• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2013.05a
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• pp.287-288
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• 2013

현재 많은 사람들이 감성 인식에 대한 관심을 보이고 있다. 감성은 사람마다 다를 수 있어 모두를 만족시키기는 어렵기 때문에 다수의 사람들에게 공감을 얻는 것이 감성 인식의 목표이다. 영상에서의 감성 인식 방법은 영상의 여러 가지 특징을 이용하여 감성과 매칭하여 구현된다. 본 논문에서는 고바야시의 Image Scale을 참고하여 의류 영상에서 색상 특징을 이용한 감성 인식 시스템을 제안한다. 제안 방법은 고바야시의 Image Scale을 참고하여 색상 정보를 데이터화하고, 의류 영상에서 추출한 색상과 비교하여 감성 인식하는 것이다. 이를 통하여 의류 영상에서의 감성을 인식할 수 있으며, 시스템의 다양한 응용이 가능하다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.14 no.11
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• pp.1-6
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• 2014

Emotion recognition is defined as that machines automatically recognize human emotions. Because the human emotions is very subjective, it is impossible to measure objectively. Therefore, the goal of emotion recognition is to obtain a measure that is agreed by as many people as possible. Emotion recognition in a image is implemented as the method that matches human emotions to the various features of the image. In the paper, we propose an emotion recognition system using color features of clothing image based on the Kobayashi's image scale. The proposed system stores colors of image scale into a database. And extracted major colors from a input clothing image are compared with those in the database. The proposed system can obtain three emotions maximally. In order to evaluate the system performance 70 observers are tested. The test results shows that recognized emotions of the proposed system are very similar to the observers emotions.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.749-750
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• 2016

본 논문에서는 키넥트를 이용한 가상 착의 시스템을 제안하고 설계한다. 본 시스템에서는 키넥트에 연결된 카메라로 사용자 영상을 촬영하고 촬영된 영상과 상반식 좌표를 시스템에 전송한다. 시스템은 수신된 영상으로부터, 상반신을 찾아내고 이를 가상의류 이미지와 합성시켜 사용자에게 보여준다. 사용자는 여러 가상 의류이미지를 실시간으로 변경해가며, 자신에게 가장 잘 어울리는 의류를 선택할 수 있다. 본 시스템의 장점은 사용자가 온라인 쇼핑시, 직접 매장을 방문하지 않고 가상으로 옷을 입어봄으로써, 자신에게 어울리는 옷을 편리하게 고를 수 있다는 점이다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2012.05a
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• pp.10-13
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• 2012

본 논문은 가상 직물 착용을 위한 직조 패턴 제거 필터의 성능 분석에 관한 것이다. 명도 차분 맵을 이용한 가상 직물 착용 시스템은 의류 형상 영역의 명도 차분 맵을 이용하여 조명과 음영 특성을 추출할 시, 의류 형상 영역의 색상에는 무관하지만 의류 모델의 직조 패턴에는 영향을 받는다. 본 논문에서는 바이래터럴 필터(bilateral filter)와 측지 형태학 필터(geodesic morphological filter)에 기반하여 모델 의류 영역의 직조 패턴을 제거하는 방법을 소개하고 그 성능을 분석함에 목적이 있다. 가상 직물 착용 시스템에 직조 패턴 제거 필터를 채택할 경우, 최대한 모델 영상의 직조 패턴에 무관하게 직물 원단의 디자인이 의복의 외관에 미치는 영향을 시뮬레이션할 수 있음에 따라 직물 디자이너의 창작활동을 도와줄 수 있다. 또한 온라인상에서 직물 원단이나 의류를 거래할 시에 구매자로 하여금 모델 영상의 직조패턴에 종속되지 않은 상태에서 의사결정을 할 수 있도록 지원해 B2B 또는 B2C 전자상거래 행위를 촉진할 수 있다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.15 no.7
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• pp.941-950
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• 2012

A virtual garment fitting system which fits the top and bottom of a garment on 3D body data is introduced. This system uses the laser scanned 3D body data and the digital images photographed the front and back of a garment. The digital images are modeled to reflect tensions among particles in the images and the friction and gravity effects are considered in the fitting process to the body data. When a bottom is fitted, a virtual belt to hold the bottom in the waist is introduced since gravity effects pull down it. Also the process for fitting the top and bottom on layers is proposed here. The system has the strengths that it uses only the front and back image of a garment instead of using complicated patterns of a garment, and provides a realistic fit result as a 3D figure. As on-line retailing shop in present displays front and back images of garments, this system also does. However this system provides a differentiated service to user than present retailing shop as showing a 3D fit image. It will make a new trend in online shop retailing of garment.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.515-518
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• 2011

