simülasyonu sistemini çalistirmak için bir uygulamayi indirmesi durumunda, sisteme saglanmasina yönelik, kamera Iensi tarafindan görülebilen, kendilerinin görüntü(lerini) yerlestirmelerinin gerektigi bir ölçek veya kalibrasyon hedefini temsil eden bir grafik saglanabilir. Bu sekilde bir ölçek veya kalibrasyon hedefinin eklenmesi ile sistem, kullanici ile kamera veya diger görüntü yakalama cihazi arasindaki mesafeleri taniyabilir ve dolayisiyla görüntülerden kullanici vücudunun gerçek boyutunu dogru bir sekilde degerlendirebilir.

Sistem tüketicinin görüntülerine yönelik nasil poz vermesi gerektigine dair talimatlar içerebilir. Örnegin uygulama ile beraber gelen ögretici bir klip veya video kullanarak gereken birçok pozisyonu nasil elde edeceklerini kisilere gösterebilir. Örnegin kullanicinin görüntüsünü yakalamaya yönelik bir video kamerayi kullanmasi halinde, sistem tarafindan ekranda gösterildigi üzere belirli bir pozisyonda bir vücudun bir ana hatti ile video kamera araciligiyla yakalanan görüntüyü hizalayabilir, dolayisiyla kullanici tarafindan çekilen görüntülerin faydaliligi maksimuma çikartilir.

Tercihen görüntüler ev aydinlatmasi kullanilarak ve nötr bir arka plan ile çekilmelidir. Üç boyutlu modelin olusturulmasina yönelik gerekli olan çesitli kullanici pozisyonlarinin fotograflari tek bir seferde çekilmelidir. Görüntü elde etme cihazinin saglamasi halinde, fotograflar sistemin çalistigi bilgisayar ile çekilmelidir, diger bir deyisle deklansör ile çekilmelidir. Bu prosesin interaktifligini arttirir, böylece bunu daha fazla kullanici dostu Bir düzenlemeye göre, sistemin bir müsteri/sunucu uygulamasinda, görüntüler kendiliginden sunucuya yüklenmez ancak tüketicinin cihazinda kalacaktir ve dolayisiyla kisiye özel kalacaktir. Gerçekten görüntülerin kendisini almak yerine, sistem bu görüntülerden ölçü verisi, oran verisi, cilt ve saç rengi verisi ve göz sekli gibi verileri alacaktir. Yalnizca bu alinan bilgi akabinde üç boyutlu modeli olusturmak üzere islenmeye yönelik yüklenecektir. Sistemin tamamen çevrimiçi bir uygulamasinda, görüntüler sistem sunucusuna yüklenebilir ve isleme ve veri alimi akabinde hemen kaldirilabilir.

Sekil 2a'da gösterildigi üzere, proses tercihen bir iç kalibrasyon (7) ve bir dis kalibrasyonun her ikisini içerir. Iç kalibrasyon (7) cihazin kendisinin elde edilen görüntüler üzerinde olusturdugu deformasyondan sorumlu olan görüntü elde etme cihazinin kalibre edilmesini içerir. Bilinen bilgisayar görüntüsü teknikleri bir elde etme cihazinin iç parametrelerini bulmak üzere kullanilabilir. Tipik olarak bu iç parametreler odak mesafesi, dikey ve yatay görüntüleme açilar, sensör boyutu ve çözünürlük, lens bozuklugu, renk düzeltme ve sensör gürültüsünü içerir. Görüntü elde etme cihazina yönelik elde edilen iç parametreler elde etme cihazinin kendisi tarafindan elde edilen görüntülere eklenebilen herhangi bir geometrik veya kolorimetrik deformasyonlari düzeltmek üzere kullanilabilir. Istege bagli olarak, sistem bunun vasitasiyla kullanicinin iç kalibrasyon prosesine yardimci olmak üzere kullanilan görüntü elde etme cihazinin detayini girebildigi bir arayüz içerebilir.

Sekil 2a`da iç kalibrasyon prosesinin parçasi olarak gösterilen adim 5'te bir “desen arama" bulunur. Bir düzenlemeye göre, kullanicinin, örnegin simüle edilmis deneme hizmetine yönelik uygulamanin bilgisayarina indirilmesi akabinde kullanici tarafindan çiktisi alinabilen veya profesyonel olarak basilan ve kullaniciya posta vasitasiyla veya magazada veya diger uygun sekillerde saglanan bir desendeki bir görüntüyü yakalamasi gerekebilir. Bilinen bir desende kullanicinin görüntü elde etme cihazi ile yakalandigi üzere bir görüntüye bakarak, bilgisayar veya diger islemci cihaza yönelik yönelik iç parametreleri saglayabilir.

Benzer sekilde, bir dis kalibrasyon (9) dis vücutlara göre görüntü elde etme cihazinin pozisyonu ve yönünün bilinecegi sekilde gerçeklestirilmelidir. Bilinen bilgisayar görüntüsü teknikleri kullanicinin görüntü elde etme cihazinin dis parametrelerini hesaplamak üzere kullanilabilir. Bu dis parametreler görüntülenen vücuda göre elde etme cihazinin pozisyonu ve rotasyonunu içerir. Bir düzenlemeye göre, kullaniciya görüntü elde etme prosesine yönelik bulunduklari yerin yakininda zemin üzerine bir desen yerlestirmeleri talimati verilebilir. Kameranin iç ve dis parametreleri kullanilarak, sistem 3D alandaki desenin tam olarak yerini saptayabilir. Dolayisiyla kullanicinin zeminde bir desene yakin veya bunun üzerinde bulunmasi halinde, sistem görüntüde zeminin nerede oldugunu bilebilir, böylece kullanicinin ayaklarinin yerini saptayabilir ve kullanici ile görüntü elde etme cihazi arasindaki mesafeye dair bir gösterge saglar. Bu mesafe görüntüye yönelik bir ölçek faktörünü hesaplamak üzere kullanilabilir. Bu ölçek faktörü bu görüntülerde sunulan kisinin gerçek 3D ölçülerini almak amaciyla görüntüden alinan ölçülere uygulanabilir.

Asagidaki diger açiklamadan anlasilacagi üzere, kullanicinin görüntü elde etme cihazina yönelik elde edilen dis kalibrasyon (9) bilgisi sistemin isleyisi sirasinda iki boyutludan üç boyutlu veriye bir dönüsüm ve tam tersinin oldugu her zaman kullanilabilir.

Bir düzenlemeye göre, görüntü elde etme cihazinin kalibrasyonuna yönelik kullanilacak kalibrasyon deseni beyaz bir arka plan üzerinde kalin sinirlara sahip siyah bir kare içerir. Karenin ortasi kirmizi, yesil ve mavi gibi temel renkler ile bir renk kalibrasyonu çizimi içerir. Sinir kalinligi ve renk tasariminin yanisira karenin boyutu sistem tarafindan bilinir. Sinir kalinligi ve renk tasariminin yanisira karenin boyutunun sistem tarafindan bilinmesi nedeniyle, bu standart görüntü islem tekniklerini kullanarak herhangi bir rastgele pozisyonda görünmesi durumunda bir görüntü üzerindeki deseninin yerini saptayabilir. Dolayisiyla kalibrasyon deseni sistemin bu tür bir görüntüden vücut ölçülerini almasinin yanisira yakalanan bir görüntü içinde alandaki kullanicinin yerini saptamasini saglar.

Kullanilan görüntü elde etme cihazinin tipi ve modeline bagli olarak, sistem elde etme cihazinin iç parametrelerini otomatik olarak bulmak üzere Iç kalibrasyonu gerçeklestirebilir. Bu gerçeklestirebilmesi halinde, yukarida bahsedilen kalibrasyon deseni yalnizca sistemin alandaki kullanicinin yerini saptamasini saglamak üzere dis kalibrasyona yönelik kullanilir. Ancak sistemin iç kalibrasyonu otomatik olarak gerçeklestirememesi veya gerçeklestirmemesi halinde, bunun yerine desenin sistem tarafindan bilinmesi ve dolayisiyla sistemin, elde etme cihazinin kullanici tarafindan saglanan görüntülerdeki deseni deforme edip etmedigini ve nasil deforme ettigini görebilmesi nedeniyle görüntü elde etme cihazinin iç parametrelerini elde etmek üzere deseni kullanabilir. Iç (7) ve dis (9) kalibrasyon adimlari, Sekil 2a'da gösterildigi üzere dogrulugu saglamak üzere gerekli oldugu kadar sik tekrarlanabilir.

Iç ve dis kalibrasyon adimlarinin gerçeklestirilmesi akabinde, sistem akabinde üç boyutlu bir modelin olusturulmasina yönelik hazirlanista kullanicinin görüntülerini ayrica islemeye baslayabilir.

Arka Planin Kaldirilmasi Yukarida bahsedildigi üzere, ideal olarak bir kullanicinin görüntüleri ev aydinlatmasi kullanilarak çekilmelidir ve nötr bir arka plan kullanilmalidir. Ancak, hangi tipte arka planin kullanildigina bakilmaksizin, sistem vücudun üç boyutlu modelinde arka plan içermek zorunda degildir. Arka planin, sistemin bir görüntüdeki özneyi tanimaya ve görüntünün hangi kisminin gölge oldugunu saptamaya yardim ettigi bilinir.

Arka plan çikarma teknikleri teknikte uzman okuyucu tarafindan bilinecektir. Arka plan çikarmaya yönelik uygun herhangi bir teknik mevcut sistem ile kullanilabilir. Bir dizi görüntünün kullanici tarafindan yakalanmasi nedeniyle, sistem birçok görüntünün her birine yönelik, arka plan ile kullanici arsindaki farki, diger bir deyisle görüntüde merkezdeki vücudu belirleyebilir. Görüntünün arka plan olarak tanimlanan kisminin çesitli ayri görüntüler arasinda oldukça fazla degismesi halinde, sistem kullaniciyi arka plan çikarma prosesini gelistirmek üzere görüntüleri yeniden yakalamasi ve/veya ek görüntüler saglamasi için yönlendirebilir. Örnegin, sistem tarafindan gereken görüntülerden biri, ayrica kullanici olmadan, arka planin tek basina bir görüntüsü olabilir.

