içinde

AR tabalı bir ayakkabı simülasyon uygulaması geliştirildi

Snapfeet uygulaması ayağınız AR mimarisi ile 3 boyutlu resmini oluşturarak kendinize uygun ayakkabıyı deneme ve internet üzerinden satın almanıza yadımcı olmayı hedefliyor. Bilim adamaları bu uygulamının ayağınıza uygun olmayan ayakkabıyı sipariş etmenizin önüne geçeceğini söylüyorlar.

Uygulama teknolojisi, çevrimiçi ayakkabı perakendecilerinin müşterilerine sunması, farklı ayakkabı stillerinin doğru şekilde takılmasını ve ayakkabıların müşterinin ayağında nasıl görüneceğini görme fırsatı sağlaması için tasarlanmıştır. Bu, daha az ayakkabının iade edilmesine yol açacaktır. Geri dönüşlerde hem parasal hem de çevresel olarak büyük bir maliyet var. Birçok ayakkabı perakendecisi, yüksek getiri oranı nedeniyle çevrimiçi satışlardan çok az gelir elde ediyor, bu nedenle bu uygulamanın amacı bunu değiştirmek.

Profesör Roberto Cipolla ve ekibi Dr. James Charles ve Ph.D. Machine Intelligence grubundan öğrenci Ollie Boyne, Giorgio Raccanelli ve Snapfeet ekibiyle birlikte çalışarak uygulamayı oluşturdu. Snapfeet uygulaması, müşterinin Artırılmış Gerçeklik (AR) sayesinde ayakkabıları neredeyse telefonu üzerinden giymesine ve birkaç dakika içinde mükemmel ayakkabı kalıbını bulmasına olanak tanır.

Snapfeet, gerçek zamanlı olarak kullanıcının ayaklarının doğru bir 3D kopyasını oluşturur. Birkaç saniye içinde, farklı bakış açılarından birkaç cep telefonu fotoğrafı çekerek, her iki ayağın 3 boyutlu bir modelini yapmak mümkündür. Snapfeet, kullanıcının ayak şeklini kullanarak ve bunu ayakkabı geometrisi ile karşılaştırarak, her bir ayakkabı tipi için doğru bedeni önerebilir ve kullanıcıya ayağın farklı kısımlarında elde edilebilecek konfor derecesini iletir: parmak, ayak tabanı, topuk ve taban.

Giorgio Raccanelli, “Snapfeet uygulamasını indirir, kayıt olur, ayağın her tarafından birkaç fotoğraf çekersiniz ve ayağın 3 boyutlu bir modeli belirerek hemen alışverişe başlamanızı sağlar. Uygulama, ayağın üç boyutlu görüntüsünü otomatik olarak karşılaştırır. seçilen ayakkabı stiline sahip ayak, size nasıl uyacağını gösterecek veya doğrudan ayak şeklinize en uygun stili önerecektir.”

Snapfeet‘in ilk büyük müşterileri Hugo Boss ve Golden Goose‘da.Snapfeet’in ana şirketi Trya, 2011 yılında Cambridge Enterprise aracılığıyla Profesör Cipolla‘nın grubundan yeni fotogrametri yazılımını lisanslayarak başladı.

Orijinal fotogrametri teknolojisi, fotoğrafları bir kalibrasyon modeliyle kullandı. Bu fotoğrafları çektikten sonra bir sunucuya yüklenirler ve Cambridge’de geliştirilen çoklu görüntülü bir stereo algoritması çoklu nokta yazışmaları buldu ve tüm farklı bakış noktalarını açıklayan ve kameraları dünya uzayında konumlandıran bir 3D model oluşturdu. Bu, 2011’de yeniden yapılanma doğruluğu için son teknolojiydi.

2019’dan beri Profesör Cipolla‘nın ekibi, orijinal fotogrametri teknolojisini telefonda canlı olarak ve herhangi bir kalibrasyon modeline ihtiyaç duymadan 3D ayak şeklini yeniden oluşturan ve ayakkabıları AR‘de doğru bir şekilde boyutlandırıp görselleştiren bir cep telefonu uygulamasına dönüştürmek için Snapfeet ile birlikte çalışıyor.

