Содержание

как сделать гардеробную в 4 кв. м

Особенности

Большинство девушек мечтает о создании собственной гардеробной, но далеко не у всех есть возможность организовать пространство в жилом помещении. Одежда и обувь требует хранения в отдельном месте. Практически в каждом многоквартирном доме есть кладовка. Многие женщины хранят в ней вещи, готовые к частому использованию, но у этого уголка квартиры может быть другое применение.

К примеру, некоторые своими руками из кладовки оборудуют гардеробную комнату. Такая задумка осуществляется в жизни очень быстро, а самое главное – не бьет по карману.

Большое помещение для хранения вещей помогает решить множество наболевших вопросов.

Больше не стоит задача покупки нового вместительного шкафа, который будет занимать много места к квартире. Идея оборудования подсобного помещения позволяет сэкономить накопленные в семье средства для более важных покупок. Лучше рационально разделять помещение на зоны, изменять его параметры. Особенно актуально такое решение для маленьких квартир.

Чтобы сделать самостоятельно гардеробную, необходимо определиться с закупочными материалами для проведения строительных работ. Для планирования помещения под гардероб достаточно 4 кв. м.

Обычно в состав кладовок входят неудобные ниши, но если очень постараться, то их можно превратить в роскошные гардеробные, заполнив при помощи специальных ящиков, полочек, антресолей.

Не печальтесь, если в квартире отсутствует кладовка. Хранить вещи удастся также в прихожей, просто необходимо ее правильно оборудовать. В этой части квартиры, как правило, находится достаточно свободного места.

То, каких размеров нужно помещение для одежды, определяется потребностями конкретной семьи. Высота гардеробной в среднем составляет от 1 до 2 метров, его глубина как минимум 1 метр.

Материалы и инструмент

Самое простое решение – приспособить под просторный шкаф или гардеробную комнату для вещей отдельную нишу в квартире. Для этого просто крепится дверь, приспосабливаются полки, к которым добавляются крючки для одежды. При необходимости прикрепляется антресоль.

В случае если в доме отсутствует кладовка, то при помощи гипсокартона делается перегородка. Поскольку площадь в дефиците – хозяева стараются использовать ее по максимуму, от пола до потолка пространство должно функционировать.

Перед созданием гардеробной комнаты составляется проект. Важно иметь видение того, каким, в конечном счете, должно получиться помещение. Перед проведением строительных работ, необходимо замерять все расстояния, отобразить на плане, как располагаются части и элементы конструкции. Только после этого производится монтаж. От того, как будет спланирован проект, зависит количество расходного материала и категория применимых инструментов. В финальной части делается смета и расчет того, сколько стоит проект.

Для работы с деревом и металлом используются следующие инструменты:

  1. Для создания проекта понадобятся стремянка, рулетка, строительный лазерный уровень. Необходим будет также простой карандаш, маркер.
  2. В качестве ручного инструмента нужно приготовить дрель, молоток, пилу, шуруповерт. Дополнительно могут понадобиться отверток, электрический лобзик, отверток.
  3. Для расходного материала подойдут перчатки, емкость для жидкостей, защитные очки, любая ветошь, валики.

Перед тем, как начать строительные работы, желательно учесть интересы всех членов семьи, а именно расположить секции в доступности для каждого человека. К примеру, продумайте, чтобы секции для детской одежды находились в нижней части конструкции. Чем лучше вы продумаете свой проект, тем меньше изменений нужно будет вносить по ходу его реализации. Если деталям не будет уделено должного внимания, то попросту может не хватить приготовленных строительных материалов.

Схема-проект

Для монтажа понадобятся сосновый брус или металлические профили.

В случае если гардеробная комната в квартире очень маленьких размеров, то можно обойтись уже существующими перегородками. Чтобы качественно провести монтажные работы в гардеробной, необходимо приобрести ряд дополнительных элементов для создания конструкции. К примеру, лучше заранее купить тремпельные штанги, направляющие и навесы, соединительный уголок и мебельную фурнитуру.