Arka planin sistem tarafindan kabul edilmis bir dogruluk derecesi içinde saptanmasi akabinde, arka plan kaldirma prosesi baslayabilir. Sistem, arka plan kaldirma prosesine (12), burada bir girdinin görüntülerin tek basina içeriginin bilinmedigi, kullanici tarafindan saglanan kalibre edilmis görüntülerin bir dizisi olacagi ve çiktinin yalnizca arka planin parçasi olarak tanimlanmamis görüntü parça(larinin) korundugu bir görüntü olacagi sekilde isler. Sistem içindeki arka plan kaldirma modeli herhangi bir gölge olmadan yalnizca söz konusu cismi (diger bir deyisle görüntülenen kisi) birakarak arka plani görüntülerden kaldirmak amaciyla isler.

Model olusturma prosesindeki sonraki asama sekil saptamadir (13). Sekil saptama asamasina girdi, yalnizca arka planin parçasi olmayan nesnelerin görülebildigi bir görüntüdür. Burada açiklanan sanal simüle edilmis deneme hizmetinin amacina yönelik, dolayisiyla herhangi bir gölge olmadan ve orijinal görüntülerden arka plan olmadan kisinin bir görüntüsü olacaktir. Sekli saptama modelinin çiktisi, islenen görüntünün ana merkezdeki nesnesinin konturudur. Simüle edilmis deneme hizmetinin amaçlarina yönelik, bu özne üç-boyutlu modelin olusturulacagi kisidir.

Sekil saptama adiminin (13) üç-boyutlu bir modelin olusumuna yönelik hazirlayici bir adim olmasi nedeniyle, saptanan kontur kisinin seklinin dogru bir sekilde taninmasina Sekil saptama prosesini gelistirmek üzere, mevcut sistem tercihen yalnizca bir piksel siniflandirmasi yürütmez. Bunun yerine, arka plan kaldirma prosesi adiminin (12) sonunda bir çikti olan çikarilmis görüntüde kontur saptamasini gerçeklestirir. Arka plan kaldirilmasinin orijinal görüntüden neredeyse tüm arka plan detaylarini kaldirmasi nedeniyle, söz konusu kontur saptamasi prosesi istenen özne, diger bir deyisle görüntülenen kisi etrafinda yogunlasabilir ve bunlarin formunun iyi bir temsilini saglayabilir. Özne konturunda bosluklar olusturabilecek herhangi bir pikselin kisinin görüntüsünde eksik olmasi halinde, bir dizi genisletme ve daraltma yapilabilir. Arka plandan herhangi bir kontur olmamak üzere, yalnizca kisinin konturlarinin kullanilmasini saglamak için sistem ayrica islemeye yönelik belirli konturlar seçebilir.

Tercihen sistem kapali olan, görüntünün toplam boyutuna göre bir ayarlama parametresine sahip olan ve görüntü merkezinin etrafinda yerlestirilen konturlara odaklanacaktir. Bu tür kriterlerin uygulanmasi kisinin vücudunun konturlari haricinde saptanan tüm konturlarin görüntüden giderilmesini saglar.

Bu sekilde yürütülen kontur saptama prosesi sistemin, görüntüde gösterilen kisinin belirli bir durus veya pozisyonda durup durmadigini belirlemesini saglamak üzere yeterince dogrudur. Örnegin Sekil 5, Sekil 3'te gösterilen vücut görüntüsünü gösterir burada sonra kontur isleme buna uygulanmistir. Sekil 5'teki görüntü sistemin öznenin kollarinin, yanlarda asagida olmak yerine disari dogru uzandigini saptamak üzere yeterince detayli ve dogrudur. Sistem dolayisiyla görüntüde gösterilen pozu siniflandirmak amaciyla bu bilgiyi kullanabilir. Daha önce bahsedildigi üzere, sisteme yönelik talimatlar kullanicinin birçok farkli pozda görüntü yakalamasina yönelik talimatlar içerebilir. Sistem kontur saptamasinin uygulandigi görüntülerde kullanici pozisyonu veya durusunun belirlenmesinde yardimci olmak üzere bunun talimatlarindan önceden belirlenmis pozlari kullanabilir. Asagida daha detayli açiklandigi üzere, sistem prosesteki birçok asamadan herhangi birinde bundan 3D bir modelin olusumuna yönelik belirli bir görüntüyü kullanip kullanmayacagina karar verebilir. Sistemin belirli bir görüntüyü kullanacagina dair karar vermesi halinde, buradan en olasi ölçüleri elde etmek amaciyla buradaki konturu ayrica düzeltebilir.

Sekil saptamasi akabinde, sekil 2a7da gösterilen prosesteki sonraki asama sekil tanima adimidir (14). Sistem tercihen sekiller olarak olasi insan pozlarinin bir veri tabanini içerir. Örnegin bu sekiller programda sabit kodlu olabilir. Örnegin, burada sekil 6'da gösterildigi üzere, saptanmis özne sekli veri tabanindaki bu sekiller ile karsilastirilir.

Uygun bir karsilastirma algoritmasi çalistirilir ve birçok veri tabani sekli ile görüntü seklinin benzerligini göstermek üzere bir deger saglar. Sekil 7`de gösterilen örneklerde algoritmanin çiktisi 0 ila 1 araliginda bir degerdir, burada 0 deger O`a ne kadar yakin olursa, iki sekil birbirine daha benzer olur. Karsilastirmanin 0 saglamasi halinde sekiller aynidir. Ölçeklendirme sorunlari nedeniyle olasi yanlis negatifleri önlemek amaciyla, sekil saptama asamasindan (13) sekil çiktisi karsilastirma yapilmadan önce veri tabanindaki sekiller ile ayni boyutta olmak üzere ölçeklendirilir. En iyi karsilastirma sonucu ile veri tabanindaki sekil asagida daha fazla açiklanan, bir görüntü siniflandirmasina yönelik olasi bir aday olarak ilgili görüntüye atanir. Özellikler Görüntülenen kisinin seklinin taninmasina yönelik, kameranin önünde bir kisi oldugundan emin olmak ve bunun pozlari ve vücut pozisyonlarini daha iyi tanimak amaciyla sistemin bunlarin insan özelliklerini saptayabilmesi önemlidir. Sistem bir kisinin yüzü, elleri veya ayaklari ve benzeri gibi özellikleri bulmak üzere bilinen özellik saptama (15) tekniklerini kullanabilir. Yüz örneginde, öne dönük ve yana dönük gibi farkli türde yüz kullanilabilir. Bu özelliklerden birinin saptanmasi sisteme yalnizca bir insanin kamera önünde oldugunu Söylemez, ayni zamanda vücudun hangi yöne dönük oldugunu belirtir. Benzer isleme kollarin pozisyonunu daha iyi tanimlayabilmek amaciyla eller saptanirken gerçeklestirilebilir.

Prosesteki bu asamada, bu sistem en azindan yaklasik olarak öznenin görüntüde nereye yerlestirildigini bilir ve dolayisiyla aradigi özelliginin. bu örnekte yüzün kapsandigindan emin olabildigi söz konusu bir bölge olusturabilir.

Siniflandirma Sanal giysi denemeye yönelik kullaniciya sunmak üzere klonun olusturulmasindan önce, sistemin iki soruya dair bir karar vermesi gerekir: Kameranin önünde bir kisi var mi? Ve kisi kabul edilebilir bir pozisyonda mi duruyor? Kabul edilebilir bir pozisyon sistemin daha fazla islemeye yönelik gerek duydugu pozisyonlardan biridir. Bu sorulari yanitlamak üzere, sistem yukarida tanimlanan sekil tanima (14) ve özellik saptama (15) adimlari boyunca toplanan farkli verileri kullanacaktir.

Sistemin yeterli bir miktarda veri elde edebilmesi ve üç boyutlu bir modelin olusumuna yönelik kullanilmasi öncesinde bu verinin dogrulugundan yeterince emin olmasi önemlidir. Dolayisiyla islenen görüntülerin bir miktar siniflandirilmasi gerekir. Sekil 2a7da gösterilen (16)'da, siniflandirma lojigi islenen görüntüye uygulanir. Örnek yoluyla, sistem karsilik gelen bir güvenirlik degerini göstermek üzere prosesin önceki adimlarinin her birine göre bir veya daha fazla görüntüye bir etiket uygulayabilir.

Dolayisiyla bir etiket sekil saptamaya (13) göre güvenirligi gösterebilir ve digeri özellik saptamaya (15) göre güvenirligi gösterebilir. Bir bütün olarak bir görüntüye yönelik tek bir genel güvenirlik degerine sahip özgün bir etiketin birçok proses adimi etiketinden çiktisi alinabilir. Bir görüntüye göre genel güvenirligin düsük olmasi halinde, bir etiket olusturma yerine, bu görüntüden üç boyutlu model yapmaya yönelik iyi bir karar vermek üzere yeterli bilginin temin edilemedigini gösteren bir çikti olusturulabilir.

Uygulamanin bir görüntüde gösterilen belirli bir poza göre yeterli güvenirlige sahip olmasi halinde, bu görüntü etiketlenebilir ve üç boyutlu modelin olusumuna yönelik daha fazla islenebilir.

Sekil 2a'daki (17)'de herhangi bir etiketin ayarlanip ayarlanmadigina dair bir soru sorulur. Ayarlanmalari halinde, bu kullanicinin üç boyutlu bir modelin sistem tarafindan olusturulabilecegi en az bir görüntü sagladigini gösterir. Herhangi bir etiketin ayarlanmamasi halinde mevcut anda üç boyutlu modelin olusturulmasina yönelik uygun bir dereceye kadar islenmis herhangi bir fotograf mevcut degildir. Bu tür durumda, tüketiciden adimlara (13 ila 17) göre islenmeye yönelik yeni görüntüler göndermesi istenebilir. Tercihen, islenecek “geçerli” olmayan görüntüler reddedilir ve tekrar kullanilmaz. Bir kullanici tarafindan saglanan her bir görüntü Sekil 2a'da gösterilen adimlara (5 ila 17) göre ayri olarak Islenecektir. Bir görüntünün kabul edilmesi veya reddedilmesi durumunda, adimlar diger bir görüntüye yönelik tekrarlanabilir. Üç Boyutlu Modelin Olusturulmasi (insan) Yukarida açiklanan sekil ve kontur saptamasinin (13/14) bir kisinin belirli bir görüntüde durdugu pozun siniflandirilmasina yönelik faydali olmasina ragmen, ölçünün hesaplanmasi veya alinmasina yönelik kisinin gerçek bir ana hatti olarak kullanilamaz.

