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J-GLOBAL ID：201802286457840215   整理番号：18A0244666

商品深度センサを用いた仮想衣装箪笥の3D衣服ディジタル化【Powered by NICT】

3D Garment Digitisation for Virtual Wardrobe Using a Commodity Depth Sensor

著者 (2件)： Chen Yu ,  Shin Dongjoe
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCVW  ページ： 2254-2260  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 実用的な衣服ディジタル化は各季節で製造された衣服の大量処理のコストを最小化するための効率的でロバストであるべきである。さらに,テクスチャマップの品質はディジタル洋服または仮想試着室のような衣服モデルを用いたVR/AR応用のより良いユーザ経験を送達するために高くなければならない。これを解決するために,ここでは,最小の人間の関与を用いた高速,低コスト,ロバストな3D衣服ディジタル化のための新しいパイプラインを提案した。マネキンを,標的衣服に貼り付けることに置かれた提案したシステムは商品RGB-Dセンサ(例えばKinect)と回転プラットフォームで構成された単純である。Kinect融合(KF)のような従来の再構成パイプラインは高速回転下で正確なカメラ姿勢を追跡するために失敗する傾向があるので,カメラの動きをモデル化し,KFにおけるICPプロセスの指針としてこれを与えた。提案した方法は,単一回転から最も良い視野を縫合することにより高品質のテクスチャマップを生成するように設計し,シルエットアルゴリズムから修正した形状は,マネキンの衣服モデルを抽出するために開発した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 高速度 ,  品質 ,  カメラ ,  モデリング ,  *三次元 ,  ロバスト性 ,  *衣服 ,  *ディジタル方式 ,  再構成 ,  *センサ
準シソーラス用語： 高品質 ,  Kinect ,  人体模型 ,  試着 ,  *ディジタル化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (8件)： 商品 ,  深度 ,  仮想 ,  衣装 ,  箪笥 ,  3D ,  衣服 ,  ディジタル化