СПОСОБ И СИСТЕМА ДЛЯ ДИСТАНЦИОННОГО ВЫБОРА ОДЕЖДЫ

1. Способ дистанционного выбора одежды, включающий в себя
определение размерных признаков человека;
определение размерных признаков одного или нескольких предметов одежды;
сопоставление размерных признаков человека с размерными признаками одного или нескольких предметов одежды для определения степени соответствия человеку этих предметов одежды;
опционально визуализация предмета одежды;
совершение выбора предмета одежды.
2. Способ по п. 1, в котором определение размерных признаков человека включает в себя формирование параметрической модели человека.
3. Способ по п. 2, в котором параметрическая модель человека формируется на основе геометрической модели человека.
4. Способ по п. 2, в котором параметрическая модель человека формируется на основе данных физического обмера тела человека.
5. Способ по п. 2, в котором параметрическая модель человека формируется на основе данных анкетирования.
6. Способ по п. 2, в котором параметрическая модель человека формируется на основе данных двумерного изображения.
7. Способ по п. 2, в котором параметрическая модель человека формируется на основе данных физического обмера эталонного предмета одежды.
8. Способ по п. 2, в котором параметрическая модель человека формируется на основе данных оптического обмера эталонного предмета одежды.
9. Способ по п. 2, в котором параметрическая модель человека формируется с использованием нейронной сети.
10. Способ по п. 2, в котором параметрическая модель человека формируется с использованием алгоритма машинного обучения.
11. Способ по п. 3, в котором геометрическая модель человека формируется на основе данных трехмерного сканирования тела человека.
12. Способ по п. 11, в котором трехмерное сканирование включает в себя оптическое сканирование.
13. Способ по п. 12, в котором оптическое сканирование включает в себя использование камеры глубины.
14. Способ по п. 12, в котором оптическое сканирование включает в себя использование лазерного дальномера.
15. Способ по п. 3, в котором геометрическая модель человека формируется с использованием нейронной сети.
16. Способ по п. 3, в котором геометрическая модель человека формируется с использованием алгоритма машинного обучения.
17. Способ по п. 1, в котором размерные признаки человека определяются с использованием линейной алгебры.
18. Способ по п. 1, в котором размерные признаки человека определяются с использованием алгоритма машинного обучения.
19. Способ по п. 1, в котором сначала определяются промежуточные размерные признаки человека с использованием линейной алгебры, а затем определяются окончательные размерные признаки человека с использованием алгоритма машинного обучения.
20. Способ по п. 18 или 19, в котором в алгоритме машинного обучения используется регрессионная модель.
21. Способ по п. 1, в котором размерные признаки предмета одежды определяются на основе производственной геометрической модели.
22. Способ по п. 21, в котором производственная геометрическая модель представляет собой физический манекен, трехмерную цифровую модель или набор лекал.
23. Способ по п. 1, в котором размерные признаки предмета одежды определяются на основе производственной параметрической модели.
24. Способ по п. 23, в котором производственная параметрическая модель представляет собой по меньшей мере часть технологической документации предмета одежды.
25. Способ по п. 23, в котором производственная параметрическая модель представляет собой по меньшей мере часть размерной сетки.
26. Способ по п. 1, в котором размерные признаки предмета одежды определяются на основе данных физического обмера предмета одежды.
27. Способ по п. 1, в котором размерные признаки предмета одежды определяются на основе данных оптического обмера предмета одежды.
28. Способ по п. 27, в котором оптический обмер предмета одежды выполняется с использованием алгоритма машинного зрения.
29. Способ по п. 1, в котором сопоставление размерных признаков человека и предмета одежды включает в себя анализ целевой функции.
30. Способ по п. 1, в котором сопоставление размерных признаков человека и предмета одежды включает в себя использование нейронной сети.
31. Способ по п. 30, в котором нейронная сеть содержит по меньшей мере два слоя, один из которых выполняет роль энкодера, а другие слои выполняют роль декодера.
32. Способ по п. 31, в котором слой, выполняющий роль энкодера, обучается отдельно от слоев, выполняющих роль декодера.
33. Способ по п. 31, в котором в котором слой, выполняющий роль энкодера, обучается совместно со слоями, выполняющими роль декодера.
34. Способ по п. 1, в котором сопоставление размерных признаков человека и предмета одежды включает в себя использование алгоритма машинного обучения.
35. Способ по п. 1, в котором размерные признаки человека и/или предмета одежды включают в себя по меньшей мере одно из следующего: высота, расстояние, обхват и расстояние по криволинейной поверхности.
36. Способ по п. 1, в котором визуализация выполняется на виртуальном манекене.
37. Способ по п. 1, в котором визуализация выполняется на аватаре человека.
38. Способ по п. 37, в котором аватар представляет собой 3D-модель тела человека.
39. Способ по п. 38, в котором аватар обеспечивает реалистичное изображение головы человека.
40. Способ по п. 1, в котором визуализация включает в себя возможность задания и/или изменения по меньшей мере одного из следующего: позы, ракурса, масштаба, ситуационного фона и условий освещения.