Для изготовления полок обычно используется такой материал, как ДСП. Его покрывают декоративным пластиком. Если позволяют средства, то можно приобрести натуральную древесину – так гардеробная будет смотреться более стильной и дорогой. Торцевую отделку краев делают при помощи кромочной ленты. Это позволяет не наносить повреждений вещам, которые хранятся на полках.

Следите за тем, чтобы стеллажи были не слишком глубокими, поскольку вещи придется складывать в несколько рядов, а это, как известно, приводит к беспорядку.

В нижний ярус вставляются выдвижные ящики, на них обычно хранятся зонтики и трости. В средней линии гардероба вставляются ячейки. В них находятся детали и небольшие аксессуары для одежды.

Перед тем, как делать чертежи гардеробной комнаты, учтите то, какой длины будет ваша одежда. Место для хранения вещей должно занимать минимум 2 кв. м.

Гардеробная также может быть размещена в комнате до 18 кв. метров. Важно, чтобы помещение имело вентиляцию, было без окна. Зону для хранения вещей принято оборудовать дополнительным освещением. Гардеробную комнату можно смастерить даже в «хрущевке», главное условие – наличие нескольких комнат в квартире.

Как самому обустроить

Выберите конфигурацию будущей гардеробной комнаты. Обустройство помещения происходит по нескольким схемам. Конфигурация правильно производится на основе габаритов жилого помещения и места расположения кладовки.

Самый простой дизайн – расположить вдоль стен полки, как в шкафу. Чтобы комната получилась очень функциональной и практичной, она должна быть не меньше средних размеров. Учтите то, что вы, скорее всего, будете переодеваться в такой комнате, и нужно еще будет поставить зеркало и стул.

Есть еще одна система хранения вещей – в виде буквы «Г». Это хороший вариант для оборудования гардеробной комнаты из темной кладовки. Кроме одежды, можно поместить бытовые приборы, к примеру, пылесос или утюг, которые не находят места в квартире или портят ее внешний вид.

Конфигурация буквой «П» позволяет вместить максимальное количество вещей. Таким образом, задействуется все пространство, включая стены помещения. Гардероб легко расширяется с помощью выдвижения стенок.

Также существует несколько систем хранения вещей в гардеробной комнате. Все зависит от того, сколько квадратных метров в помещении, и сколько средств семья готова потратить из семейного бюджета.

Корпусные модели

Корпусные модели изготавливаются исключительно на заказ. Их большим плюсом является идеальная адаптация под помещение, где будет находиться гардеробная.

Такая система хранения позволяет размещать вещи очень аккуратно, конструкция устойчивая и вместительная. Есть дополнительное место для хранения множества аксессуаров. К минусам относится то, что полки очень громоздкие, и если пространство в квартире в дефиците, то придется с этим мириться. К тому же поменять месторасположение корпусной модели в последующем не получится, нужно будет разбирать всю конструкцию.

Сотовая конструкция

Сотовая конструкция — достаточно компактная и универсальная. Стеллажи очень легкие, с помощью специальных направляющих и кронштейнов сетчатые полки и корзины прикрепляются к стене. Среди главных преимуществ – простая сборка и разборка конструкции, пространство не перегружено, низкая цена такой системы хранения.

Каркасная гардеробная система

Гардеробная система в виде каркаса крепится на специальные металлические стойки. Они упираются в пол или потолок. Далее – прикручиваются полки, различные выдвижные ящики. Система хранения одежды очень легка в сборке и транспортировке, стеллажи очень прочные, внешне конструкция выглядит просто.

Чем отделать стены

Рекомендуется при создании гардеробной комнаты обновлять стены, пол и потолок. Самый бюджетный вариант – это покраска поверхностей, в последующем не требуется специальный уход, достаточно несколько раз в месяц мыть при помощи специальных средств. Боковые панели лучше всего обклеить интересными обоями. Для напольного покрытия принято использовать кавролин, ленолеум. Если позволяют средства – можно положить ламинат.