Avantajli olarak, mevcut sistem ölçülerin hatasiz sekilde alinabilecegi ve hesaplanabilecegi bir pikselin bir ondaligi içinde olmak için dogru olabilen, kisinin yüksek kesinlikte bir ana hattini olusturmak amaciyla ek adimlar gerçeklestirmek üzere ayarlan ir.

Bir düzenlemeye göre, kisinin ana hattinin daha iyi bir tahmininin elde edilmesine yönelik iki yaklasim kullanilir. Birincisi kontur türevlerinin hesaplanmasini ve yaklastirilan ana hattin her bir vorteksinin en yakin 0 ile kesisme noktasina ilerletilmesini içerir. Kontur türevlerinin bir konturun hesaplanmasi durumunda bir konturunun kendisinin verebileceginden daha fazla kesinlik verdigi bilinir. Bir kontur en az bir pikselin bir ondaliginin bir kesinligine sahip kontur türevlerinden hesaplanabilir.

Konturu daha fazla düzeltmek ve arka plan detaylari veya gerçek ana hatti saklayan görüntüde giyilen giysi üzerindeki detaylar nedeniyle kalan herhangi bir kusuru açiklamak üzere ek bir düzeltme adimi gerçeklestirilir. Ek düzeltme adimi bir ana hatta yönelik kurvatürün bir histograminin hesaplanmasi ile bu tür herhangi bir kusurun düzeltilmesini ve histogramin anormalliklerin saptandigi ana hatta bastirilmasi ve noktalar eklenmesi ile anormalliklerin düzeltilmesini içerir. Ana hattin hesap olabilecegi olasi gürültüyü göz önüne alan, böylece ana hattin her bir noktasindaki kurvatürün hesaplanmasini saglayan bir kurvatür hesaplama algoritmasi kullanilabilir. Sistem tarafindan kullanilan anormallik saptama prosesi analiz altindaki görüntüdeki kisinin kullandigi poz hakkinda bilinen genel bilgiyi kullanabilir. Örnegin mevcut pozun kollari uzanmis ve bacaklari hafif açik olarak kameraya dönük kisiden olusmasi halinde, yüksek bir konkav kurvatürün olusmasi gereken tek yer kasik ve her iki kol altidir. Fazla kilolu bir kiside, yüksek konkav kurvatürler ayrica dizlerde ve kalçalar ve bel çevresinde bulunabilir. Oysa yüksek konveks noktalar yalnizca parmak uçlarinda bulunabilir.

Mevcut sistemin isleyisi sirasinda, bir ana hat noktasinin bir anormallik veya anomali olarak saptanmasi durumunda bu silinir. Tüm anomalilerin silinmesi akabinde sistem bos alanin he ikisi tarafindaki kurvatürü kullanarak yeni noktalarin hesaplanmasi ile geride kalan herhangi bir alani doldurabilir.

Dolayisiyla sistem akilli bir düzeltme prosesi kullanir. Yukarida açiklandigi üzere, proses tercihen kesinligini arttirmak üzere yaklastirilan ana hattaki noktalari veya vorteksleri yeniden yerlestirmek üzere kontur türevlerinin kullanilmasini içerir. Ayrica tercihen anormallik saptamasi, özellikle belirli pozlarda vücut sekillerine dair bilinen genel bilgiyi kullanan anormallik saptamasi içerir. Sistem böylece görüntü islemenin dogrulugundan ödün vermeden model olusturma prosesindeki uygun bir asamada vücut sekilleri ve pozlarinin bilinen karakteristiklerini kullanir. Aslinda, prosesin bu asamasinda bilinen bilginin kullanilmasinin gerçekten görüntü islemeyi arttirdigi ve vücudun ana hattinin dogrulugunu arttirdigi burada fark edilmistir. Benzer sekilde, burada bir bos alanin her iki tarafindaki kurvatür kullanilarak yeni noktalarin hesaplanmasinin, görüntü isleme yöntemindeki önceki adimlardan kaynaklanan bir anomali kullanilarak yapandan genel konturu daha dogru yapacagi tanimlanmistir.

Sonuç olarak, kullanicinin yüksek tanimli bir ana hattin çiktisi alinabilir.

Yüksek tanimli ana hattinin olusturulmasi (18) akabinde, tüketicinin sekli adimdaki (19) gibi yakalanabilir. Bu çikti sekil Za'da (29)'da gösterildigi üzere ve asagida daha fazla açiklandigi üzere standart bir üç boyutlu modeli tüketicinin sekline hizalamak üzere kullanilabilir.

Bölge Siniflandirmasi Sistem tarafindan olusturulan yüksek tanimli ana hat ayrica bölge siniflandirmasina yönelik kullanilabilir, böylece sistem görüntüyü olasilikli bölgelere ayirir.

Bölge siniflandirma prosesindeki bir baslangiç adimi olarak, sistem görüntüde gösterilen kisinin boyunu belirleyebilir. Buna yardimci olmak amaciyla, uygulama (burada açiklandigi üzere sistemi yürütmek üzere kullanicinin donaniminda çalistirilan) bunun vasitasiyla kullanicinin uzunluk detaylarini girebilecegi bir arayüz içerebilir. Bu uzunluk detaylarinin girilip girilmedigine bakilmaksizin, sistem görüntülenen kisinin boyunu bulabilir. Bu ilk olarak görüntüdeki konturun en alttaki parçasinin aranmasi araciligiyla ayaklarin yerinin bulunmasi ile gerçeklestirilebilir. Görüntülerin kalibre edilmesi nedeniyle, konturun en alttaki noktasi zemine referans ile, örnegin yukarida açiklanan dis kalibrasyon asamasi sirasinda zemine yerlestirilen bilinen bir desen kullanilarak kolay bir sekilde bulunabilir. Bir vücut üzerindeki en alttaki kontur noktasi, islem altindaki görüntünün kameraya dönük bir kisi içermesi halinde sag veya sol ayak parmaklari olabilir. Alternatif olarak, konturun en alttaki parçasi, kisinin kameraya arkasinin dönük olmasi halinde sag veya sol topuk olabilir. Veya konturun el alttaki parçasi, kisinin kameraya yana dönük gösterilmesi halinde sag veya sol ayaktan herhangi birinin ayak parmaklari veya topugu olabilir.

Sekil 8 konturun en alttaki ve en yüksekteki noktalarinin nasil bir düzleme yansitilabileceginin ve yukarida açiklanan dis kalibrasyona yönelik kullanilan bilinen desenin yansitmasi ile karsilastirilabileceginin bir örnegini gösterir. Konturda en yüksekteki nokta ile konturda en alttaki nokta arasindaki mesafenin, desenin zemin üzerinde olmasi kosulu ile kisinin boyunu tanimlamasi nedeniyle, konturun en alttaki parçasi desen ile ayni düzleme yansitilacaktir. Konturda en yüksekteki nokta akabinde kameraya dönük olan ve en alttaki noktanin 3d yansitilmasina yerlestirilen, zemine dikey bir düzleme yansitilabilir.

Kullanicinin görüntü(lerinden) kisinin boyunun hesaplanmasi akabinde, görüntü (ler) ayrica belirli ölçülerin bulunmasinin bir olasiliginin en yüksek oldugu bölgelere (20) ayrilabilir. Örnegin bel ölçüsünün bulunmasinin muhtemel oldugu bir bölge tanimlanabilir veya siniflandirilabilir. Tercihen sistem belirli ölçü tiplerinin belirlenmesine yönelik maksimum güvenirlige sahip bölgeleri tanimlamak amaciyla ayni kullaniciya yönelik iki farkli pozun görüntülerini kullanir.

Yüksek tanimli ana hatlarin olusturulmasi ve olasilikli bölgelerin tanimlanmasi akabinde, sistem kullanicinin islenen görüntüsünden ölçüleri (21) hesaplayabilir. Ölçülerin hesaplanmasi öncesinde görüntünün bir dereceye kadar islenmis olmasina ragmen, ölçüler genel bir modelden alinmak yerinde görüntünün kendisinden alinir. Ölçüler, sistemin kullanicinin bu tür ölçüleri girebilmesine yönelik bir arayüz içerebilmesine ragmen kullanicidan gelen sayisal girdilere dayanmaz. Veya sistem genel modellerin ölçülerinin tahminine veya diger veri tabani bilgilerine dayanmaz.

Yukaridaki açiklamadan anlasilacagi üzere, ölçü hesaplamasinin basladigi noktada sistem analiz altindaki görüntüdeki insanin pozunu bilmelidir ve belirli ölçülerin yerinin saptanabildigi bir bölgeler takimini tanimlamis olmalidir. Bu ayrica, yukarida açiklandigi üzere kisinin uzunlugu gibi halihazirda saptanmis herhangi bir ölçü ile bir veri tabanini doldurmus olabilir.

Bir kisinin her bir görüntüsünün farkli olacagi ve her bir pozun ölçü bilgisinin buradan alinmasi amaciyla farkli ilgili isleme adimlarinin gerektirdigi anlasilacaktir. Ancak burada açiklandigi üzere görüntülerden ölçü alimi ilkesi farkli görüntü ve poz tiplerine uygulanir. Ölçü aliminin baslangicinda iki durumdan biri belirli bir ölçü degerine uygulanabilir. Ilk olarak ölçünün yerinin belirlenmesi sistem için tamamen bilinmez olabilir. Alternatif olarak, ölçünün yerinin belirlenmesi diger bir görüntüden veya önceki bir isleme adimindan bilinebilir. Önceki durumda, sekilde 2a'da gösterilen prosesin (20)'sinde tanimlanan olasilikli bölgeler söz konusu ölçünün pozisyonunun belirlenmesi için kullanilabilir. Ikinci durumda, ölçünün sistemin halihazirda temin edebildigi bilgiden daha kesin olarak yeri belirlenebilir. Ölçünün tam konumunu halihazirda bilindigi durumda, ölçü verisi, örnegin buradaki iki-boyutlu bir genisligin ölçülmesi araciligiyla yüksek tanimli ana hattan çikarilabilir. Standart bir 3D model ölçü alimina yardimci olmak üzere bireyin yüksek tanimli ana hatti ile birlikte kullanilabilir. Bu asagida daha fazla açiklanir.

