Chương 1: Giới thiệu chung Giới thiệu về tổng quan về thị trường gương ảo, tính ứng dụng của gương ảo trong thực tế hiện nay. Giới thiệu sơ lược về cơ chế hoạt động của sản phẩm “gương tương tác thông minh”. Chương 2: Cơ sở lý thuyết Tìm hiểu về các dòng gương tương tác trên thị trường và so sánh các sản phẩm đó. Các khái niệm cơ bản liên quan đến xử lý ảnh và thuật toán sử dụng để xây dựng hệ thống xử lý hình ảnh 3D của gương tương tác thông minh.
Chương 3: Xây dựng phần cứng Thiết kế hệ thống phòng thay đồ nhỏ có gương tương tác, bên cạnh đó tìm hiểu về các module cần có và ảnh hưởng môi trường đến máy ảnh. Chương 4: Xử lý dữ liệu 4 Áp dụng các thuật toán đã tìm hiểu để xây dựng phần mềm xử lý dữ liệu thu được từ máy ảnh, các phương pháp xử lý dữ liệu như thế nào. Chương 5: Tạo giao diện người dùng Tìm hiểu về trang web và tạo dựng thành công giao diện tương tác giữa người và gương. Cho thấy sự thay đổi trong chuyển động của cơ thể để người dùng biết hơn về nguyên lý hoạt động của hệ thống.
Chương 6: Kết quả, nhận xét và hướng phát triển Đánh giá kết quả thu được và đưa ra hướng phát triển cho gương trong lĩnh vực thời trang và có thể tiến xa hơn trong các lĩnh vực công nghiệp khác. 5 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2. Thực tế ảo Thực tế ảo (Virtual Reality - VR) là một trải nghiệm mô phỏng có thể giống hoặc khác hoàn toàn với thế giới thực. Các ứng dụng của thực tế ảo có thể bao gồm giải trí (tức là chơi game) và mục đích giáo dục (nghĩa là đào tạo y tế hoặc quân sự).
Các loại khác, công nghệ phong cách VR khác biệt bao gồm thực tế tăng cường và thực tế hỗn hợp. Hiện tại các hệ thống thực tế ảo tiêu chuẩn sử dụng tai nghe thực tế ảo hoặc môi trường nhiều dự án để tạo ra hình ảnh thực tế, âm thanh và các cảm giác khác mô phỏng sự hiện diện vật lý của người dùng trong môi trường ảo. Một người sử dụng thiết bị thực tế ảo có thể nhìn xung quanh thế giới nhân tạo, di chuyển xung quanh và tương tác với các tính năng hoặc vật phẩm ảo. Hiệu ứng thường được tạo ra bởi các tai nghe VR bao gồm màn hình gắn trên đầu với màn hình nhỏ trước mắt, nhưng cũng có thể được tạo thông qua các phòng được thiết kế đặc biệt với nhiều màn hình lớn.
Thực tế ảo thường kết hợp phản hồi thính giác và video, nhưng cũng có thể cho phép các loại phản hồi cảm giác và lực khác thông qua công nghệ haptic. Một phương pháp mà thực tế ảo có thể được nhận ra là thực tế ảo dựa trên mô phỏng. Ví dụ, trình mô phỏng lái xe mang lại cho người lái trên xe cảm giác thực sự lái một chiếc xe thực tế bằng cách dự đoán chuyển động của xe do đầu vào lái xe và đưa lại tín hiệu hình ảnh, chuyển động và âm thanh tương ứng cho người lái xe. Với thực tế ảo dựa trên hình ảnh đại diện, mọi người có thể tham gia vào môi trường ảo dưới dạng video thực cũng như hình đại diện.
Người ta có thể tham gia vào môi trường ảo phân tán 3D dưới dạng hình đại diện thông thường hoặc video thực. Người dùng có thể chọn loại tham gia riêng dựa trên khả năng của hệ thống. Hệ thống gương tương tác thông minh. Gương tương tác là một sản phẩm mới được ra mắt gần đây, được hỗ trợ bằng hệ thống thông minh giúp người dùng tương tác trực tiếp với gương mà không thông 6 qua bất kì phân đoạn trung gian nào.