Давайте рассмотрим подробнее несколько вариантов по устройству помещения.

Самый важный элемент комнаты, где находится гардероб, это зеркало. Для того чтобы сэкономить пространство, его можно прикрепить на дверь с внутренней стороны. Полки для обуви и головных уборов, стеллажи, маленькие и большие ящики – такими предметами наполняется готовая комната. Для хранения длинных вещей крепится специальная штанга. Для мелких предметов создаются небольшие отсеки.

Еще один вариант устройства комнаты для хранения вещей – при помощи гардеробных труб, оборудованных различными полками, дверцами, держателями и креплениями. Внешне имеет сходства с конструктором. К примеру, такую технологию предлагает шведский магазин IKEA.

Старайтесь сделать так, чтобы гардеробная сочеталась с общим интерьером жилых комнат или отдельного помещения, в котором она находится. Можно украсить двери витражом или интересными аппликациями, фотообоями.

Внутреннее пространство гардеробной комнаты делайте максимально функциональным, создайте приятную атмосферу, ведь там будет проходить значительная часть вашей жизни, начинаться каждое утро и завершаться тяжелые трудовые будни.

Устройство гардеробной

Все больше в современном мире люди начинают отказываться от шкафов в сторону гардеробных комнат. Здесь все очень просто — дверь в гардеробную выглядит эстетичнее, нежели огромный шкаф в вашем интерьере. Практика показала, что гардеробные комнаты более функциональны.

Эстетика гардероба

В основном стилистика и дизайн этой комнаты является продолжением спальной комнаты. Но! Это приватная территория и на этом конечно можно и сэкономить. Сделать хороший функционал, пожертвовав при этом интересным дизайном. Мы как дизайнеры рекомендуем все  таки вложиться в эти помещения, ведь там хранятся ваши любимые вещи, и приятно, когда гармония интерьера сочетается с хорошим функционалом.

Детали гардеробной комнаты

В основном все рассматривают гардеробную комнату для хранения вещей. Но, господа, давайте расскажу о тех вещах, которые обычно ускользают от обычного взгляда.

Зеркало

Если гардеробная не совсем маленькая, мы рекомендуем делать зеркала. Во- первых, вы всегда можете приложить на себя те или иные вещи и посмотреть сочетания по цветам. Ну и зеркало в принципе расширяет пространство, это тоже важный момент. Зеркало может быть как отдельный элемент, так и вмонтирована в дверь шкафа.

Кабинет в гардеробе

А почему бы и нет? В современном мире множество гаджетов, с которыми постоянно коммуникатирует человек. Компьютер, как домашний предмет обихода, постепенно вытесняется (все чаще мы обходимся планшетом и телефоном, максимум ноутбуком). Но бывает так, что возникает необходимость распечатать фотографии и нам нужен принтер, скинуть фото с фотоаппарата на компьютер, и, если вы не пользуетесь ежедневно этой техникой дома, то вполне можно предусмотреть маленькое рабочее место в гардеробе.

Если у вас есть видеонаблюдение с записью на жесткий диск, то всю эту систему можно спрятать в гардероб. Но важно понимать, что это место должно быть защищено от пыли, и по возможности с хорошей вентиляцией. Мы обычно прячем за распашными дверями.

Сейф. Куда разместить?

В основном все забывают про сейф и после ремонта начинают пытаться куда-нибудь его впихнуть. Поэтому мы изначально проговариваем, куда его заложить.

Иногда клиенты просят его замаскировать, и здесь уже нужно совместное принятие решения: либо это потайная комната, либо отодвигается весь шкаф или отъезжает зеркало и т.п. Вариантов маскировки много, все раскрывать не буду.