Belirli bir ölçünün kesin pozisyonunun henüz bilinmedigi durumda, sistem bölge boyunca bir hattin izgara taramasi ile ölçünün olmasi gereken olasilikli bölgeyi analiz edebilir. Izgara tarama teknikte uzman okuyucu tarafindan bilinecek bir tarama teknigidir. Mevcut sistemde, izgara taramanin her adiminda, yatay izgara tarama hattinin tüketici vücudunun konturu ile kesisimi kaydedilir ve bu kesisimler arasindaki mesafeler vücudun bir parçasinin bir genisligi olarak tanimlanir. Izgara tarama prosesi boyunca bu genisligin varyasyonu yüksek tanimli ana hattin konkavliklari ve/veya konveksliklerinin minimum veya maksimum bir deger ile bir genislige neden oldugu bir alani tanimlar. Sistem aradigi ölçüye bagli olarak maksimum veya minimum bir genisligi seçebilir - örnegin kalça ölçüsü maksimum bir genisligi gerektirirken bel ölçüsü minimum bir genislik gerektirir. Seçilen maksimum veya minimum genislik degeri ile iliskili iki kesisim noktasi akabinde ölçünün 3D genisligini hesaplamak üzere 3D alana yansitilir. Bu hesaplanan 3D deger söz konusu ölçüye yönelik 30 genisliklerin biri olarak kaydedilir. Ölçünün 3D pozisyonu akabinde yansitilan iki kesisimin yerlestirilmesine bagli olarak hesaplanir.

Sistemin belirli bir ölçüye yönelik tanimlanmis olasilikli bölgede maksimum veya minimum bir degere sahip bir genisligi bulamamasi durumunda, bu görüntüyü göz ardi etmeye ve bunun yerine ölçü verisi elde etmek amaciyla diger bir görüntüyü kullanmaya karar verebilir. Bu kullanici tarafindan daha önceden girilen görüntülerin degerlendirilmesini ve/veya kullanicinin ek görüntüler girmeye yönlendirilmesini içerebilir.

Tüm görüntülerin islenmesi ve bu görüntülerden ölçülerin hesaplanmasi akabinde, sistem olusturulacak modelin birçok çevresi ve boyunu temsil etmek üzere bir 3D degerler takimina sahip olacaktir. Sistemin 3D degerler elde edebilecegi çevreler ve uzunluklarin örnekleri topuk ila parmak ucu, bilek ila diz, diz ila uyluk, uyluk ila kalça ve kalça ila beli içerir. Olusturulan üç boyutlu modelde kullanilmasi gereken her bir belirli ölçüye (çevre veya uzunluk) yönelik nihai deger, ölçüye yönelik görüntü verisinden elde edilen bu 3D çevrelerin iki veya daha fazlasinin bir kombinasyonudur. Örnegin birçok farkli diz ila parmak ucu uzunlugunun ayni bireye yönelik farkli görüntülerden hesaplanmasi halinde, ortalama deger üç boyutlu modelin kullanimina yönelik hesaplanabilir ve ölçülerin standart sapmasi olasi bir hata ölçüsü olarak tutulabilir. Çevrelere yönelik, sistem uzunluk degerlerinin yanisira sekli göz önüne almalidir.

Sistem bunun vücut sekillerinin geometrik sekillere yakinlastirilmasi ile saglayabilir. Örnegin bir bel sekli bir elipse yakinlastirilabilir. Bu tür bir yaklastirmanin üç boyutlu modelin olusumuna yönelik yeterince dogru oldugu bulunmustur. Elips yakinlastirmasi bireye yönelik ölçülen uzunluklarin tümünün, her birinin ortalamasi ve standart sapmasinin hesaplandigi iki küme veya gruba ayrilmasi ile uygulanabilir. Iki ortalama iki elips ekseninin uzunluklari olarak kullanilir ve standart sapma elipsin seklini kontrol etmek üzere kullanilir, bunun bir sonucu olarak bireyin dogru bir temsili olusturulabilir.

Standart sapma sekil hakkinda bilgi saglar. Örnegin 0 olan bir standart sapma seklin kusursuz bir oval olacagini gösterirken büyük bir sapma seklin eliptik daha fazla dikdörtgen seklinde oldugunu gösterir.

Sekil 2a'daki adim (21) olarak gösterilen bu prosesin sonunda, sistem özgün üç boyutlu model veya “klonun” olusturulmasina yönelik proseste daha sonra kullanilacak vücut ölçülerinin bir takiminin çiktisini saglayabilir. Ölçü verisi kullanicinin görüntülerinden gelir ve dolayisiyla bu kullanicinin gerçekçi bir üç boyutlu modelinin olusturulmasinda ve simülasyon prosesindeki deneme sirasinda giysilerin bu kullaniciya nasil uyacaginin gösterilmesine yönelik faydali olacaktir.

Temel Model Hazirlanmasi Sistem kullanici “klonunun” olusturulmasina yönelik özel olarak hazirlanan bir temel model kullanir. Tercihen, temel model klon olusumuna yönelik dogrudan kullanicinin görüntülerinden alina ölçü verisi ile eslestirilebilecek üç boyutlu bir iskelet içerir. Iskeleti hazirlamak amaciyla, genel bir iskelet standart bir 3D vücut modelini temsil eden aga uydurulur. Sistem iskeleti aga uydurmak amaciyla uzman okuyucu tarafindan bilinecek uygun herhangi bir standart üç boyutlu model iskeleti uydurma teknigini kullanabilir.

Standart 3D vücut modeline yönelik ag olusturma prosesi birçok kisitlamaya göre isleyebilir. Örnegin bu, agin tamamen kapali olmasini, herhangi bir kopya kenar veya siddetli sekilde bozulmus üçgenler içermemesini veya modelden herhangi bir tepe noktasinin buradaki herhangi bir diger tepe noktasina ulasabilmesini gerektirebilir. Agin yeniden yapilandirilmasi uygun herhangi bir bilinen yazilim kullanilarak uygulanabilir.

Bu ayrica model çiktisi karmasikliginin kontrol edebilmeli, hacmi uygun tutabilmeli ve vücut modelini alma karmasikligindan bagimsiz yapabilmelidir. Agin olusturulmasi akabinde, iskelet standart 3D model üzerine yerlestirilir.

Standart bir 3D ag ve karsilik gelen iskeletin olusturulmasi akabinde, iskelet manuel olarak modifiye edilebilir veya kisitlanabilir. Bu iskeletin kullaniciya spesifik olmamasi nedeniyle yazilimin son kullaniciya saglanmasindan önce yapilir. Iskelet daha sonra standart modelde kullanici görüntülerinden daha önce alinan ölçüleri belirlemek üzere kullanilacaktir. Bundan dolayi standart model iskeletinin görüntülerden veri alimi sirasinda görüntü analizi proseslerinin yaptigi ayni yorumlamayi kullanmasi önemlidir. 3D Modelinin Seklinin Degistirilmesi Orijinal olarak standart bir 3D modelden olusturulan 3D iskelet burada Sekil 2a'daki adimda (25) gösterildigi üzere ayri bir kullanicinin görüntülerinden alinan ölçüler ile eslestirilir. Akabinde, bu iskelet standart 3D model ile karsilastirildiginda deforme olan yeni bir üç boyutlu model veya “klon" olusturmak üzere kullanilabilir, burada bu deformasyonlar kullanicinin görüntülerinden elde edilen gerçek ölçüleri yansitir. Burada sekil 97da gösterildigi üzere, referans tanimlamalar deforme vücut modelinin olusumuna yönelik kullanicinin görüntü verisinden elde edilen ölçüleri iskeletin bölümlerine eslestirmek üzere kullanilabilir.

Buradan olusturulacak iskelet ve modelin üç boyutlu olmasi nedeniyle, eslestirme iki adimli bir eslestirme sistemi olmalidir, burada bir uzunluk veya genislik eslestirilir ve Sekil 10 bir uzunluk veya genislik eslestirme prosesinin bir örnegini gösterir. Burada gösterildigi üzere, ayaktan basa standart modelden olusturuldugu üzere üç boyutlu iskeletin orijinal uzunlugu görüntülerinden elde edildigi üzere kullaniciya yönelik gerçek ölçü verisine bagli olarak degistirilebilir.

Sekil 11 bir çevre eslestirme prosesini gösterir. Bu proses boyunca vücudun belirli bir bölümüne yönelik vücudun tepe noktalari dogrusal olmayan dogrultuda hareket ettirilir.

Sekil 11ide gösterilen iskelet bir çevre merkezini tanimlamaz bunun yerine bir çevre veya tam tersi hareket ettirilir. Tepe noktalarinin bu hareketi vücut kaslari ve yaginin esit olarak dairesel bir dogrultuda uzanmamak üzere her zaman baslica bir dogrultuda uzanacagi varsayimiyla çalisir.

Sekil 11'de gösterilen belirli örnek bir vücut bölümünün enine bir kesiti, örnegin bir bel veya bir alt bacaktir. Sistem ele alinan vücudun bölümüne bagli olarak belirli bir dogrultuda uzunlugun deforme edilmesine yönelik ana dogrultuya iliskin önceden- programlanmis bilgi içerebilir. Örnegin, bele yönelik ana dogrultu ön taraf iken, alt bacaga yönelik arka taraftir. Dolayisiyla sistem gerçek vücut ve iskelet kisitlamalarina dayanarak söz konusu gerçek kullaniciya daha yakindan benzemek üzere standart üç boyutlu iskeletin deforme edilmesine yönelik akilli bir seçim yapabilir.