41. Способ по п. 1, в котором выбор предмета одежды выполняется из списка предметов одежды, ранжированного по степени соответствия человеку этих предметов одежды.
42. Способ по п. 1, в котором выбор предмета одежды включает в себя отказ от выбора предмета одежды.
43. Способ по п. 1, до сопоставления размерных признаков человека и предмета одежды дополнительно включающий в себя приведение этих размерных признаков к сопоставимому виду.
44. Способ определения размерных признаков человека, включающий в себя
построение геометрической модели тела человека;
построение параметрической модели тела человека на основе геометрической модели;
определение размерных признаков человека на основе параметрической модели тела человека.
45. Способ по п. 44, в котором построение геометрической модели включает в себя получение карты глубины.
46. Способ по п. 45, в котором построение геометрической модели включает в себя преобразование карты глубины в облако точек.
47. Способ по п. 46, в котором преобразование карты глубины в облако точек включает в себя применение билатерального фильтра.
48. Способ по п. 44, в котором построение геометрической модели выполняется для канонической позы человека.
49. Способ по п. 44, в котором построение параметрической модели включает в себя
вычисление начального приближения параметров позы;
уточнение параметров позы и/или уточнение параметров позы и формы;
построение графа морфирующего поля, обеспечивающего преобразование геометрической модели из канонической позы и/или формы в произвольную позу и/или форму.
50. Способ по п. 49, в котором при вычислении начального приближения параметров позы используется информация о положении характерных точек скелета в параметрической модели.
51. Способ по п. 49, в котором уточнение параметров позы включает в себя минимизацию функции ошибки по параметрам позы.
52. Способ по п. 51, в котором используется функция ошибки по параметрам позы, равная сумме квадратов углов между парами отрезков, связывающих характерные точки скелета человека в геометрической модели и в параметрической модели.
53. Способ по п. 51, в котором используется функция ошибки по параметрам позы, равная сумме квадратов расстояний между парами точек из множества характерных точек в геометрической модели и в параметрической модели.
54. Способ по п. 51, в котором сначала используется функция ошибки по параметрам позы, равная сумме квадратов углов между парами отрезков, связывающих характерные точки скелета человека в геометрической модели и в параметрической модели, а затем используется функция ошибки по параметрам позы, равная сумме квадратов расстояний между парами точек из множества характерных точек в геометрической модели и в параметрической модели.
55. Способ по п. 49, в котором уточнение параметров позы и формы включает в себя минимизацию функции ошибки по параметрам позы и формы.
56. Способ по п. 55, в котором используется следующая функция ошибки по параметрам позы и формы:
P
x
где  – множество видимых точек  геометрической модели,
θ
– параметры позы,
β
– параметры формы,
U
v
θ
β
– множество видимых вершин  параметрической модели с параметрами позы и формы (, ),
p
δ
– функция Хьюбера с параметром , равным 1.
57. Способ по п. 44, в котором граф морфирующего поля имеет вершины, содержащие координаты в трехмерном пространстве, параметры Евклидова преобразования и весовой коэффициент, а также имеет ребра между вершинами, обеспечивающие связность морфирующего поля.
58. Способ по п. 57, в котором формирование вершин графа включает в себя
δ
выбор значения  радиуса соседства;
δ
разбиение пространства на вокселы со стороной 2;
определение координат вершины, как координат медоида для каждого воксела;
δ
назначение весового коэффициента, равного 2, для каждой вершины.
59. Способ по п. 57, в котором ребра между вершинами графа формируются, если эти вершины являются одними из ближайших вершин по кратчайшему пути в графе.
60. Способ по п. 59, в котором количество ближайших вершин выбрано равным восьми.
x
61. Способ по п. 57, в котором Евклидово преобразование произвольной точки  включает в себя
x
v
c
определение ближайших к точке  вершин  графа;
w
вычисление взвешенной суммы двойных кватернионов этих вершин, при этом вес  каждого двойного кватерниона рассчитывается по следующей формуле:
или принимается равным 0, если
v
w
где  – весовой коэффициент вершины;
нормирование результата суммирования;
R
t
x
построение матрицы ортогонального преобразования  и вектора переноса , при этом результатом преобразования точки  является точка
62. Способ по п. 44, в котором параметрическая модель тела человека строится с использованием алгоритма машинного обучения.
63. Способ по п. 62, в котором алгоритм машинного обучения включает в себя использование функции ошибки определения характерных точек скелета человека в двумерном пространстве, функции ошибки определения характерных точек скелета человека в трехмерном пространстве, функции ошибки определения параметров модели SMPL и функции ошибки определения карты глубины.
64. Способ по п. 44, в котором размерные признаки человека определяются с использованием линейной алгебры.
65. Способ по п. 44, в котором размерные признаки человека определяются с использованием алгоритма машинного обучения.
66. Способ по п. 44, в котором сначала определяются промежуточные размерные признаки человека с использованием линейной алгебры, а затем определяются окончательные размерные признаки человека с использованием алгоритма машинного обучения.