Постирочная в гардеробе

Иногда в небольших квартирах приходится предусматривать в гардеробах постирочную со стиральной машиной, водонагреватель, фильтры воды, сушильный аппарат, но все таки мы не рекомендуем это совмещать в одном помещении, так как в этих помещениях должны быть разные режимы влажности.

Как делить гардеробную?

В своих проектах часто рассматриваем или 2 зоны гардеробной: мужскую и женскую — или даже два отдельных входа в гардероб. Практика показывает, что женская часть больше мужской, но бывает иногда и наоборот. Есть и общие зоны для хранения чемоданов (они довольно много места занимают), спортивного инвентаря: лыжи, велосипеды, оборудование и т. п. Размещение часов и специального оборудования для них (вращающийся механизм, чтобы часы постоянно заводились), золото, колец и других аксессуаров — нужно запланировать все.

Климат в гардеробе

Как специалисты, мы настоятельно рекомендуем предусматривать приточно–вытяжную систему в гардеробных комнатах и особенно, если они совмещены с функциями кабинета, постирочной, или в них расположена техника и оборудование умного дома.

С уважением, Батеньков Александр.

Если у вас возникли какие-то вопросы, вы можете написать мне — [email protected]

Устройство гардеробной комнаты своими руками (+50 фото)

Счастье каждой женщины состоит в наличии огромного количества объектов гардероба. К ним можно отнести ежедневные вещи, платья вечерние, белье, обувь и многое другое. Но квартирах с обычной планировкой комната для хранения одежды не предусматривается. Доводится класть вещи где потребуется, сортируя их по различным шкафам, тумбам и полкам, что не всегда хорошо оказывает воздействие на дизайн помещения для проживания.

Гардеробная — не панацея от беспорядка, но для хранения одежды наилучший вариант,  помогающий и вещи сохранить, и свести до минимума кол-во шкафов в доме.

Мало того, очень много шкафов, комодов, шкафов – не очень комфортно. В результате легко позабыть, где что лежит, и места для расположения вещей все равно недостаточно. Выход из данной ситуации один. Необходимо спроектировать и облагородить гардеробную.

Выполнить гардеробную просто, довольно взглянуть несколько фото наиболее удачливых вариантов одежных комнат собственными руками. По ним видно, что способов их создания большущее очень много. Чтобы облагородить гардеробную, можно запастись самыми обыкновенными предметами и материалами. Можно пойти дальше, и установить модельную систему с большим количеством отделений и сделать изнутри нее благородный дизайн. Главное – по правилам выбрать место для гардеробной.

Презент в качестве гардеробной пользуется огромной популярностью, но девушки могут ее облагородить и без посторонней помощи.

Подбираем размещение гардеробной

Если в жилой площади есть кладовая комната или чулан, площадью больше 2 кв.м. — трудность решена. Помещение можно спокойно выделить для гардеробной. База готова, необходимо лишь выбрать материал для полок. Если квадратура больше – можно поставить и перекладину для вешалок.

Квартира не имеет кладовые или иного подсобного помещения? Все не так плохо. Гардеробную полноценно можно выполнить собственными руками. В первую очередь нужно определится, в какой собственно комнате она будет находиться.  Прекраснее всего сделать место хранения очень близко от личной комнаты. Тут женщина будет выполнять прекрасный образ, сочетая вещи и сопутствующие предметы. В основном, интерьер спальной комнаты совсем не страдает от наличия гардеробной, оснащенной собственными руками.

Классический вариант – выполнить гардеробную в спальной комнате.

Если нет подобной возможности, гардеробную можно выполнить в зоне для приема гостей или передней. Главное – не забыть, что в общем комнатное пространство для вещей должно занимать от 1,5 кв.м. Если не выйдет выполнить гардероб прямоугольным или прямоуголным, необходимо отметить угловую часть комнаты. Такое решение сможет помочь сэкономить свободное комнатное пространство и выгоднее добавить ее интерьер. Выполнить гардероб с формой треугольника легче, чем прямоуголный и прямоугольный. Интерьер будет намного оригинальным.