Sản phẩm này đang được nghiên cứu và phát triển theo chiều thương mại hóa. Hiện nay trên thị trường đã xuất hiện nhiều dòng sản phẩm gương tương tác (hoặc các dạng gương thông minh có hỗ trợ tương tác trực tiếp với người dùng thông qua các thiết bị điện tử khác) Interactive Mirror của Prestop là một trong những dòng sản phẩm gương tương tác nổi bật trên thị trường hiện nay. Prestop Interactive Mirror được thiết kế với màn hình cảm ứng PCAP (Projective Capacitive) kết hợp với camera RGB và bộ nhận dạng FRID (Nhận dạng qua tần số vô tuyến) giúp dễ dàng nhận biết đối tượng cần tương tác. Tuy nhiên, do sử dụng sóng vô tuyến nên Interactive Mirror rất dễ bị ảnh hưởng trong môi trường nhiều kim loại dẫn đến nhận dạng nhầm hoặc không nhận dạng được người dùng.
Với việc sử dụng camera 2D trong xử lý hình ảnh nên gương không thể lấy được kích thước của cơ thể nên chỉ có thể giúp chọn lựa mẫu mã sản phẩm mà không thể tính được kích thước sản phẩm phù hợp với người dùng. Hình 2-1 Interactive Mirror của Prestop Một dòng sản phẩm gương tương tác khác cũng hay được nhắc đến là Magic Mirror của H&M, đây là sản phẩm do H&M collab với Ombori, Microsoft và Visual Art. Gương được trang bị một chiếc camera độ sâu (nằm phía trên), và 7 phần mềm trợ lý giọng nói Microsoft Azure, với bộ xửa lý được hỗ trợ bởi cộng nghệ trí tuệ nhân tạo (AI), giúp người dùng có thể tương tác và duyệt qua tất cả các tính năng chỉ bằng giọng nói. Tuy nhiên, cũng vì thế mà Magic Mirror yêu cầu một môi không gian không được quá ồn.
Hình 2-2 Magic Mirror của H&M Có thể thấy trong hầu hết các hệ thống gương tương tác hiện nay đều đang sử dụng 1 camera - tín hiệu đầu vào một luồng duy nhất, giúp tối ưu tốc độ thu thập dữ liệu. Các camera độ sâu hoặc RGB được sử dụng tùy vào tính năng riêng của mỗi sản phẩm nhưng nhìn chung thì công nghệ xử lý ảnh đều đang được tận dụng một cách triệt để nhằm tạo ra chất lượng hình ảnh có độ chính xác cao. Và việc xử lý hình ảnh 2D hay 3D sau đó sẽ được dựa trên dữ liệu đầu vào của từng loại camera RGB hay độ sâu. Xử lý ảnh 2D Ảnh 2D (Two Dimensional) thường được thấy các thiết bị quang học, chẳng hạng như máy ảnh kính thiên văn, kính hiển vi.
hoặc cũng có thể nhìn thấy ảnh 2D qua sự phản chiếu hình ảnh của vật thể trên mặt nước. Khái niệm ảnh 2D Ảnh 2D được hiểu là hình ảnh thể hiện không gian theo chiều ngang (dạng trục x trên trục tọa độ) và chiều cao (đứng - dạng trục y trên trục tọa độ). Hình ảnh 2D về cơ bản gồm có các phần tử nhỏ nhất được gọi điểm ảnh (pixel) được sắp xếp gần với nhau trong không gian 2D để hiển thị đối tượng hình ảnh. Mỗi điểm ảnh sẽ có một giá trị (x,y) và giá trị độ xám (nếu là ảnh xám) hoặc các giá trị màu sắc (nếu là ảnh màu).
