ห้องลองเสื้อเสมือนโดยใช้ออคเมนต์เตดเรียลลิตี้

1. Senior Project Progress Presentation ห้องลองเสื้อเสมือนโดยใช้ออคเมนต์เตดเรียลลิตี้ นายณัชนนท์ วงษ์วิไล 5031023021 นายดนัยนันท์ เก่าเงิน 5030161721

2. บทนำ • ที่มาและความสำคัญของปัญหา • การเติบโตของธุรกิจเสื้อผ้า • การลองเสื้อในธุรกิจเสื้อผ้าขายปลีก • ปัญหาการลองเสื้อ • หลักการทำงานของโปรแกรม

3. ขั้นตอนการดำเนินงาน • ศึกษาปัจจัยที่มีผลในการทำงานของโปรแกรม • ศึกษาและพัฒนาโปรแกรมในส่วนการรับภาพจากกล้อง • ศึกษาเทคนิคต่างๆ ของ Image processing • ศึกษาและพัฒนาในส่วน Object Tracking • ศึกษาและพัฒนาในส่วน Human Pose Estimation • ศึกษาและพัฒนาในส่วน Merging Virtual Object • ออกแบบและพัฒนาส่วนต่อประสานผู้ใช้ • พัฒนาโปรแกรมห้องลองเสื้อเสมือนโดยใช้ออคเมนต์เตดเรียลลิตี้ • ทดสอบและแก้ไขการทำงานของโปรแกรม

4. รายละเอียดการดำเนินงานที่ผ่านมารายละเอียดการดำเนินงานที่ผ่านมา • ศึกษาปัจจัยที่มีผลในการทำงานของโปรแกรม • ศึกษาและพัฒนาโปรแกรมในส่วนการรับภาพจากกล้อง • ศึกษาเทคนิคต่างๆ ของ Image processing • ศึกษาและพัฒนาในส่วน Object Tracking • ศึกษาและพัฒนาในส่วน Human Pose Estimation • ศึกษาและพัฒนาในส่วน Merging Virtual Object • ออกแบบและพัฒนาส่วนต่อประสานผู้ใช้ • พัฒนาโปรแกรมห้องลองเสื้อเสมือนโดยใช้ออคเมนต์เตดเรียลลิตี้ • ทดสอบและแก้ไขการทำงานของโปรแกรม

5. ศึกษาปัจจัยที่มีผลในการทำงานของโปรแกรมศึกษาปัจจัยที่มีผลในการทำงานของโปรแกรม • กล้อง • ชนิด, ความละเอียด, ความเร็ว • แสง • ประเภท, ความสว่าง, จำนวน, ตำแหน่ง • ฉากหลัง • สี, ชนิดวัสดุ • ผู้ใช้ • ลักษณะเฉพาะของผู้ใช้

6. ศึกษาและพัฒนาโปรแกรมในส่วนการรับภาพจากกล้องศึกษาและพัฒนาโปรแกรมในส่วนการรับภาพจากกล้อง • เริ่มศึกษาจากการ coding • OpenCV • Microsoft Visual Studio

7. ศึกษาเทคนิคต่างๆ ของ Image processing • Convert color • Image Morphology • Smoothing • Threshold • Histogram SATURATION HUE

8. ศึกษาและพัฒนาในส่วน Object Tracking • Upper body detection and tracking • วิธีการที่ 1 อ้างอิงจาก Skin Detection using HSV color space ที่มา : V. A. OLIVEIRA, A. CONCI, “Skin Detection using HSV color space”, Computation Institute – Universidade Federal Fluminense – UFF – Niteri, Brazil.

9. Upper body detection and tracking (1)

10. Upper body detection and tracking (1) • ปัญหาที่พบ • ไม่สามารถใช้ได้กับผู้ใช้ที่มีสีผิวคล้ำ • ไม่สามารถระบุตำแหน่งของใบหน้าและแขนได้

11. Upper body detection and tracking (2) • วิธีการที่ 2 วิธี Haar-like detection อ้างอิงจาก Haar-like FeaturesandIntegral ImageRepresentation ที่มา :David Gerónimo, “Haar-like FeaturesandIntegral ImageRepresentation”, Master in Computer Vision and Artificial Intelligence, Centre de Visió per Computador Edifici O Campus UAB,18th December 2009.

12. Upper body detection and tracking (2) • Using haar-like detector • Face and upper body Harr-like detection

13. Upper body detection and tracking (2) • ปัญหาที่พบ • ไม่สามารถระบุตำแหน่งของแขนได้ • ใช้เวลาในการประมวลผลนานจนเกินไป (~1000 ms)

14. Upper body detection and tracking (3) • วิธีการที่ 3 (ปัจจุบัน) อ้างอิงจาก Robust real-time upper body limb detection and tracking ที่มา : MatheenSiddiqui and Gerard Medioni, “Robust real-time upper body limb detection and tracking”, Video surveillance and sensor networks, Proceedings of the 4th ACM international workshop on, 2006.

15. Upper body detection and tracking (3) • Face detection using Haar-likedetector

16. Upper body detection and tracking (3) • Convert to HSV • Create H-S space histogram Convert color & Create histogram

17. Upper body detection and tracking (3) • Back projection • Reduce noise • Threshold (40%)

18. Upper body detection and tracking (3) • Canny • Find and draw contours

19. Upper body detection and tracking (3)

20. ออกแบบและพัฒนาส่วนต่อประสานผู้ใช้ออกแบบและพัฒนาส่วนต่อประสานผู้ใช้ • GUI

21. ออกแบบและพัฒนาส่วนต่อประสานผู้ใช้ (ต่อ) • Virtual Button

22. ความก้าวหน้าเมื่อเทียบกับกำหนดการที่วางไว้ความก้าวหน้าเมื่อเทียบกับกำหนดการที่วางไว้

23. แผนการดำเนินงานขั้นต่อไปแผนการดำเนินงานขั้นต่อไป • ปรับแผนการดำเนินงาน • ดำเนินงานในขั้นถัดไป • การศึกษาและพัฒนาในส่วน Human Pose Estimation • การออกแบบและพัฒนาส่วนต่อประสานผู้ใช้ • การศึกษาและพัฒนาในส่วน Merging Virtual Object • พัฒนาโปรแกรมห้องลองเสื้อเสมือนโดยใช้ออคเมนต์เตดเรียลลิตี้ • ทดสอบและแก้ไขการทำงานของโปรแกรม

24. อุปสรรคและแนวทางการแก้ไขอุปสรรคและแนวทางการแก้ไข • ความไม่คุ้นเคยของผู้พัฒนาต่อการใช้งาน OpenCV • ปัญหาการเลือกใช้ algorithm ที่เหมาะสม • ปัญหาการควบคุมปัจจัยภายนอกที่มีผลต่อการทำงานของโปรแกรม

25. Q & A