Для перегородки применяем раздвигающиеся системы. Можно выполнить гипсокартонную стенку, пластика или дерева, оборудовав ее двойной дверью.

Какие материалы понадобятся

Если появилось желание сэкономить на работе мастера, можно все выполнить собственными руками.

Для устройства шкафа потребуются такие материалы:

  • древесные полки и перегородки, можно брать и железные;
  • ящички и коробки;
  • перекладина с вешалками.

Если будет ставиться перегородка, отделяющая гардероб от ключевого помещения, выполнить ее можно из древесных или панелей из пластика. Потребуются также направляющие для раздвижной двери.

Правильно оформляем интерьер

Дизайн гардеробной зависит от ее территории. Если комната имеет до 2-х кв.м., интерьер не получится выполнить благородным и прекрасным. Он ограничится только практическими полочками и ящичками. Если свободное место позволит, и комната имеет 5 кв.м. и более — интерьер как правило имеет более экстравагантное выполнение. Тут можно поставить зеркало, столик со стулом.

Выполнить обстановку в гардеробной очень важно, чем в других помещениях, тем более, если это собственное свободное место.

Но в первую очередь, необходимо правильно поставить отделения для одежды и обуви. Специально для их хранения и выполняется гардеробная.

Собственными руками потребуется установить перегородку, если дизайн того потребует. Потом отмеряем, сколько мы имеем кв.м. свободного места. Исходя от этого планируем размещение иных элементов интерьера. Вырезаем заготовки для полок и собираем их. Пригодится грубая мужская сила и конкретные инструменты.

Дизайн гардеробной бывает любым, нет конкретной схемы размещения деталей и самых разных компонентов оформления.

Если не имеется возможности, или не хочется расходовать время и силы для создания большинства полок и отделений, можно вызвать специалиста, какой смонтирует одну или несколько металлических перекладин под поверхностью потолка.

Для организации хранения потребуется следующая фурнитура:

  • самые разные вешалки;
  • органайзеры разного размера, для расположения на перекладине;
  • крючки, их потребуется прибить или привинтить к поверхности стены.

Приобретается древесный или пластиковый органайзер для одежды или обуви.

Такие предметы займут не больше 2-х кв.м., а дизайн гардеробной станет смотреться стильно и свежо. Неплохо бы оставить свободное место стены для зеркал. Интерьер станет более дополненным и уютным. Это – самый хороший вариант исполнения гардеробной в плане денежных расходов.

Экономичное решение – исполнение перегородки с помощью карниза и оконных занавесей.

Оно, кстати, выглядит довольно выгодно в интерьере любого направления, выполнить подобную гардеробную очень просто. Главное – <использовать фантазию и находчивость.

Видеогалерея

Фотогалерея

Как модели машинного обучения работают в приложениях виртуальной примерочной?

Машинное обучение и дополненная реальность могут перевернуть мир розничной торговли с ног на голову. Как? Через приложения виртуальной примерочной. Предлагая персонализированный, реалистичный опыт, 36% американцев заинтересованы в том, чтобы попробовать виртуальные примерочные.

«Доля возвратов при покупках в Интернете превышает 60%, поэтому возможность примерить одежду виртуально до того, как вам придется это делать физически, будет иметь огромное значение для потребительского опыта», — говорит Мэтью Дринкуотер, глава агентства инноваций в Лондонском колледже. моды.

Чтобы облегчить это, войдите в технологию виртуальной примерки, используя машинное обучение и дополненную реальность (AR). Виртуальная примерка имеет множество применений в розничной торговле: от пробного макияжа до примерки различных нарядов или обуви.

Виртуальные примерки позволяют людям увидеть, как выглядят вещи, и найти идеальную посадку для различных типов телосложения, не посещая магазин, что особенно полезно, если они предпочитают делать покупки в Интернете. Точно так же некоторые приложения можно найти и в магазине.

