Requisitos para medição do corpo humano em sistema de ambiente virtual de prova no e-commerce de moda

Abstract

Pelo crescente aumento do comércio eletrônico de artigos de moda do vestuário, as empresas vêm utilizando Tecnologias de Interação por Imagem (TII), por meio das quais os usuários inserem suas medidas corporais para criar um avatar 3D e vivenciam uma prova virtual das roupas nos chamados Ambientes Virtuais de Prova (AVP). No entanto, a taxa de devolução dos artigos comprados pela internet ainda é elevada. Por esta razão, pesquisas apontam para a utilização de redes convolucionais (CNN e GCN) para criar avatares mais fiéis ao corpo humano. Porém, esses métodos também requerem as medidas do usuário, e não se pode afirmar que todas estejam sendo inseridas corretamente. Dado este panorama, parte-se da hipótese de que é possível utilizar outro objeto como parâmetro, cujas medidas já sejam conhecidas pelo sistema, eliminando, assim, a necessidade do usuário de inserir suas próprias medidas. Deste modo, o objetivo da presente pesquisa é propor requisitos de medição do corpo humano para sistemas de Ambiente Virtual de Prova no e-commerce de moda, utilizando fotografia digital e objeto-padrão. Ainda que o problema de devolução de roupas compradas on-line não possa ser simplificado à uma questão de prova virtual eficaz ou ineficaz devido às diversas barreiras do sistema de produção ready to wear, o processo de compra virtual pode ser ao menos otimizado. Em uma classificação exploratória e qualitativa, a pesquisa dividiu-se em três etapas, sendo (1) medição do corpo da modelo e do objeto (2) reconhecimento de atributos e fotografia e (3) cálculos, cada uma delas divididas em fases, as quais descrevem os instrumentos e tecnologias necessários para encontrar a medida do busto de uma modelo utilizando fotografia e objeto-padrão. Os resultados levaram a sete requisitos para medição em sistema de AVP, que envolvem tanto a experiência do usuário, quanto ferramentas de machine learning e cálculo matemático específico para a determinação de medidas reais, com erro percentual de 0,00032%. Isso indica não apenas a eficácia do método, mas que diante de dados confiáveis de medidas corporais a recomendação de tamanho se torna mais precisa nas plataformas de vendas que utilizam AVP e as taxas do número de devolução podem ser potencialmente diminuídas neste segmento.

Abstract: With the growth of fashion apparel e-commerce, companies have been using Image Interaction Technologies (IIT), through which users enter their body measurements to create a 3D avatar and experience a virtual fitting of clothes in a so-called Virtual Fitting Room (VFR). However, the return rate of items purchased over the internet is still high. For this reason, researches point to the use of convolutional networks (CNN and GCN) to create avatars more faithful to the human body. However, these methods also require the user's measures, and it cannot be said that all of them are being entered correctly. Given this panorama, it is assumed that it is possible to use another object as a parameter, whose measurements are already known by the system, eliminating the need for the user to enter their own measurements. Thus, the objective of the present research is to propose measurement requirements of the human body for Virtual Fitting Room systems in fashion e-commerce, using digital photography and a standard object. Although the problem of returning clothes purchased online cannot be simplified to a question of effective or ineffective virtual fitting due to the various barriers of the ready-to-wear production system, the virtual purchase process can at least be optimized. In an exploratory and qualitative classification, the research was divided into three stages, being (1) measurement of the model's body and the object (2) recognition of attributes and photography and (3) calculations. Each one of them was divided into phases, describing the tools and technologies needed to find a model's bust measurement using photography and a standard object. The results led to seven requirements for measurement in VFR system, which involve user experience, machine learning tools and specific mathematical calculation for the determination of real measurements, with a percentagem error of 0.00032%. This indicates not only the effectiveness of the method, but that in the face of reliable data on body measurements, the size recommendation becomes more accurate on sales platforms that use AVP and the return number rates can potentially be reduced in this segment.