67. Способ по п. 65 или 66, в котором в алгоритме машинного обучения используется регрессионная модель.
68. Способ по п. 44, дополнительно включающий в себя определение типа фигуры человека.
69. Способ определения размерных признаков предмета одежды, включающий в себя получение размерных признаков предмета одежды из производственной модели.
70. Способ по п. 69, в котором производственная модель является параметрической моделью, а получение размерных признаков предмета одежды включает в себя преобразование параметров производственной модели в размерные признаки предмета одежды.
71. Способ по п. 69, в котором производственная модель является геометрической моделью, а получение размерных признаков предмета одежды включает в себя преобразование геометрической производственной модели в параметрическую производственную модель и преобразование параметров производственной модели в размерные признаки предмета одежды.
72. Способ по п. 71, в котором производственная геометрическая модель представляет собой физический манекен, трехмерную цифровую модель или набор лекал.
73. Способ по п. 70, в котором производственная параметрическая модель представляет собой по меньшей мере часть технологической документации предмета одежды.
74. Способ по п. 70, в котором производственная параметрическая модель представляет собой по меньшей мере часть размерной сетки.
75. Способ по п. 69, в котором размерные признаки предмета одежды включают в себя по меньшей мере одно из следующего: высота, расстояние, обхват и расстояние по криволинейной поверхности.
76. Способ определения степени соответствия человеку предмета одежды, включающий в себя сопоставление размерных признаков человека и предмета одежды с использованием целевой функции, учитывающей влияние каждого размерного признака на степень соответствия человеку предмета одежды.
77. Способ по п. 76, до сопоставления размерных признаков человека и предмета одежды дополнительно включающий в себя приведение этих размерных признаков к сопоставимому виду.
78. Способ по п. 76, до сопоставления размерных признаков человека и предмета одежды дополнительно включающий в себя выбор размерных признаков для сопоставления на основе категории предмета одежды.
79. Способ по п. 76, в котором целевая функция подвергается минимизации.
80. Способ по п. 76, в котором целевая функция представляет собой функцию
,
М
где  – число размерных признаков,
DP
cust
– размерный признак человека,
DP
prod
– размерный признак предмета одежды,
a
i
– взвешивающий коэффициент.
S
81. Способ по п. 76, включающий в себя определение рекомендуемого размера  одежды
S = Σ(w
s
) / Σw
ds
i
i
i
+,
s
i
w
i
ds
i
i
где  – размер, соответствующий -му размерному признаку, – весовой коэффициент -го размерного признака,  – по меньшей мере одно опциональное поправочное значение.
82. Способ по п. 81, в котором поправочное значение определяется индивидуально для каждого человека.
83. Способ по п. 81, в котором поправочное значение определяется индивидуально для каждого типа фигуры человека.
84. Способ по п. 81, в котором рекомендуемый размер дополнительно приводится в соответствие с размерной сеткой.
85. Способ по п. 76, формирующий список предметов одежды, котором предметы одежды расположены в соответствии с рейтингом посадки, а предметы одежды с одинаковым рейтингом посадки дополнительно ранжированы по значению ошибки посадки.
86. Способ по п. 76, в котором размерные признаки человека представляют собой размерные признаки эталонного предмета одежды.
87. Способ по п. 76, дополнительно включающий в себя учет стилистических рекомендаций.
88. Способ определения степени соответствия человеку предмета одежды, включающий в себя сопоставление размерных признаков человека и предмета одежды с использованием алгоритма машинного обучения.
89. Способ по п. 88, в котором алгоритм машинного обучения включает в себя использование нейронной сети.
90. Способ по п. 89, в котором нейронная сеть содержит по меньшей мере два слоя, один из которых выполняет роль энкодера, а другие слои выполняют роль декодера.
91. Способ по п. 90, в котором слой, выполняющий роль энкодера, обучается отдельно от слоев, выполняющих роль декодера.
92. Способ по п. 90, в котором в котором слой, выполняющий роль энкодера, обучается совместно со слоями, выполняющими роль декодера.
93. Способ по п. 88, в котором алгоритм машинного обучения реализован в виде классификатора.
94. Способ по п. 88, в котором алгоритм машинного обучения реализован в виде алгоритма градиентного бустинга дерева решений.
95. Способ визуализации предмета одежды, включающий в себя
получение изображения тела человека в произвольной позе;
получение параметрической модели тела человека;
получение параметрической модели предмета одежды;
изменение параметров параметрической модели тела человека для ее соответствия произвольной позе;
формирование изображения предмета одежды на человеке в произвольной позе.
96. Способ по п. 95, в котором визуализация выполняется на виртуальном манекене.
97. Способ по п. 95, в котором визуализация выполняется на аватаре человека.
98. Способ по п. 97, в котором аватар представляет собой 3D-модель тела человека.
99. Способ по п. 98, в котором аватар обеспечивает реалистичное изображение головы человека.
100. Способ по п. 95, в котором визуализация включает в себя возможность задания и/или изменения по меньшей мере одного из следующего: позы, ракурса, масштаба, ситуационного фона и условий освещения.