Приложение для виртуальной примерки одежды с использованием AR и AI
Приложение, которое распознает движения человека и использует технологию AR для онлайн примерки одежды.
AR технологии расширяют возможности взаимодействия с продуктами и услугами компании.
Задача проекта: разработать алгоритм с высокой точностью распознавания фигуры и движений на видео, чтобы использовать решение для виртуальной примерки.
В рамках проекта:
Первый прототип по распознаванию ключевых точек. Система самостоятельно определяет по видео ключевые точки на теле человека. При движении положение ключевых точек следует за перемещением фигуры, что позволяет повысить точность виртуальной примерки: цифровой костюм будет точно "сидеть" по фигуре даже в движении.
Задача проекта: разработать алгоритм с высокой точностью распознавания фигуры и движений на видео, чтобы использовать решение для виртуальной примерки.
В рамках проекта:
- Реализовали возможность распознавания характерных точек суставов;
- Преобразовали 2D сцену на видео в 3D скелет человека;
- Привязали 3D скелет к макету виртуальной одежды.
Первый прототип по распознаванию ключевых точек. Система самостоятельно определяет по видео ключевые точки на теле человека. При движении положение ключевых точек следует за перемещением фигуры, что позволяет повысить точность виртуальной примерки: цифровой костюм будет точно "сидеть" по фигуре даже в движении.
Для обучения алгоритма машинного зрения использовался видеопоток со стационарной камеры или камера телефона.
Готовое решение с дополненной реальностью распознает 3D скелет человека с использованием опорных точек в суставах и объединяет данные с виртуальной моделью. Благодаря суставным точкам движения человека при примерке синхронизируются с виртуальной моделью с высокой точностью.
Мы также добились снижения требований к “железу”, система виртуальной примерки будет отлично работать на современных смартфонах. Отсутствие дополнительного дорогостоящего оборудования ускорило вывод приложения на рынок и сделало решение более доступным для конечных пользователей.
Виртуальную одежду можно "примерить" на человека, если навести на него камеру. Система в искуственным интеллектом распознает любую фигуру и сможет отобразить одежду, которая будет сидеть по силуэту даже в движении. Можно загружать в систему новые модели и присваивать им нужную текстуру.Выявлены причины низкой производительности, и проведены работы для стабильной работы приложения под нагрузкой:
В результате приложение стабильно работает под нагрузкой в 100 000 пользователей, соблюдается заданное время ожидания отклика системы на запрос пользователя. Также были составлены рекомендации по дальнейшей оптимизации архитектуры, чтобы приложение выдерживало массовые запросы пользователей.
Готовое решение с дополненной реальностью распознает 3D скелет человека с использованием опорных точек в суставах и объединяет данные с виртуальной моделью. Благодаря суставным точкам движения человека при примерке синхронизируются с виртуальной моделью с высокой точностью.
- приложение с дополненной реальностью виртуальная примерка
- виртуальная примерка
Мы также добились снижения требований к “железу”, система виртуальной примерки будет отлично работать на современных смартфонах. Отсутствие дополнительного дорогостоящего оборудования ускорило вывод приложения на рынок и сделало решение более доступным для конечных пользователей.
Виртуальную одежду можно "примерить" на человека, если навести на него камеру. Система в искуственным интеллектом распознает любую фигуру и сможет отобразить одежду, которая будет сидеть по силуэту даже в движении. Можно загружать в систему новые модели и присваивать им нужную текстуру.Выявлены причины низкой производительности, и проведены работы для стабильной работы приложения под нагрузкой:
- ускорено время обработки запросов (вывод постов и комментариев, поиск по хештегам и профилям, получение подписок, запросы авторизации)
- доработан скрипт обработки изображений
- исправлена утечка оперативной памяти.
В результате приложение стабильно работает под нагрузкой в 100 000 пользователей, соблюдается заданное время ожидания отклика системы на запрос пользователя. Также были составлены рекомендации по дальнейшей оптимизации архитектуры, чтобы приложение выдерживало массовые запросы пользователей.