Novo Método para Estimativa de Forma Corporal em 3D

Esse artigo fala sobre um novo método para estimar as formas 3D dos corpos humanos, focando em diferentes tipos de corpos, especialmente aqueles que são muitas vezes esquecidos nos sistemas existentes. Estimar com precisão as formas dos corpos em 3D é importante para as recomendações de roupas online, já que muitos varejistas agora usam selfies dos clientes para sugerir roupas. No entanto, os métodos atuais têm dificuldade em estimar com precisão as formas de pessoas maiores e outras com características corporais únicas.

#Contexto

A forma como os clientes compram roupas está mudando. Mais varejistas estão usando tecnologia para ajudar os clientes a encontrar os tamanhos certos sem precisar experimentar as roupas pessoalmente. Esse sistema depende de imagens de boa qualidade e da capacidade de entender corretamente as formas dos corpos. Embora muitos sistemas consigam estimar as poses corporais, eles falham em medir com exatidão as formas 3D de diferentes tipos de corpo.

Os métodos existentes usam imagens para criar modelos 3D dos corpos. Eles dividem as formas corporais em duas partes principais: deformações de forma, que explicam como as proporções do corpo mudam, e deformações de pose, que lidam com como os membros estão posicionados. O desafio é que as mudanças de pose podem causar imprecisões nas estimativas de forma, o que é particularmente problemático para tipos de corpos diversos.

#O Problema com as Técnicas Atuais

Apesar dos avanços em estimar poses corporais, obter estimativas de forma precisas-especialmente para tipos de corpos maiores-continua sendo um desafio. Não há dados de treinamento suficientes que representem uma ampla gama de formas corporais. As técnicas existentes geralmente dependem de modelos 3D, o que pode ser limitante na hora de retratar com precisão diferentes formas corporais. Muitas também precisam de dados anotados ou informações anteriores, que nem sempre estão disponíveis.

Embora alguns novos métodos tenham surgido, eles costumam exigir conjuntos de dados específicos que incluem medidas ou atributos relacionados às formas corporais. Isso os torna menos eficazes para uma gama mais ampla de tipos de corpos.

#Nossa Abordagem

Nós propomos um novo método para a estimativa de formas corporais em 3D que inclui duas novas Funções de Perda, que ajudam a treinar o sistema para produzir estimativas melhores para corpos diversos. Essas funções de perda permitem que nosso modelo aprenda a partir de exemplos sem precisar de medidas detalhadas ou descrições dos tipos de corpo.

#Principais Características do Nosso Método

1. Estimativa de Forma Aprimorada: Nossa nova abordagem oferece estimativas melhoradas das formas corporais em comparação com sistemas anteriores. Conseguimos isso integrando funções de perda projetadas especificamente à estrutura existente. Essas funções de perda focam em alinhar os vértices da malha de uma forma que é mais precisa para as formas que estamos tentando estimar.

2. Processo de Refinamento: Introduzimos uma etapa de refinamento que acontece durante o teste. Essa etapa melhora ainda mais a qualidade das formas estimadas. Ela funciona particularmente bem para formas corporais que não estavam bem representadas nos dados de treinamento, o que significa que pode se ajustar mais precisamente às variações do mundo real.

3. Sem Necessidade de Dados Adicionais: Ao contrário de outros métodos, nossa abordagem não requer medidas adicionais do corpo ou atributos específicos para o treinamento. Isso facilita muito a implementação em situações práticas.

#Avaliação do Nosso Método

Para testar nosso método, comparamos com três técnicas líderes na área. Treinamos nosso modelo em conjuntos de dados existentes, focando em obter estimativas precisas para uma ampla gama de tipos de corpos. Nossa avaliação envolveu o uso de um conjunto de dados abrangente que incluía vários corpos atléticos e indivíduos com diferentes características corporais.

#Resultados Quantitativos

Medimos o desempenho do nosso método calculando as diferenças entre as formas que estimamos e as formas reais do conjunto de dados. Isso incluiu ver como nosso modelo se saiu em termos de precisão na estimativa de tamanhos e formas. Nosso método superou significativamente os outros testados, especialmente com corpos maiores, que eram difíceis de estimar com precisão antes.

#Avaliação Qualitativa

Além dos resultados numéricos, também analisamos exemplos visuais produzidos pelo nosso modelo. Os resultados mostraram que nosso método podia estimar formas de uma gama diversificada de tipos de corpos, incluindo tanto atletas quanto indivíduos com índices de massa corporal maiores. As melhorias foram especialmente notáveis em casos mais complexos, onde os outros modelos tiveram dificuldades.

#Implicações para a Moda e Varejo

A capacidade de estimar com precisão as formas dos corpos é crucial para a indústria da moda. À medida que as compras vão para o online, a necessidade de tecnologia que possa fornecer recomendações confiáveis com base nas formas dos corpos cresce. Nossa abordagem oferece uma forma de criar uma experiência de compra mais inclusiva que pode atender a todos os tipos de corpo, ajudando a reduzir devoluções e aumentar a satisfação do cliente.

#O Futuro da Estimativa de Formas Corporais

Nosso método é um passo à frente para enfrentar os desafios na estimativa de formas corporais em 3D. Ao combinar novas funções de perda com um processo de refinamento único, esperamos abrir caminho para sistemas mais sofisticados e precisos no futuro. Esses avanços podem levar a experiências de compra mais personalizadas e opções de roupas que caibam melhor em todos.

#Conclusão

Estimar as formas 3D de corpos diversos é uma tarefa importante com implicações significativas para as compras online e a indústria da moda. Nosso novo método mostra potencial para estimar essas formas com precisão sem precisar de muitos dados adicionais. Focando em melhorar a precisão das estimativas de forma, especialmente para tipos de corpo sub-representados, podemos criar sistemas que aprimoram a experiência de compra para todos os clientes. Essa pesquisa representa um passo vital para tornar as recomendações de roupas online mais confiáveis e acessíveis.