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Optimal Camera Positioning for Single-View 3D Foot Scan Completion: Evaluation Using Deep Learning-Based Reconstruction
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AI
DOI：10.3390/asi9060119.png)
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摘要
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随着网络购物的普及，鞋子越来越多地被在线购买而无需亲自试穿。结果，退货率显著增加，这对经济和环境产生了负面影响。为了解决这一问题，现有多种技术可用于在家中或店内精确测量脚部尺寸。通过进行准确的脚部测量，人们可以确定合适的鞋码并避免不必要的退货。为使系统尽可能便于用户使用，单张图像应足以测量脚部。这通过利用单侧脚部的点云实现，这些点云由捕获的深度图像生成。为优化部分数据的重建，本研究探讨了在采用先进网络进行补全时，单次部分脚部扫描的采集位置对重建质量和测量精度的影响。为此，创建了具有不同相机位置和脚部朝向的任务特定部分脚部数据集，以确定深度图采集的最佳条件。利用为训练和评估目的而引入的脚部数据集，网络能够生成准确的重建。这些重建允许根据欧洲尺码系统估算鞋码。该方法在所有测试位置上均足够精确，能够以足够的精度重建脚部。然而，我们在多视图设置中识别出位置5（从较低角度观察）是导致最佳重建结果的位置。此外，还发现输入数据中前脚部分显示多于脚跟区域时具有优势。因此，前脚提供了更多整体几何信息，应成为单次拍摄程序的重点。
Keyword:
foot measurement
shape completion
shape reconstruction
neural network
machine learning
shoe sizing
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
3.7
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引用论文
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