Sekil 2aidan anlasilabildigi üzere, istenen tüm ölçülerin sistem ile görüntü verisinden elde edilmesi halinde, bu ölçüler iskeleti yeterince deforme etmek üzere yeterli olabilir bu sekilde ortaya çikan model kullanicinin dogru bir modeli olacaktir ve dolayisiyla üç boyutlu model veya ”klonun" sekil 2a'da adimda (27) gösterildigi üzere çiktisi saglanabilir. Deforme iskeletten klonun çiktisinin saglanmasinin yanisira, tam vücut ölçüleri kullanicinin vücuduna yönelik deforme iskeletten alinabilir. Yukaridaki açiklamadan anlasilacagi üzere, deforme modelden elde edilen bu tam ölçüler, bunlarin görüntülerinden elde edildigi üzere kullanicinin gerçek ölçü verisinin, bu ölçülerin alindigi deforme modeli olusturmak amaciyla standart bir modelin deformasyonuna yönelik kullanilmasi nedeniyle kullaniciya yönelik oldukça dogru olacaktir. Benzer sekilde, sekil 2a`nin adiminda (27) gösterilen bir görsel olarak üç boyutlu model çiktisi oldukça dogru olacaktir. Ölçüler ile bir model olusturmanin diger bir yöntemi Sekil 2aida adimda (23) gösterildigi üzere. gerekli tüm ölçülerin kullanicinin görüntülerinden elde edilememesi durumunda. sistem gerekli herhangi bir ek bilgi elde etmek amaciyla daha önce elde edilen dis kalibrasyon bilgisini kullanabilir.

Bunu gerçeklestirmek amaciyla ve burada sekil Za'da adimda (28) gösterildigi üzere, sistem kullanicinin görüntülerini standart bir 3-b0yutlu model ile hizalamak amaciyla kullanicinin görüntü elde etme cihazina yönelik daha önceden elde edilen dis kalibrasyon bilgisini kullanir. Bunu gerçeklestirmek üzere sistem ilk olarak sanal kameralari, kullanicinin görüntü elde etme cihazinin kullanici tarafindan saglanan görüntülerin her birindeki zemine göre yerlestirildigi ayni pozisyonlarda yerlestirir. Sanal kamera pozisyonlarinin olusturulmasi akabinde, standart bir 3D model buradan, karsilik gelen görüntüde gerçek görüntü elde etme cihazindan kullanicinin yerlestirildigi ile ayni mesafede ve ayni kullanici pozunda her bir sanal kamara önüne yerlestirilir.

Dolayisiyla standart 3D modelinin pozisyonu, burada sekil 2a”daki adimda (29) gösterildigi üzere kisinin her bir görüntüsündeki kullanici pozlari ile hizalanir.

Standart model ile kullanici görüntülerinin hizalanmasinin (29) tamamlanmasi akabinde, sanal ve gerçek kameralarin birbiri ile hizalanmasi ile standart S-boyutlu model akabinde kullanici vücudunun sekline degistirilebilir (30). 3-b0yutlu modelin tüketicinin sekline degistirilmesi prosesi yinelemeli bir algoritma kullanilarak çalistirilabilir. Sistem modifiye etmek üzere belirli bir parametre veya parametreler takimi seçebilir. Her bir parametre modifikasyonu sonrasinda veya önceden belirlenmis bir sayida parametre modifikasyonu sonrasinda, her bir sanal kamerada 3D modelin ana hatti gerçek fotograflardaki kisinin ana hatti ile karsilastirilir.

Parametreler, sanal ana hat ile gerçek ana hat arasindaki fark önceden belirlenmis minimum bir esik içinde olana kadar degistirilebilir. Sistem kullaniciyi en iyi temsil eden sekilde standart 3-boyutlu modelin seklini degistirmek amaciyla hangi parametreleri ne kadar degistirecegini seçebilir.

Sekil degistirme prosesini daha fazla gelistirmek üzere, parametre varyasyonu, çesitli kullanici görüntülerindeki pozlar ve pozisyonlara karsilik gelen sanal kameralara göre ilgili farkli pozlar ve pozisyonlarda standart 3-boyutlu modele ayri olarak uygulanacaktir.

Tercihen, modelin bir pozisyonuna yönelik belirli bir parametrenin modifiye edilmesi, tamaminin ayni 3D modelin parçasi olmasi nedeniyle bunun tüm pozisyonlarina yönelik ayni etkiye sahip olacaktir.

Kabul edilmis bir 3-b0yutlu sekli degistirilmis modelin olusturulmasi akabinde, kullaniciya yönelik tam ölçüler buradan, degistirilmis degerde gerekli her bir ölçünün pozisyonunun saptanmasi ve buradan bunun degerinin ölçülmesi ile elde edilebilir.

Kullanicinin görsel bir “klonu” veya 3-b0yutlu modelinin ayrica çiktisi saglanabilir.

Deforme standart 3-d modelden alinan kullanici vücudunun ölçülerinin takimi Sekil 2a7nin adiminda (21) kullanici görüntülerinden daha önce elde edilen hesaplanmis ölçüler ile büyük oranda uyumlu olmalidir. Sistem bunu kontrol edebilir ve iki ölçü takimi arasindaki kabul edilebilir bir uyum seviyesine ulasmak amaciyla yukarida açiklanan proses adimlarindan herhangi birini tekrarlayabilir.

Sistemin alinan vücut ölçülerinden memnun olmasi akabinde, kullanici sanal giysi deneme simülasyonuna yönelik 3-boyutlu model veya “klonunu” kullanmaya baslayabilir.

Sekil 2'de adimda (34) gösterildigi üzere, kullanici pratikte giysi uydurma prosesine yönelik bunu kullanmaya baslamak amaciyla klonunu kaydetmek zorunda olabilir. Bu yönetsel bir adimdir ve yukarida açiklandigi üzere klonun olusturmasinda gerekli degildir.

Kullanicinin Özgün 30 Modelinin Aksesuarlarla Donatilmasi Kullanici klonuna detaylar ekleyebilir. Örnegin, kendi saçina yakindan benzeyeni veya bir peruk gibi denemek istedikleri saçi denemek üzere bir saç stili seçimi yapabilir. Bu tür detaylar, örnegin, katmanli giysiler ve aksesuarlar ile giydirilmis ve süslenmis 3- boyutlu bir modelin çiktisinin saglanmasina yardim edebilir. Model 360°”ye kadar döndürülebilmelidir. Sistem tercihen hareketli, örnegin yürürken ve farkli fiziksel konumlar veya sahnelerde kullanicinin 3-boyutlu modelini gösterebilmelidir. Sistem ayrica her bir kullanici modelinin diger animasyonlu 3D modeller ile etkilesimdeyken gösterilmesini saglayabilir. Özgün 3-boyutlu model kullanici tarafindan profili görüntüsü olarak sosyal aglarda ve çevrimiçi topluluklarda kullanilabilir. Model vücut animasyonunun yanisira yüz animasyonu içerebilir. Istege bagli olarak, 3-boyutlu model konusabilir veya etkilesime geçebilir. Internet üzerinden ses protokolü (VOIP) kullanilarak bir mikrofon vasitasiyla tüketici tarafindan ses saglanabilir. Klon çevrimiçi evrenlerde tüketicinin temsili olabilir.

Istege bagli olarak sistem tüketicinin yüzünün görüntüsünü kullanabilir ve bunu tüketiciye benzeyecek sekilde 3-boyutlu modele haritalayabilir. Ek olarak veya alternatif olarak sistem, modeli daha fazla güncellemek amaciyla ve/veya kullaniciya giysi filtreleme ve stil tavsiyesi saglamak üzere yüz özellikleri ve oranlari, saç rengi, cilt rengi ve/veya saç stilini analiz edebilir.

Bir Giysi Modelinin Olusturulmasi Geleneksel olarak giyim endüstrisinde, tasarimcilar yeterli bilgi saglar böylece kiyafet kesilebilir ve giysiler herhangi bir fabrikada yapilabilir. Genellikle bunlar farkli formatlarda, CAD dosyalari seklinde olusturulur, ancak herhangi bir diger dosya formati kullanilabilir. Burada açiklanan sistem sanal 3-boyutlu giysilerin olusturulmasini otomatiklestirmek amaciyla tasarimci veya diger bir tarafin tasarim dosyasinda tasarimcilar tarafindan saglanan standart bilgilere ek bilgi eklemesini saglar.

Tasarimcinin CAD dosyasindan elde edilebilen, bir giysiye (parçalar) yönelik geometri verisinin yanisira, giysinin teknik sartnamesine (burada meta veri olarak refere edilir) dair bilgi gereklidir. Meta veri kumas materyali, doku, renk, desen, esneklik, saydamlik ve benzeri gibi giysinin görsel açilari ve davranissal karakteristiklerini açiklar.

Materyalin bir fotografi ayrica kumasin bir doku haritasini olusturmak üzere kullanilabilir.

Burada Sekil 2b'deki adimda (36) gösterildigi üzere, mevcut sistem tasarimcilarin görsel 3D deneme simülasyon servisine yönelik giysilerine dair ek veriyi girmesi için yönlendirilmesine yönelik meta veriyi tanimlayabilir. Tasarimcilar tarafindan saglanan meti veri belirli bir giysiye yönelik geleneksel CAD dosyasina eklenebilir.

Meta veriye ek olarak, sistem giysilere yönelik pozisyon isaretlerini tanimlar. isaretlerin amaci - parçalarin gerçekten kesilmesi ve kenarlarin eslestirilmesi ve dikisin normalde bir fabrikada oldugu gibi bir 3D giysi yapmak üzere giysi parçalarini dogru sekilde yönlendirebilmek ve hangi kenarlarin birlikte dikilecegini belirleyebilmektir. Dikilecek dikis yerleri dis sinirlar, bir giysinin ön ve arka kisimlari arasindaki uzunluk, omuzlar gibi köselerdeki uzunluklar, iç dikis yerleri veya vücudun ayni kismindaki dogrudan dikis yerlerini temsil eden diger isaretleri içerir. Sekil 12 bir giysinin, bu durumda bir gömlek, tamamlayici parçalari ve birlestirilecek farkli dikis yerlerine göre burada isaretlenmis isaretlerin manuel olarak olusturulmus bir kagit örnegini gösterir. Örnegin, gösterir.

Bir giysiye yönelik isaret bilgisi tasarim asamasinda veya daha sonra manuel olarak veya yari-otomatik olarak olusturulabilir ve mevcut sistem tarafindan kullanilacak giysi dosyasina aktarilabilir. Standart veri, meta veri ve isaret bilgisinin kombine edilmesinin akabinde, görsel denemeye yönelik uygun bir dosya hazirdir ve sunucu veri tabanina yüklenebilir bu yukarida bahsedilen Belcurves dosyasidir.