От Converse в 2012 году до Gucci и Burberry совсем недавно технология быстро развивается, повышая качество обслуживания клиентов, их удовлетворенность и увеличивая продажи. Ритейлеры, которые используют дополненную реальность для внедрения приложений виртуальной примерочной, разнообразны и расширяются.

Что такое технология виртуальной примерочной?

Виртуальная примерочная или виртуальная примерка — это общий термин для технологии, которая позволяет клиентам наглядно представить, как такие вещи, как одежда, аксессуары, обувь, украшения и косметика, сочетаются с формой их тела в доступной форме.

Не нужно выходить из дома или физически покупать вещь, приложение виртуальной примерочной предоставляет удобный способ примерить вещи в любом месте и в любое время, когда клиент захочет.

В большинстве случаев виртуальные примерки включают в себя специальное мобильное приложение как часть работы интернет-магазина, но также можно использовать рабочий стол с веб-камерой или даже одну фотографию.

Иногда в магазинах проходят виртуальные примерочные в виде волшебных или умных зеркал. Например, Timberland реализовала виртуальное зеркало. В любом случае, технология та же.

По изображению или живому видео алгоритмы машинного обучения находят такие объекты, как футболка, обувь, ноги или уши — в зависимости от того, что клиент хочет примерить.Затем виртуальный предмет для примерки визуализируется на изображении с использованием дополненной реальности, смешивая виртуальный предмет с реальным изображением. И вуаля, вот и весь процесс.

Конечно, ритейлерам, которые хотят создать виртуальные примерочные, приходится решать множество технических вопросов, потому что качество модели машинного обучения должно быть хорошим. В противном случае он может не обнаружить данный объект. Например, данные об обучении, включающие в себя ряд этнических групп, имеют решающее значение для приложений для примерочной макияжа.

Кроме того, использование дополненной реальности не так просто. Почему? Такие факторы, как масштабирование объекта, ориентация, правильная обработка окклюзии и правильное освещение — это лишь несколько вещей, которые необходимо учитывать, чтобы обеспечить реалистичность.

Виртуальные опыты упрощают, ускоряют и делают более удобным примерку нескольких вещей разных размеров без необходимости поиска в магазине и работы в громоздких примерочных. Вместо этого можно одним нажатием кнопки увидеть, как вы выглядите в топе или туфлях.

Виртуальные приложения для примерки также предлагают ценную помощь при совершении покупок в Интернете, предоставляя рекомендации по размеру. Покупателю не нужно заказывать один и тот же товар в двух или трех разных размерах, чтобы потом вернуть некоторые (или все) из них.

Те же преимущества действуют при совершении покупок в торговом центре, где присутствует виртуальное зеркало. Плюс нет очередей, потому что весь процесс проходит намного быстрее.

Что такое виртуальная примерочная?

Виртуальные примерочные — это мобильные, настольные или веб-приложения, которые позволяют потребителям использовать технологию виртуальной примерки.С точки зрения покупателя, он прокручивает и открывает понравившиеся товары — в этом отношении ничем не отличается от «обычного» онлайн-шоппинга. Что отличается, так это добавление кнопки для активации виртуальной примерочной.

В этот момент реальная 3D-модель предмета загружается на их устройство, и камера начинает захватывать живое изображение или делает один снимок. Зная, что что-то подходит или выглядит хорошо, они более уверенно расстаются со своими с трудом заработанными деньгами.

Для брендов приложения виртуальной примерочной могут повлиять на маркетинг, продажи и показатели конверсии, предлагая реалистичные и персонализированные возможности дополненной реальности за считанные секунды. Эта технология также предлагает анализ данных, что позволяет рекомендовать продукты, поощрять дополнительные продажи и повышать вовлеченность клиентов.

Виртуальные примерки также помогают розничным торговцам отслеживать, какие товары продаются больше всего, и сокращают расходы, связанные с возвратами. Однако для стимулирования продаж компаниям нужно больше, чем виртуальные примерочные и опыт дополненной реальности. Вместо этого они должны стать частью более широкой экосистемы компании.