Orijinal fotogrametri yazılımı 1 mm’ye kadar çok hassastı ancak yavaş ve işlenmesi zordu. Doğruluk vardı ama kullanılabilirlik yoktu. Ayrıca yeniden oluşturmaya çalıştığı nesnenin bilgisinden de yararlanmadı. Ekip, bunu nasıl daha hızlı ve çok daha kullanıcı dostu hale getireceğini araştırdı ve tüm bunları bir cep telefonunda kalibrasyon modeli ve bir sunucu üzerinde işlem yapılmadan yapmak için yeniden düzenledi. Modern cep telefonlarındaki makine öğrenimi ve güçlü işlemcilerdeki heyecan verici yeni gelişmelerden yararlanmayı başardılar.

Profesör Cipolla “3D nesneleri tanımak için makine öğrenimindeki (derin öğrenme) yeni gelişmelerden ve modern cep telefonlarındaki gelişmiş sensörler ve güçlü işlemcilerden faydalanarak yeniden yapılandırma algoritmalarını telefonda gerçek zamanlı olarak çalıştırabildik. Eğrileri ve yüzeyleri tanımak için ayak modeli ve yeni derin öğrenme algoritmaları, 3B yeniden yapılandırma algoritmasını cihazda gerçek zamanlı olarak çalıştırmamıza izin veriyor” dedi.

Orijinal fotogrametri teknolojisini kullanarak birçok 3 boyutlu ayak taramasından öğrenilen parametreli bir ayak modeli kullandılar. Uygulamanın oluşturduğu 3B ayak modeli, neye benzediğini görselleştirmek için herhangi bir grafik motorunda oluşturulabilir. Ayağın şekli değiştirilebilir ve makine öğrenmesi ile öğrenilen 10 farklı parametre kullanılarak kontrol edilir. Amaç, bu parametrelerden hangisinin kullanıcıya en uygun 3B ayağı ürettiğini bulmaktır. “Ana” ayak modeline “önceki” denir ve ayakların nasıl göründüğüne ilişkin ön bilgilerin kısaltılmış halidir.

Uygulama kullanıcısı hala ayağın çevresinde birden fazla görüntü çeker, ancak nokta bulutları oluşturmak yerine (fotogrametride olduğu gibi) uygulama, ayağın şeklini kontrol eden daha yüksek seviyeli özellikleri tahmin etmek için makine öğrenimini kullanır. Avantajları, uygulama kullanıcısının daha az fotoğraf çekmesi, döndürülen ayak modelinde daha az yapaylık olması ve tarama sırasında hata olması durumunda sürecin daha sağlam olmasıdır. Uygulamanın gerçek zamanlı Derin Öğrenme öğesi sayesinde modelin üretilmesi de çok daha hızlıdır.

Ekip, mobil cihazda her şeyi yapabilen uygulamanın yeni sürümünü yayınladı. Sunucuya artık ihtiyaç yoktur. Uygulama hakkında konuşan James Charles şunları söylüyor: “Doğru boyutta ayakkabı almakta her zaman zorlandım. Mağazalarda deneme sürecinden hoşlanmıyorum ve internetten çok sayıda ayakkabı sipariş etmenin çevresel etkisi benim için büyük bir endişeydi. Ancak, Bu uygulamadan önce gerçekten başka bir seçenek yoktu. Bu yüzden, bu sorunu çözme konusunda oldukça motiveyim ve zaten oldukça iyi bir çözümümüz olduğunu düşünüyorum.”

Başlangıçta, kullanıcı uygulamayı açtığında, kullanıcının cep telefonlarındaki en son AR özelliklerini kullanarak kamerayı izlemeye başladığı bir kalibrasyon aşaması vardır. AR Kit olan bir iOS telefonda ve bir Android telefonda AR Core‘dur, bir iç tasarım uygulamasının bir odayı haritalamak ve fiziksel alanı grafik biçiminde temsil etmek için kullanacağı rutinlerin aynısını kullanırlar.