Bir CAD dosyasinda bir tasarimcidan temin edilebilen standart bilgi giysinin geometrisini tanimlar. Genellikle, dosya bir giysiyi farkli bedenlerde tanimlayacaktir. Bir simülasyon istenmesi halinde sistem belirli bir bedeni örnegin 12'yi seçebilir ve birlikte dikilmesi durumunda, bu belirli CAD dosyasindan 12 beden giysinin tamamini olusturacak giysinin ilgili parçalarini seçebilir. Ek olarak veya alternatif olarak, bir giyside birçok simetrik parça, ömegin, sag ve sol kol, olmasi halinde, sistem bu parçalardan yalnizca birinin bir görüntüsü saklayabilir ve sanal deneme prosesi sirasinda bu daha sonra kopya yapabilir. Sistem girdi meta verisi ve/veya isaret bilgisine bagli olarak bir giysi veya giysi parçasinin saklanan bir görüntüsünü otomatik olarak yükleyebilir. Alternatif olarak sistem isaret ve/veya meta veriye bagli olarak giysinin geometri verisinin manuel güncellemesine dayanabilir.

Sekil 2b'de gösterilen adimdaki (40) giysi dosyasi (bir "Belcurves CAD dosyasi” olarak adlandirilir) çiktisi her bir farkli giysi bedenine yönelik 3-boyutlu formatta giysinin geometrik bir temsilini içermelidir. Özellikle bu tür detaylarin giysinin geometrisinden belirgin olmamasi halinde dikisler, cepler, dügmeler, katlar, mansetler veya diger tasarim detaylarinin nereye yerlestirilecegi gibi ek bilgiler ayrica ayni veya ek bir dosyaya eklenmelidir. Ek olarak, giysi dosyasi renk, doku ve desen, materyal sertligi ve dokusu ve diger materyal özellikler örnegin giyside kullanilan materyallerin sertligi ve Dosya giysinin bir görüntüsünü ve tercihen ayrica maddenin ana bölümünden farkli bir renk veya kumasta olabilen herhangi bir astar içeren kiyafetin bir görüntü takimini içermelidir. Ayrica tasarimcinin standart bedenlerine (örnegin 10, 12, 14 ve benzeri) yönelik ölçülerin gösteren bir basvuru çizelgesi içermelidir.

Sanal Deneme Simülasyonu Tüketicinin bir “klon” olusturmasi akabinde, kisi bu noktada, örnegin çevrimiçi bir perakende satis sitesinden temin edilebilen bir liste veya giysinin görüntüleri takimindan denemek üzere bir giysi seçebilir. Bir giysi uydurmanin bir görsellestirmesinin saglanmasi öncesinde, mevcut sistem ilk bakista uygun olmayan giysi tipleri veya bedenlerini filtreleme araciligiyla kullaniciya yardimci olabilir. Birinci bir kontrol olarak, sistem bir kullaniciya yönelik özgün “klon” veya 3-b0yutlu modelden alinan vücut ölçülerini basvuru çizelgesindeki önceden belirlenmis bilgi ile karsilastirabilir. Sistem gerçek kullanici ölçülerini bir elbise bazinda üreticinin beden sistemi ile karsilastirmak üzere “klonu” kullanir. Karsilastirmanin bir sonucu olarak, kullanicinin bir giysiyi (örnegin siyah elbise) seçmesi durumunda sistem otomatik olarak bir simülasyona yönelik ilk iyi bedeni seçecektir. Önerilen farkli giysi bedenleri bir kullanicinin aradigi belirli bir giysi tipine bagli olarak saglanabilir. Örnegin, bir beden kullanici vücudunun alt yarisina yönelik giysilere uygulanabilir ve diger bir beden üst yarisindaki giysilere yönelik uygulanabilir. Ek olarak veya alternatif olarak, önerilen giysi bedeni giysi stili arasinda ve/veya farkli giysi markalari arasinda degisiklik gösterebilir. Sistem, bir giysiye yönelik belirli herhangi bir ölçünün bunlarin 3-boyutlu modelinin ölçüleri ve oranlarina göre kullanici için bunu uygun olmayan hale getirmesi halinde, bu giysinin bir simülasyonda kullanilmayacagi sekilde çalisabilir. Örnegin, belirli bir giysinin omuz uzunlugunun 3-boyutlu modelden alinan vücut omuz ölçüsünden daha kisa olmasi halinde, program bu giysinin modele uydurulmasini saglamayacaktir. Bu bir magaza görevlisinden belirli bir bedenin giyinme odasina getirmesini istemek ile aynidir.

Sekil 2c'de gösterildigi üzere, önerilen bir giysi bedeninin sistem tarafindan simülasyona yönelik seçilmesi akabinde bu saklanan giysi dosyalarini isleyebilir/arayabilir ve kullanicinin baslangiçtaki giysi seçim(lerinden) önerilen giysilerin bir alt takimini elde edebilir.

Simülasyona yönelik Givsinin Ha_zirlanmzg Kullanicinin üç-boyutlu modelinde bir giysi denenmesinin simüle edilmesini baslatmak üzere, ilk olarak sekil ZC'deki adimda (45) gösterildigi üzere bir izgara olusturulur. etrafinda bir giysinin parçalarini yerlestirmektir. Izgara hücrelerinin yerlestirilmesi ve boyutu modeli vücut bölgelerinin dogal dagilimi yansitir. En dogru sekilde olmasi için, bu izgara hücreleri önceki adimda elde edilen vücut ölçülerinin yanisira iskelete dayanir. Böylece, bu hücrelerin boyutu ve sekli modeli yapilan ayri kullaniciya göre degisecektir. Örnegin, iskeletten bilek ve dize karsilik gelen dügümler alt bacaga baglanacak hücrenin uzunlugunu sinirlandirmak üzere kullanilir. Baldir genisligi ve çevresi hücrelerin boyutlarini (genislik ve derinlik) olusturmak üzere kullanilir. Vücut iskeletinin karmasikligini takip etmesi nedeniyle uygun herhangi bir sayida izgara hücresi kullanilabilir.

Giysi bu giysiye yönelik önceden belirlenmis isaret bilgisi ile birlikte sekil 14'te gösterildigi üzere izgara kullanilarak vücut etrafinda yaklasik olarak yerlestirilebilir. Bir düzenlemeye göre, yerlestirme prosesindeki birinci adim giysinin birinci bir parçasini karsilik gelen bir hücreye yerlestirmektir. Bu birinci parçaya yönelik seçilen hücre giysi türüne ve modele göre izgara hücrelerinin bölümlenmesine bagli olacaktir. Birinci bir parçanin sistem tarafindan yerlestirilmesi akabinde, diger parçalar önceden tanimlanmis isaretler dogrultusunda eklenebilir. Örnegin bir isaretin bir giysinin iki parçasi arasinda dogrudan bir baglantiyi tanimlamasi halinde, bitisik parça birinciye bitisik bir hücrede yerlestirilebilir. Benzer sekilde, bir isaretin vücudun karsi tarafindaki bir baglantiyi tanimlamasi halinde, ayni hücrenin karsi yüzü kullanilir. Bu proses giysinin tüm parçalari bir hücreye atanana kadar devam ettirilebilir. Bu proses sekiller 15a ila sekil 150'den daha fazla anlasilabilir.

Giydirme prosesinin gerçekçi olmasina yönelik giysi parçalarinin yalnizca sekilden daha fazlasi olmasi gerekir. Dolayisiyla sistem mekanik olarak giysiye yönelik kumasin fiziksel drapaji ve birlestirilmesini simüle edebilen yüzey aglarini yeniden olusturabilir.

Bu ayrica sanal olarak bunlarin her ikisinde ayni sayida dikis noktasi olusturulmasi araciligiyla birlikte dikilecek giysi parçalarinin kenarlarini hazirlayabilir. Bu gerçeklestirmek amaciyla sistem daha önceden tanimlanmis isaretler kullanilarak yapilabilen, her bir giysi parçasinin tüm sinirlarini tanimlar. Bu ayrica birlikte dikilecek sinirlayi tanimlayabilir ve ayni aralik sayisi ile bunlari ayriklastirabilir.

Kiyafet agi olusturma prosesinin giysinin belirli bir araligi veya bölümüne yönelik farkli ilgili uzunluklara sahip olan iki siniri kombine etmesi gerekebilir. Uygun herhangi bir numunelendirme veya interpolasyon prosesi giysinin sinirini hesaplamak üzere bu tür farkli uzunluklari birlestirmek üzere kullanilabilir. Birlestirilen sinirlar ile tanimlandigi üzere giysi üzerindeki yeni noktalar sistem tarafindan saklanir ve asagida daha fazla açiklandigi üzere, giysi davranisinin sonraki simülasyonuna yönelik kullanilabilir. Aslina bu sinirlar giysinin dikis yerlerini temsil eder dolayisiyla özel materyal sartnamesi agin bu noktalarinda uygulanacaktir. Son olarak, giysi parçalarinin yalnizca sekilden yüzey aglarina dönüstürülme prosesi uzman okuyucu tarafindan bilinen ag olusturma yöntemini kullanacaktir ve bu yüzden burada daha fazla açiklanmaz.

Sekil 16 üç-boyutlu bir model etrafindan birlestirilen bir giysinin bir örnegini gösterir. Bu örnekte bir elbise bir Delaunay üçgenlemesi kullanilarak birlestirilmistir ve bir vücut etrafina yerlestirilmistir.

Giysi agi olusturma asamasinin sonunda giysi parçalarinin kullanici vücudunun üç- boyutlu modeli etrafinda düzgün yerlestirilmesi gerekir ancak giysiler bir takim planlar içerecektir. Burada, giysinin üç-boyutlu modele uydurulmasina yönelik kiyafetin kapatilmasina baslamak amaciyla, geometrik ön-deformasyonun giysi parçalarinda gerçeklestirilmesinin gerektigi anlasilmistir. Ek geometrik ön-deformasyon, klonun yapildigi vücut üzerinde giysinin otomatik birlestirilmesi ve mekanik drapajindan önce gerçeklesti rilir.