Более того, сама технология должна быть эффективной и предлагать аутентичный опыт, иначе вы не достигнете цели, которую пытаетесь достичь

Как работает приложение виртуальной примерки?

С технической точки зрения вам нужно несколько вещей. Прежде всего, вам нужно найти человека на изображении и понять его, зная, какой частью изображения является футболка, ступня, положение лица и т. д.Затем вы устанавливаете ключевые точки, которые вас интересуют, такие как край одежды или детали лица, такие как рот или глаза.

Выбор правильных ключевых точек зависит от использования виртуальных примерочных. Например, они различаются для макияжа и обуви и в большинстве случаев настраиваются с помощью модели машинного обучения, обученной для рассматриваемого особого случая. Ключевые моменты должны отслеживаться, если используется видео, потому что, когда человек движется, виртуальные предметы также должны двигаться соответственно.

Теперь пришло время отобразить виртуальные предметы — например, 3D-модель обуви или нанесение 2D-макияжа. Несмотря на то, что эти случаи разные, вам необходимо учитывать одни и те же проблемы. В случае 3D-моделей необходима правильная ориентация и масштабирование. Сканирование 3D-модели каждого размера обуви стоит дорого, поэтому может быть проще отсканировать только одну модель и обработать ее, чтобы она подошла человеку.

Как для 2D-, так и для 3D-элементов оценка освещенности является важным процессом, поскольку плотность света влияет на окончательный отображаемый цвет, затенение, отлив и тени.

Свет может быть разницей между плохим и хорошим пользовательским интерфейсом, а также реалистичностью визуализированного элемента.

Обработка окклюзии также важна, поскольку требует подробной информации для частичного покрытия виртуальных элементов, когда это необходимо. Все эти проблемы следует учитывать, чтобы визуализировать виртуальные предметы максимально реалистично. Смешивать виртуальные предметы с реальными изображениями с помощью дополненной реальности непросто, особенно если вы стремитесь создать подлинное впечатление от реального предмета.

К счастью, и для iOS, и для Android существуют специализированные библиотеки, которые решают некоторые из этих проблем или упрощают их решение. По этой же причине большинство приложений для виртуальной примерки доступны через смартфон. Благодаря качественным камерам и дополнительным датчикам телефоны предоставляют массу ценной информации и при этом удобны в использовании.

Независимо от специфики, основные функции приложений для примерочной должны быть простыми в использовании и максимально реалистичными.

Машинное обучение и виртуальные примерочные с дополненной реальностью

Эти технологии находятся в авангарде приложений для виртуальной примерки, от макияжа и обуви до одежды.Читайте подробности и конкретные примеры розничной торговли.

Виртуальная примерка макияжа

Виртуальные примерочные, посвященные макияжу — теням для век, губной помаде или даже контактным линзам — зависят от моделей, которые могут точно определять определенные ориентиры лица. В зависимости от варианта использования эти модели обнаруживают ряд точек, описывающих геометрию лица, глаз, носа или рта.

Обнаружение ориентиров лица ранее основывалось на классических методах машинного обучения, таких как ансамбли деревьев решений.Однако постепенно они были заменены или объединены с глубокими свёрточными сетями, что является более точным предложением.

Как и другие подходы к машинному обучению, сверточные сети полагаются на обучающие данные — изображения лиц — когда думают о макияже. Для учебных моделей приложений для примерки макияжа необходим соответствующий уровень вариации изображения.

Эти модели должны быть надежными, поскольку различные выражения лица и позы обычно используются в средах реального времени, когда пользователи экспериментируют с приложением.

Кроме того, люди могут носить аксессуары, такие как солнцезащитные очки, при использовании виртуальных приложений для примерки макияжа, поэтому обучающие модели должны учитывать это. При этом окончательное решение не делает макияж на закрытых участках лица. Также следует провести тщательный анализ предвзятости, потому что в процессе производства эти модели будут сталкиваться с разными оттенками кожи и другими чертами лица.

