드레스 의상 이미지 기반 가상 착장 연구

초록

본 논문에서는 사람 이미지에 드레스 의상을 가상으로 착장하는 시스템을 설계하였다. 패션 의류는 단기간에 의상을 기획, 제작, 판매하는 패스트 패션이 트렌드인데 생산 유통하는 의상 종류가 다양하다. 쇼핑몰은 모든 의상을 피팅 모델에게 착장하기 어렵기 때문에 소비자의 니즈를 해소하기는 더욱 어렵다. 그러므로 쇼핑몰 의상과 그 의상을 착장한 사람 이미지를 이용하여 신경망을 학습하고 새로운 착장 이미지를 생성해 내는 이미지 기반 가상 착장 기술이 최근 많이 연구되고 있다. 다양한 자세와 방향의 사람 이미지에서 착장 성능을 높이는 연구, 의상의 복잡하고 세밀한 패턴과 무늬가 가상 착장에서도 잘 보존하는 연구, 그리고 사람 신체 일부가 의상을 가린 이미지에서도 착장 성능을 높이는 연구가 활발히 진행되었다. 기존에는 티셔츠 위주로 많은 연구가 진행되었지만 본 연구에서는 패션 의류 중에서도 가장 다양하고 속성이 복잡한 드레스에 대한 가상 착장을 제안한다. 드레스 착장은 티셔츠와 동일한 문제인 정면이 아닌 여러 각도의 사람에게 착장하는 문제, 의상의 무늬나 색상을 선명하게 표현하는 문제, 신체의 의상 가림 현상을 해결해야 한다. 그리고 다양한 드레스 길이가 가상 착장에 표현해야 하는데 본 연구에서는 사진의 의상 크기를 사람과 비교하여 상대적인 크기로 변환하여 성능을 개선하고자 한다. 쇼핑몰에 게재되는 사진은 실제 길이와 상관없이 전체 확대하여 제공하므로 실제 길이를 알 수 없는 어려움이 있기 때문이다. 본 연구는 사람과 의상 이미지를 이용하여 딥러닝 신경망을 학습하고 실험 데이터로 가상 착장한 결과를 제시한다.

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