Hình 2-3 Ảnh 2D Trong hệ thống biểu diễn ảnh màu, một màu thường được mô tả bằng ba thành phần là đỏ, lục và lam (RGB) với các giá trị khác nhau, kết hợp tạo thành giá trị màu của một điểm ảnh, từ đó giúp hiển thị hình ảnh gần giống với màu thực tế của đối tượng. Đặc điểm ảnh 2D Ảnh 2D có nền tảng phát triển từ rất lâu, với lợi thế là lượng dữ liệu ảnh không lớn nên chỉ cần bộ xử lý với tốc độ vừa phải, nên công nghệ ảnh 2D vẫn còn được sử dụng rộng rãi cho đến ngày nay. Tuy nhiên, chất lượng ảnh 2D dễ bị ảnh hưởng bởi môi trường xung quanh, chủ yếu là do ảnh hưởng đến ánh sáng đi vào cảm biến của máy ảnh như ánh sáng sáng quá mạnh hoặc quá yếu; ánh sáng bị cản trở bơi hơi nước, khối. Mặt khác, ảnh 2D cũng rất khó để xác định kích thước của vật thể, cũng như khoảng cách và vị trí trong không gian.
Chính vì thế, người ta đã phát triển ảnh 3D với mục đích loại đi những nhược điểm của ảnh 2D đồng thời giúp ảnh trở nên "thật" hơn. Tỷ lệ cơ thể người và khung xương Hệ thống xương tạo hình dáng cho cơ thể. Nếu không có hệ thống xương, cơ thể sẽ giống như một bộ giấy không có khung cứng. Bản thân xương nâng đỡ trọng lượng của cơ thể và cấu tạo của chúng bảo vệ các cơ quan quan trọng.
Khớp xương là một cấu trúc đặc biệt, nó có cấu tạo phức tạp, đa dạng có nhiệm vụ nâng đỡ và hỗ trợ chuyển động linh hoạt của con người. Khớp xương hoặc bề mặt khớp là nơi kết nối các xương trong cơ thể để tạo thành một hệ thống xương tổng thể. Các khớp có nhiệm vụ hỗ trợ các chuyển động khác nhau của cơ thể. 10 Hình 2-4 Khớp xương của người Tỷ lệ cơ thể có thể được coi là hình dạng cơ thể thẳng đứng của bạn.
Khi chúng ta nói về tỷ lệ cơ thể, chúng ta đang nói về "số đo" của bạn từ đầu đến chân. 11 Hình 2-5 Tỷ lệ cơ bản của con người Phép đo (chiều cao nam lý tưởng = 8 phần đầu) được thiết lập trong thời kỳ Phục hưng để lý tưởng hoá hình dáng của con người. Rõ ràng là rất ít người thực sự có chiều cao bằng 8 đầu người (ngay cả với người Bắc Âu, họ là nền tảng cho mô hình này, họ rất gần chiều cao 7 đầu người), nhưng đây vẫn là hình mẫu tốt nhất để bắt đầu, vì nó dễ nắm bắt hơn để căn chỉnh. Cơ thể được chia nhỏ thành các số đo bằng nhau sau đây: - Đỉnh đầu đến cằm.
- Từ cằm đến giữa ngực. - Giữa ngực đến thắt lưng. - Thắt lưng đến xương chậu. - Xương chậu đến giữa đùi.
12 - Giữa đùi đến đầu gối. - Đầu gối đến giữa bắp chân. - Giữa bắp chân đến bàn chân. Hình 2-6 Tỷ lệ cơ thể con người so với chiều cao của đầu 2.
Skeleton tracking Phát hiện khung xương Hiện nay, một số phương pháp mô hình hóa cơ thể người tiêu chuẩn đang được nghiên cứu và áp dụng như phương pháp quan sát bằng mắt thường dựa trên nền tảng sử dụng các điểm đánh dấu (marker) gắn vào đối tượng quan sát, phương pháp tự động không cần sử dụng dấu (markerless). Phương pháp sử dụng đánh dấu hồng ngoại từ lâu đã được sử dụng trong các hệ thống motion capture, chẳng hạn như hệ thống OptiTrack, sử dụng để phát hiện và phân tích chuyển động của cơ thể và được sử dụng rộng rãi trong các kỹ thuật biểu 13 diễn, phim và y học. Có hai loại marker trong hệ thống motion capture: passive và active. Passive phản xạ tia hồng ngoại từ một nguồn cố định gắn trên máy ảnh, trong khi active là nguồn trực tiếp.