Bu baslangiç deformasyon prosesini gerçeklestirmek amaciyla, sistem bir silindir takimi olarak özgün kullanicinin üç-boyutlu modelini kabaca haritalar. Bu sekil 17'de örnek yoluyla gösterilir. Burada gösterildigi üzere, ayri bir silindir asagidaki unsurlarin her birine yönelik tanimlanabilir: üst vücut gövdesi, alt vücut gövdesi, her bir bacak, her bir kol ve el ve kullanicinin basi. Pratikte herhangi bir sayida silindir bu haritalama prosesine yönelik kullanilabilir. Üç-boyutlu modelin sekil 17'de gösterildigi üzere kabaca haritalanmasi akabinde, sistem her bir giysi parçasinin hangi silindire eslestirilmesi gerektigi tanimlar. Burada sekil Zoideki adimda (46) gösterildigi üzere, giysi yerlestirilmesini iliskin daha önce tanimlanan bilgi, bu tanimlama prosesinin bir parçasi olarak kullanilabilir. Sistem akabinde silindir koordinatlarina bagli olarak giysi parçalarini haritalar. Vücut silindiri ekseni ve yariçapi bilgisi giysilerin parçalarini silindirik koordinatlara dönüstürmek ve bu koordinatlari vücut silindirlerine haritalamak üzere kullanilabilir. Geleneksel koordinatlardan (xyz) silindirik koordinatlara (r, teta, 2) bir dönüsümün gerçeklestirilmesi nedeniyle, giysi parçalari herhangi bir uzunluk ölçüsü degistirilmeden vücuda haritalanabilir. Dolayisiyla sistem dogrulugu muhafaza eder ve giysi uydurma prosesine yönelik etkili bir sekilde isler.

Simüle Edilmis Giysi Uydurmasinin Fiziksel Baslatilmasi Sekiller 18a ve 18b'den anlasilacagi üzere, giysi parçalarinin üç-boyutlu vücudun etrafini saran silindirlere haritalanmasi akabinde, kiyafet hazirlanmasi neredeyse tamamlanir. Geriye kalan giysi parçalarinin birlestirilmesidir. Bu asamada herhangi bir hatanin ortaya çikmamasi önemlidir. Özellikle giysinin, beden dogruluguna yönelik tüketici için oldukça önemli olan, kiyafet uzunlugu ile ilgili hata ortaya çikmadan kapatilmalidir. Ek olarak birlestirme prosesi tamamlanmis maddenin tamamen dikilmesini dogrul sekilde simüle etmelidir. Tercihen sistem üçgen sonlu eleman yöntemi ile mekanik olarak simüle edilecek tek bir üçgenlemenin elde edilmesi ile giysi birlestirilmesini gerçeklestirir. Uzman okuyucu tarafindan bilindigi üzere, bunun aginin her bir üçgen seviyesinde davranisinin hesaplanmasi ile bu kiyafet simüle etmenin yaygin bir yoludur.

Birlestirme prosesi topolojik olarak yapilir. Giysi parçalarinin dikilmesinin gerektigi yerde, giysi sinirlari üzerinde önceden tanimlanmis noktalar kaldirilir ve bu alanlardaki giysi yapisi modifiye edilir. Örnegin a ve b olarak etiketlenen iki sinirin dikilmesinin gerekmesi halinde, (b) sinirindan olan noktalar (a ile b) sinirlari arasinda ortadaki mesafelere ilerletilebilir. (a) sinirindan noktalar akabinde kaldirilabilir ve giysinin yapisi güncellenebilir bu sekilde daha önce (a) sinirlarindaki noktalari içeren giysi içinde tanimlanan tüm üçgenler veya diger sekiller (b) sinirindan olan noktalari kullanir. Diger tüm sinirlar ardisik dikislerin gösterilmesini saglamak amaciyla benzer sekilde güncellenebilir. Sekil 19 bir giysinin ön ve arka parçalarinin birlestirilmesine yönelik bu prosesin bir örnegini gösterir. Sekiller 20a ve 20b bir elbisenin birlestirilmesinin öncesi ve sonrasinin fotograflari ile diger bir örnegi gösterir.

Sekil 2c'deki adimda (52) gösterildigi üzere, birlestirme prosesi sirasinda elde edilen deforme üçgen veri sistem tarafindan kaydedilebilir ve proseste daha sonra kullanilabilir.

Giysi parçalarinin sekiller 19 ila 20b'de gösterildigi üzere birlestirilmesi akabinde giysinin dogru ve gerçekçi bir sekilde çarpisma araciligiyla kullanicinin “klonu” ile etkilesime geçmesi gerekir. Iki özne arasindaki çarpismayi mekanik olarak hesaplamak üzere, bunlarin çarpisma modelleri üzerinde haritalanmasi gerekir. Vücut sabitlenirken, bir mesafe haritasi veya mesafe dönüsümü buna yönelik kullanilabiliri burada üç- boyutlu sahnenin orjininden vücudun tüm noktalarinin mesafesi hesaplanir ve bir basvuru çizelgesinde saklanir. Genellikle saklama, örnegin ayni bölgeden olan noktalarin birlikte gruplanmasi ile optimize edilebilir. Bu burada sekil 21'de temsil edilir. Üç-boyutlu vücudun bir mesafe haritasinin, bu prosesin bir sonucu olarak çiktisi saglanir. Mesafe haritasi sistem tarafindan gerekli oldugu üzere numunelendirilebilmesi ve tekrar numunelendirilebilmesi nedeniyle burada elemanlarin sayisina bagli degildir.

Giysi parçalarinin drapaj simülasyonu sirasinda hareket etmesi nedeniyle, diger çarpisma modellerinin giysiye yönelik kullanilmasi gerekir. Giysi agi üçgen ve/veya nokta çarpisma modellerine haritalanabilir. Bu, sistemin giysinin bir noktasi veya üçgeninin sahnedeki diger nesnelerden diger çarpisma modelleri ile kesismesi halinde simülasyonun her bir yinelemesini kontrol edecegi anlamina gelir. Bu durumda, diger nesne kullanici vücudunun üç-boyutlu modelidir. Sistem vücut noktalarinin nerede oldugunu bilmek üzere olusturulan mesafe haritasini kullanacak ve böylece giysi ile çarpismayi saptayacaktir. Üç-boyutlu model “klonuna” yönelik bir mesafe haritasinin olusturulmasi ve çarpisma modellerinin giysiye yönelik ayarlanmasi akabinde, sistem bir çarpisma simülasyonu uygulayabilir ve akabinde örnegin üçgen sonlu eleman yöntemini kullanarak giysinin simüle edilmesi araciligiyla bir vücut üzerindeki gerçek giysi davranisini simüle edebilir.

Bu yöntemde, hesaplamalar esneklik, bükülme, vb. gibi giysilerin materyal özelliklerini simüle etmek üzere birçok üçgenin her biri üzerinde gerçeklestirilir. Ayrica, tüm üçgenler deforme olabilecekleri ancak ayrica kendi baslangiç sekline dönüsebilecekleri sekilde bir baslangiç sekli ve bir sertligine sahiptir.

Giysinin çok sayida tamamlayici parça olarak tanimlanmasi ve bu parçalarin birlikte dikilmesine iliskin bilginin saglanmasi nedeniyle, üçgenleme giysi uydurma simülasyonuna yönelik düzgün çalisir. Saklanan tamamlayici giysi parçalarina karsilik gelen deforme üçgenlerin baslangiç sekilleri, bu üçgenlerin halihazirda deforme oldugunu sisteme bildirmek amaciyla baslatilmasinda sonlu eleman yönteminde kullanilir. Sonuç bu üçgenlerin giysinin dikilmesini simüle ederek kendilerini gerçi çekmesidir. Sekil 22, birlesme akabinde bir elbise üçgeni aginin bir örnegini gösterir.

Giysi verisinin, giysinin birlesme prosesi sirasinda baslangiçtaki formunu geri kazanmaya çalisacagi ancak ayni zamanda kullanici vücudunun üç-boyutlu modeli etrafina uymaya zorlanacagi sekilde islenmesi nedeniyle, giysinin mekanik olarak kullaniciya nasil uyacaginin gerçekçi bir simülasyonu gerçeklestirilir.

Ayrica kullanici vücudunun klonunun agi ve kapatilan giysi aginin simülasyona yönelik gerçek hayattaki ölçülere bagli olarak olusturulmasi nedeniyle, kapatilan giysinin agi üç-boyutlu vücut modelinin agi ile karsilastirilabilir. Bu tüketiciye yönelik dogru giysi bedeninin ayarlanmasina yönelik ikinci bir yöntem saglar. Örnegin iki ag arasindaki kesisimlerin sayisinin önceden belirlenmis bir seviyeden fazla olmasi halinde, bu giysinin oldukça küçük oldugunu gösterir. Giysinin oldukça küçük oldugunun bulunmasi halinde sistem diger bir bedene yönelik uydurma prosesini tekrarlayabilir.

Tüketici giysi uydurma simülasyonu sirasinda herhangi bir sey yapmaz. Bunun yerine, sistem çok-seviyeli kontrol prosesi ile dogru giysi bedenini bulabilir. Tercihen her bir simülasyon yalnizca saniyeler sürer böylece proses tüketici için verimlidir. Örnegin, tüketici ayni zamanda bundan sonra denemek istedigi giysileri bulmak üzere giysi Bir sonraki adim olarak, sistem giysinin vücudun herhangi biri yerinde çok dar olup olmadigini görmek üzere kontrol edebilir. “Çok dar” olmasina yönelik kontrol “çok küçük” olmasindan farklidir. Bu durumda, kullanici aslinda giysiyi giyebilir ancak çok dar olur. Giysi agi seviyesi vücudu sikistirdigi dereceyi degerlendirmek üzere analiz edilebilir. Sistemin önceden belirlenmis bir seviye üzerinde bir miktarda sikistirma hesaplamasi halinde, bu giysinin vücut için çok dar oldugu anlamina gelecektir. Sistem akabinde daha büyük bir bedendeki giysinin parçalarini bulacaktir.

Giysi ve vücut aglarinin birbiri ile karsilastirilmasi ve yanlis beden veya yanlis uydurma veya yanlis stil gibi belirgin herhangi bir sorunun - giysinin diger bir bedeninin veya tamamen diger bir elbise düsüncesi ile ve kullaniciya yönelik bu giysi göz ardi edilerek - ele alinmasi akabinde özgün kullanicinin üç-boyutlu modeli görsel olarak giysiyi giyerken gösterilebilir. Bu webGL'ye yönelik 3D veya 2D gibi herhangi bir formatta görsellestirilebilir. Bir telefon veya bilgisayar gibi uygun herhangi bir arayüzde ve 3D kullanabilen herhangi bir platform veya ortamda görüntülenebilir.