Kalibrasyon aşamasında telefon kamerası izleniyor. Uygulama, kamerayı takip etmek ve ne kadar hareket ettiğini hesaplamak için AR teknolojisi üzerine kuruludur, ayrıca ayağı ve zemini algılayarak zemin hakkında iyi bir fikir verir. Uygulama, telefonun 2 mm hassasiyetle nerede olduğunu bilir ve bunların tümü, uygulama yüklendikten sonra birkaç saniye içinde yapılır.

Telefon, ayak uzunluğunu ve genişliğini belirlemeye yardımcı olmak için ayaktaki belirli önemli noktalar etrafında hareket ederken algılanır, ardından bu ölçümlerden bir 3B ağ oluşturulur ve daha sonra model, görsel olarak görebilmeleri için AR‘de kullanıcının ayağının üzerine bindirilir,ve böylece ayağın 3d  modeli oluşturulur.

Bu, diğer bir önemli adımdır ve rekabetten farklıdır. Piyasada, bu şekilde model yeniden yapılandırmasını da doğrulayabilen uygulamalar vardır, ancak bunlar, modeli aktif olarak ayarlamanıza izin vermez. Snapfeet, modeli gerçek zamanlı olarak ayarlamanıza ve ardından sunucuya ihtiyaç duymadan ayağınızın 3D modelini telefonun kendisinde hemen elde etmenize olanak tanır.

Üç makine öğrenme ayak algoritması vardır. Biri parametreli ayak modelini oluşturmaktır; ikincisi, cep telefonunu hareket ettirirken modelin parametrelerini çok görüntülü görüntülerden kurtaran makine öğrenimidir. Son olarak, uygulama içinde, 3B ayak modelini müşterinin ilgilendiği tüm ayakkabı şekilleri veya “kalıcılar” ile karşılaştıran ve daha sonra kullanıcının ayağına en uygun ayakkabı boyutunu döndüren üçüncü bir makine öğrenimi algoritması vardır. . Bu sanal deneme.

Üreticiler bir ayakkabı ürettiğinde, ayakkabının içinin sağlam bir modeli olan bir ayakkabıyı en son yaparlar. Ayakkabının etrafında en son ayakkabı tasarımını oluştururlar. Ayakkabının sonuncusu, ayakkabıyı oluşturmak için kullanılan malzemeyle birlikte, birinin ayağını o ayakkabıya koyduğunda sahip olacağı boyutu ve rahatlık seviyesini belirler.

Algoritma ayak modelini alıp dijital olarak ilgilendiğiniz tüm ayakkabıların içine yerleştirecek ve size bir konfor puanı verecektir. Daha sonra AR’yi kullanarak ayağınıza sanal bir ayakkabı oluşturabilirsiniz. Uygulama, ayağın izini yakalamak için makine öğrenimini kullanarak doğru oklüzyon efektini elde edebilmek için bacakların/pantolonların nerede olduğunu da algılar.

Uygulama ayrıca, ayak şeklinizi geri kazandıktan sonra AR kullanır, böylece kullanıcı, ayakkabıyı denediğinizde almanız gerektiği hissini elde edebilir. Uygulamanın AR öğesi, kullanıcının ayakkabıların ayağında nasıl görüneceğini ve belirli bir kıyafetle iyi uyuşup uyuşmadığını görmesine olanak tanır.

Bildiri

Ne düşünüyorsun?

Bir cevap yazın

Saglikli sandigimiz ama aslinda ogle olmayan yiyecek ve icecekler1

Sağlıklı sandığımız ama aslında öğle olmayan yiyecek ve içecekler

Avrupali ciftciler Rus gazindan kurtulmaya calisiyor 2

Avrupalı çiftçiler Rus gazından kurtulmaya çalışıyor