Extracción y clasificación de características del cuerpo humano para una aplicación móvil de tallaje de ropa

Abstract

In the last years, the increase in the number of online fashion stores selling clothing and the big dierence in garment sizing among fashion brands have created a problem when purchasing clothing online and choosing the correct size, causing reticence to use this kind of services and a massive number of items returned. For this reason, tools that increase the con dence in the choice are necessary. Within this framework, the goal is to develop an Android application that is capable of providing the necessary anthropometric measurements (width and depth of the waist, hip, etc.) to recommend to each person their appropriate clothing size, thus minimizing the probability of choosing a wrong size when making an online purchase. To do this, a preliminary study was conducted on the extraction of the body features from synthetic images of persons with front or side pose. Then, diferent classi cation methods were analyzed to obtain the desired measurement points. Finally, the best results were implemented in the Android application, which was tested this time with real images, taken with the camera, preprocessed and segmented.

En los últimos años, el incremento del número de tiendas de ropa de venta online y las inmensas diferencias de tallaje, han supuesto un problema en la elección de la talla a la hora de realizar un pedido; causando reticencias en la utilización de estos servicios así como un aumento masivo de devoluciones. Por ello se necesitan herramientas que den mayor fiabilidad en la elección.

En este marco, se tiene como objetivo el desarrollo de una aplicación móvil Android que sea capaz de proporcionar las medidas antropométricas necesarias (anchura y profundidad de la cintura, cadera¿) para la recomendación de la talla de ropa adecuada, minimizando así el error de tallaje en compras online.

Para ello, se realiza un estudio previo de extracción de características con imágenes sintéticas de personas, de frente y de perfil, y se analizan distintos métodos de clasificación para la obtención de los puntos de medida deseados. Los mejores resultados, son implementados y testeados en la aplicación mediante imágenes reales, tomadas por la cámara, preprocesadas y segmentadas.