基于Web的虛擬試衣系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、目前，在通過網(wǎng)絡(luò)商店購買衣服的過程中，潛在的購買者常常由于無法準確預計試穿效果而中斷購買行為。這種情況成為制約商家營業(yè)額增長的重要因素。近年來，基于Web的虛擬試衣應用逐漸增多。通過虛擬試衣，潛在購買者對試穿效果有了直觀認識，從而增加購買衣服的幾率。如何向用戶直觀地展示試衣效果，增強網(wǎng)上購衣過程中的用戶體驗，是擺在科研人員面前新的研究課題。
　　基于Web的虛擬試衣應用涉及到計算機圖形學、計算機視覺、圖像處理、圖像分析、圖像理解、

2、機器學習、人工智能、模式識別、互聯(lián)網(wǎng)等多種技術(shù)，其研究開發(fā)具有較大難度。另外，就互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀看，基于三維模型的Web應用在性能方面存在瓶頸，為了緩解這一問題，本文將基于Web的虛擬試衣限定為基于圖像的虛擬試衣，存在的關(guān)鍵問題包括單幅圖像內(nèi)的人體檢測和姿態(tài)估計問題、頭像和衣服的摳圖提取問題、人臉的優(yōu)化調(diào)整問題以及衣服的試穿匹配問題。針對上述問題，本文研究了人體檢測、姿態(tài)估計、圖像摳圖、圖像變形、色彩融合等技術(shù)，提出了相應的解決方案

3、。
　　為了準確估計單幅照片中的人體姿態(tài)，論文使用基于多重定位的姿態(tài)估計方案，該方案首先采用改進 Harr特征級聯(lián)算法定位單幅照片中正面人臉和雙肩，然后采用基于色度的自適應聚類算法定位人體四肢，最后結(jié)合人體骨架先驗知識估計照片中人體的姿態(tài)；為了有效提取照片中的頭像和衣服，論文使用基于半自動摳圖的前景提取方案，該方案首先根據(jù)姿態(tài)估計結(jié)果自動設(shè)置采樣點，接著采用改進的GrabCut摳圖算法自動提取圖像中的頭部和衣服；為了取得滿意的試衣