Simülasyonun tüm hesaplamalari akabinde birçok giysi gerçekçi burusma ve toplanma ile katmanlar seklinde giyilmis olarak görsellestirilebilir. Örnegin bir gömlek bir kemer ve benzerine sahip bir pantolon içine sokulmus gösterilebilir.

Pratikte, burada açiklanan sistemin isleyisi uygun herhangi bir donanim veya yazilim araci kullanilarak çalistirilabilir ve kontrol edilebilir. Isleyisin kontrol edilmesine yönelik talimatlar dijital veya analog bir kayit tasiyici veya bilgisayar tarafindan okunabilen ortamda kaydedilebilir. Kayit tasiyici okunabilir bir disk gibi optik saklama araci içerebilir veya bir odakli lazer isini gibi bir sinyalin bir formunda olabilir. Manyetik bir kayit tasiyici örnegin bir bilgisayar sabit diski ayrica burada açiklanan sistemin kontrol edilmesine yönelik talimatlarin saklanmasi için kullanilabilir. Alternatif olarak, kati hal saklama veya uygun herhangi bir sinyal kaydi kullanilabilir.

Bir bilgisayar veya diger uygun isleme araci, örnegin bir CPU, sistemin çalistirilmasina yönelik talimatlari yürütmek üzere programlanabilir. Isleme araci ayrica sisteme ve bunun isleyis yöntemine iliskin veri kaydedilmesi ve/veya saklanmasina yönelik kullanilabilir.

Yukaridaki açiklamanin spesifik dosya formatlarina refere etmesine ragmen, uygun herhangi bir dosya formati kullanilabilir. Sistem çevrimiçi veya çevrimdisi çalistirilabilir.

Uygun herhangi bir çevrimiçi perakende satis hizmeti veya internet sitesi ile birlikte kullanilabilir.

Bir insan vücuduna giysilerin uydurulmasinin burada açiklanmasina ragmen, açiklanan ilkeler hayvanlar dahil diger vücut tiplerine uygulanabilir. Özgün bir vücudun üç boyutlu bir modelinin olusturulmasi, bir giysinin üç boyutlu bir modelinin olusturulmasi ve bir vücuda bir giysi uydurulmasi simülasyonu burada kombinasyon halinde açiklanmisken, bu proseslerden bir veya daha fazlasi, diger(lerinden) bagimsiz olarak uygun herhangi bir diger proses ile kombinasyon halinde çalistirilabilir.

Modelleme ve giysi uydurma simülasyonuna yönelik kullanilan vücut ölçüleri ve bölgeleri burada verilen belirli örnekler ile sinirli degildir. Bir bireyin vücudunun üç boyutlu bir modeli, vücudun iki boyutlu görüntülerinden elde edildigi üzere bu vücudun seçilmis herhangi bir ölçüsüne bagli olusturulabilir. Iki boyutlu görüntüler genis bir araliktaki görüntü elde etme ekipmanindan herhangi biri kullanilarak yakalanabilir.

Profesyonel görüntüleme veya tarama ekipmaninin kullanilmasina gerek yoktur.

Böylece kullanici dostu bir model olusumu ve görsel uydurma hizmeti saglanir. Bu kullanicinin kendisinin gerçekçi bir modelini görmesini ve kullanici tarafindan bizzat giyilmesi durumunda nasil görünecegini göstermek amaciyla giysilerin buna uydurulmasini saglar. Kullanilan giysi modeli giysi materyalinin drapesi, dokusu, sertligi ve hareketi gibi gerçek fiziksel özellikleri gösterebilir. Böylece kullanici çevrimiçi bir perakende satis hizmeti kullanirken giysi seçimini ayarlayabilir. Sonuç olarak, çevrimiçi satici artmis müsteri memnuniyeti görerek ve istenmeyen ürünlerin iadesi ile ilgilenmek için daha az zaman ve daha az kaynak gerekmesi ile daha etkili bir sekilde çalisabilecektir.

Kullanicinin çevrimiçi alisveris yapmasw uygulamanin kumu* ;amaawas Olçulerin hesaplanmasi oiçüieri 53'! :vr-e Belcurves CAD dosyasi SekHZa Standart A 898 JDinurSoA' Saplamasi i› sekille ri 1-.. .~ 'e - ":33'3': 4.5"ê'5 !:5 Sekil 2b Meta-verinin Poaswn isaretlerinm meta~veri dosyasi l CAD importer l 39 Beicurves CAD dosyasr 40 ..QlçßêviârLm 035.55' Vucut 5 grysi aglarimn Kesismelerin Ozne Sekli 5 DB Srekilleri SAG DIRSEK SIRT SOL DIRSEK SAG EL KALÇALAR SOL EL SAG UYLUK SOL UYLUK SAG BILEK SOL BILEK SAG AYAK SOL AYAK Orijinal çewe Uzunluk Deforme çewe

Claims (14)

1. ISTEMLER .
2. Özgün bir vücudun üç boyutlu bir modelinin olusturulmasina yönelik bir yöntem olup, özelligi söz konusu yöntemin asagidaki adimlari içermesidir: standart bir vücuttan üç boyutlu bir modelin elde edilmesi; modeli yapilacak olan özgün vücudun iki boyutlu bir görüntüsünün elde edilmesi; söz konusu görüntüde özgün vücudun bir konumunun belirlenmesi (12); iki boyutlu görüntüden özgün vücudun iki boyutlu bir ana hattini almak üzere belirlenmis konum verisinin kullanilmasi (13); burada özgün vücudun iki boyutlu bir ana hattinin alinmasi adimi asagidaki adimlari içerir: iki boyutlu görüntüde özgün vücudun bir konturunun saptanmasi; kontur türevlerinin hesaplanmasi; ve yaklastirilan ana hattin her bir tepe noktasinin en yakin sifir ile-kesisme noktasina ilerletilmesi ile söz konusu kontur türevleri kullanilarak saptanan konturun düzeltilmesi; ve özgün vücuda yönelik bir degerin hesaplanacagi bir ölçünün seçilmesi; alinan iki boyutlu ana hattan söz konusu seçilen ölçünün bir degerinin hesaplanmasi; standart bir vücudun üç boyutlu modeli üzerindeki karsilik gelen bir ölçüyü güncellemek üzere seçilen ölçünün söz konusu hesaplanan degerinin kullanilmasi; ve özgün vücudun üç boyutlu bir modeli olarak standart bir vücudun güncellenmis üç boyutlu modelinin çiktisinin saglanmasi.
3. Istem 1'de tanimlandigi üzere bir yöntem olup, özelligi seçilen birçok ölçüye yönelik söz konusu deger hesaplama adiminin tekrarlanmasi, ayrica standart bir vücudun üç boyutlu modeli üzerinde karsilik gelen ölçülerin güncellenmesi; ve özgün vücudun üç boyutlu bir modeli olarak ayrica güncellenmis modelin çiktisinin saglanmasini içermesidir.
4. Istem 1 veya istem 2'de tanimlandigi üzere bir yöntem olup, özelligi özgün vücudun iki boyutlu bir ana hattinin alinmasi adiminin asagidaki adimlardan en az birini içermesidir: iki boyutlu görüntüdeki bir arka planin saptanmasi ve iki boyutlu görüntüden bir arka planin bir bölümünün kaldirilmasi.
5. Önceki herhangi bir istemde tanimlandigi üzere bir yöntem olup, özelligi iki boyutlu görüntüden özgün vücudun iki boyutlu bir ana hattinin alinmasi adiminin alinan ana hattaki bir anomalinin tanimlanmasi ve söz konusu anomalinin silinmesini içermesidir. istem 4'te tanimlandigi üzere bir yöntem olup, özelligi ayrica silinen anomalinin bir yer degistirme ana hat bölümü ile degistirilmesini içermesidir, söz konusu yer degistirme ana hatti bölümünün bir kurvatürü ana hattaki en az bir bitisik bölümün bir kurvatürü kullanilarak hesaplanir.
6. Istem 4 veya istem 5'te tanimlandigi üzere bir yöntem olup, özelligi ayrica silinen anomalinin bir yer degistirme ana hat bölümü ile degistirilmesini içermesidir, söz konusu yer degistirme ana hatti bölümünün bir kurvatürü vücut sekillerine iliskin önceden belirlemis bilgi kullanilarak hesaplanir.
7. Istemler 1 ila 6'dan herhangi birinde tanimlandigi üzere bir yöntem olup, özelligi modeli yapilacak özgün vücudun bir insan vücudu olmasidir.
8. Istemler 1 ila 7'den herhangi birinde tanimlandigi üzere bir yöntem olup, özelligi iki boyutlu görüntünün asagidaki unsurlardan herhangi biri kullanilarak elde edilmesidir: bir dijital kamera, bir video kamera, bir akilli telefon, elde tasinan bir elektronik cihaz, bir stereo görüntü yakalama cihazi, bir derinlik elde etme cihazi, bir uzaklik ölçme cihazi veya bir x-isini cihazi.
9. Istemler 1 ila 8'den herhangi birine göre yöntemin gerçeklestirilmesine yönelik talimatlari yürütmek üzere programlanan ve isletilebilen bir isleme aracidir.
10. Istemler 1 ila 8'den herhangi birine göre yöntemin gerçeklestirmek üzere bir isleme araci ile yürütülmeye yönelik burada saklanan talimatlara sahip olan bir kayit tasiyicidir.
11. 11.Istem 10'un kayit tasiyicisi olup, özelligi söz konusu kayit tasiyicinin optik, manyetik veya bir kati hal saklama araci veya okunabilir bir sinyal içermesidir.
12. 12. Istemler 1 ila 8'den herhangi birine göre yöntemin gerçeklestirilmesine yönelik bir isleme araci ile yürütülebilen talimatlari içeren bir bilgisayar programidir.
13. 13. Bir bellek ve bir islemci içeren bir sistem olup, özelligi islemcinin istemler 1 ila 8'in yöntemini gerçeklestirmek üzere ayarlanmasidir.
14. 14.Bir bilgisayar sisteminin istemler 1 ila 8'den herhangi birinin yöntemini gerçeklestirmesine neden olmak üzere uyarlanan bilgisayar tarafindan yürütülebilen talimatlara sahip bilgisayar tarafindan okunabilir bir ortamdir.