본 연구는 3차원 인체 데이터 위에 가상 의류를 착장시키는 착장 시뮬레이션 시스템의 구현을 소개 한다. 인체 데이터는 3차원 전신 레이저 스캐너로 계측하였으며 가상의류는 의복의 앞뒷면 촬영 영상으로 하였다. 대상 의류는 원피스, 티셔츠, 바지 등과 같은 비교적 복잡하지 않은 구조의 의류이며, 본 논문에서는 상의 및 원피스의 착장 과정과 바지의 착장 그리고 바지위에 상의를 착장하는 중첩 착장의 과정을 보여준다. 가상 착장 결과로 실제 착장과 동일한 결과를 제공하기 때문에 치수가 자신에게 맞는지의 정보와 착장시의 어울림의 정보가 온라인상에서 육안으로 확인되도록 제공되며, 디지털 의류의 준비도 간단하여, 본 논문의 결과로 새로운 형태의 온라인 의류 판매 방식이 제시될 수 있다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.19 no.3
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• pp.396-404
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• 2014

The field of searching clothing, which is very difficult due to the nature of the informal sector, has been in an effort to reduce the recognition error and computational complexity. However, there is no concrete examples of the whole progress of learning and recognizing for cloth, and the related technologies are still showing many limitations. In this paper, the whole process including identifying both the person and cloth in an image and analyzing both its color and texture pattern is specifically shown for classification. Especially, deformable search descriptor, LBPROT_35 is proposed for identifying the pattern of clothing. The proposed method is scale and rotation invariant, so we can obtain even higher detection rate even though the scale and angle of the image changes. In addition, the color classifier with the color space quantization is proposed not to loose color similarity. In simulation, we build database by training a total of 810 images from the clothing images on the internet, and test some of them. As a result, the proposed method shows a good performance as it has 94.4% matching rate while the former Dense-SIFT method has 63.9%.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.559-560
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• 2020

우리는 패션 의류 이미지의 빠르고 정확한 분류를 달성하기 위해 최적화 된 동적 감쇠 학습률과 개선 된 모델 구조를 갖춘 딥 러닝 모델을 기반으로 하는 새로운 방법을 제안했습니다. 우리는 Fashion-MNIST 데이터 셋에 대해 제안 된 모델을 사용하여 실험을 수행하고 이를 CNN, LeNet, LSTM 및 BiLSTM의 방법과 비교했습니다.

• Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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• v.46 no.1
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• pp.17-32
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• 2022

This study aimed to examine the effect of ad attributes on engagement, the mediating effect of engagement on the relationship between ad attributes and advertising effectiveness (attitudes toward ads, continuous intention to search, and e-WOM intention), and the differences in advertising effectiveness at different levels (low vs. high) of curiosity toward fashion video ads in the online context. For this purpose, a total of 408 responses were collected from consumers who were aged 20-40 years and had viewed fashion video ads via PC/mobile channels in the preceding six months. The results showed that three advertising attributes, namely informativeness, entertainment, and personalization, were significant predictors of engagement. Additionally, engagement had a significant mediating effect on the relationship between entertainment and ad effectiveness. Moreover, both informativeness and entertainment had a significant direct effect on the behavioral intention to search and engage in e-WOM. At the high-curiosity level, engagement had a significant influence on ad attitudes and e-WOM intention. In contrast, at the low-curiosity level, entertainment had a significant influence on e-WOM intention and continuous intention to search. These findings are meaningful in that they extend the advertising attitude model to fashion video ads in the online context.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.11a
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• pp.97-98
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• 2018

최근 딥러닝 기술의 발전으로 영상 분류 및 영상 내 객체 검출뿐만 아니라 CNN 기반의 segmentation 기술도 개발되어 다른 요소까지 포함한 직사각형 영역의 검출 영역이 아닌 경계까지 고려한 분리가 가능하게 되었다. 더불어 사람 영역을 신체부위나 의류 부분과 같은 세부 영역으로 나누어 분리하는 human parsing 기술까지 연구되고 있다. Human parsing은 의류스타일 분석 및 검색, 사람의 행동 인식 및 추적과 같은 분야에도 응용될 수 있다. 본 논문에서는 Spatial pyramid pooling layer를 이용하여 영상 전체에 대한 공간적 분포 및 특성 정보를 고려한 human parsing 기법을 제안한다. Look into person(LIP) dataset을 이용하여 기존의 다른 segmentation 및 human parsing 기법과 제안하는 기법을 비교하여 제안하는 기법의 human parsing 결과가 보다 정교한 분리가 가능한 것을 확인하였다.