👚 당신을 위한 맞춤 패션 컨설팅, FITTING PAIR ✨

오프라인 매장에서 실시간으로 자신의 체형을 분석해
체형에 맞는 패션을 추천 받을 수 있는 패션 컨설팅 키오스크

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체형 측정 과정

1. OpenPose: 2D 이미지에서 사람의 관절 포인트 추출

• 사용자로부터 2D 이미지를 입력 받는다.
• OpenPose가 이미지 속 인물의 관절 포인트를 추출하여 JSON 데이터로 반환한다.
• JSON 데이터를 이용해 3D 모델링을 한다.
• https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose

2. SMPLify-X: 2D 포인트 데이터를 3D SMPLX 모델로 변환

• OpenPose에서 추출한 2D 관절 좌표 데이터를 SMPLify-X에 입력한다.
• SMPLify-X는 이를 기반으로 3D 신체 모델(SMPLX)을 생성한다.
• 생성된 3D 모델은 사용자의 체형을 더욱 정교하게 분석할 수 있도록 돕는 역할을 수행한다.
• https://github.com/vchoutas/smplify-x

3. SMPL-Anthropometry: 3D 모델을 바탕으로 체형 사이즈 분석

• SMPLify-X에서 생성된 3D SMPLX 모델을 입력한다.
• SMPL-Anthropometry는 이 모델을 분석하여 사용자의 체형 사이즈(신체 길이, 비율 등)를 계산한다.
• 최종적으로 사용자의 신체 측정 정보를 제공하여 맞춤형 패션 추천, 의료 및 피트니스 분석 등에 활용 가능하다.
• https://github.com/DavidBoja/SMPL-Anthropometry

4. 체형 분석 비율: 사용자 체형 사이즈 기반으로 체형을 나눔

• 입력: 사용자 체형이 측정 된 어깨, 허리, 엉덩이 사이즈의 둘레 값
• 출력: 사용자의 체형 비율과 성별에 맞는 체형 출력

남자

삼각형	역삼각형	타원형	사각형	사다리꼴형
1:0.903:1.258	1:0.571:0.592	1:1.227:0.932	1:0.744:0.846	1:0.705:0.773

여자

삼각형	역삼각형	타원형	사각형	모래시계형
1:0.645:1.258	1:0.512:0.756	1:1.094:1.156	1:1.067:1.033	1:0.463:0.805

🖥️ Developers

FE	FE	FE	BE	BE
정혜원	장혜원	정현욱	김채연	김승중
@hijjoy	@hyewoniiiii	@JeongWhale	@chaerish	@kimsj0970

Technology Stack

향후 기대 효과

Business Model: 패션 기업 콜라보

온라인 시장이 활발한 요즘, 오프라인에서의 차별화된 경험이 중요합니다.
저희 FITTING PAIR는 패션 기업과의 콜라보레이션(팝업 스토어 등)을 통해 오프라인 매장에서 고객에게 직접적인 체험을 제공하고, 이를 통해 상호 이익을 창출할 수 있는 경제적 방향까지 모색했습니다.