В настоящее время большинство решений для примерки макияжа развернуты на мобильных устройствах, предлагая иммерсивное видео примерки в режиме реального времени.

Однако это создает еще одну проблему — устранение потенциального джиттера. Ориентиры не должны перескакивать с одного места на другое в последующих кадрах видео.

Обычно для решения этой проблемы вводится конвейер стабилизации. Также может быть включен алгоритм отслеживания движения, который сокращает ненужные вычисления, когда движение невелико.

Хотя модель машинного обучения является важной частью конвейера виртуальных примерочных, это не единственный компонент.После обнаружения ориентиров необходимо отрендерить макияж.

Точный цвет теней, тонкий блеск помады, плавные переходы — все это нужно сохранить, чтобы добиться естественного эффекта. В этом помогает ряд методов компьютерного зрения, таких как методы передачи текстуры и смешивания.

Косметические бренды эффективно используют машинное обучение и дополненную реальность, предлагая персонализированные макияжи. Если вы поклонник боди-арта, любите пробовать новые лаки для ногтей, краски для волос и косметические средства, ознакомьтесь с виртуальным приложением для примерки косметики.Прочтите несколько примеров.

Виртуальная примерочная Sephora

Этот французский многонациональный ритейлер является одним из игроков, которые вошли в мир примерочной косметики. Их приложение в магазине и мобильное приложение позволяет виртуально примерить такие продукты, как губная помада, подводка для глаз или тени для век. Используя технологию сегментации лица, дополненную реальность и инструменты машинного обучения, вы можете увидеть, как выглядят разные оттенки, не надевая их.

Виртуальный художник Sephora позволяет пользователям приложения смотреть на экран и видеть, что они «носят» совершенно другой макияж поверх их реального макияжа. Одной из функций, предлагаемых Sephora, является имитация поцелуя на экране, сигнализируя технологии об изменении цвета макияжа из большого диапазона, показанного в нижней части экрана.

Вы также можете управлять приложением и выбирать цвета на ощупь. Как виртуальные преображения соотносятся с реальными? Согласно тестированию, проведенному CNN Business, виртуальный результат довольно близок к реальной жизни: «Технология довольно хорошо совпала с реальностью».

Виртуальная примерка косметики MAC

Канадская компания MAC в партнерстве с YouCam (наиболее известной благодаря приложению для редактирования фотографий) представила удобное и персонализированное онлайн-приложение для виртуальной примерки.С помощью изображений и живого видео изящная технология дополненной реальности позволяет пользователям примерять на себя несколько продуктов.

Как? Создавая реалистичные симуляции для тестирования на любом оттенке кожи, адаптированные к различным текстурам макияжа, таким как матовый, блестящий и глянцевый. MAC предлагает более 200 оттенков помады для губ и глаз и говорит: «Благодаря нашей функции виртуальной примерки мы можем донести наиболее существенный элемент опыта в магазине прямо до дома наших потребителей».

Примите участие в виртуальной примерке губной помады или виртуально наденьте тени для век, перейдя на страницу «Виртуальная примерка» и выбрав продукт для макияжа, который вы хотели бы попробовать.Затем включите живую камеру или загрузите свою фотографию (или модель, если хотите). Вы можете протестировать уникальный макияж, прежде чем отдать деньги.

Приложение для примерки Ulta Beauty

Ulta Beauty — американская сеть салонов красоты, использующая машинное обучение и компьютерное зрение, чтобы предложить пользователям приложения реалистичную личную виртуальную примерку с реалистичными текстурами, отделкой и цветами макияжа. Мобильное приложение, поддерживающее эту технологию, называется GlamLab; это позволяет вам использовать камеру или фотографию для виртуального образца макияжа.

Используя аналитические данные, Ulta Beauty также предлагает людям индивидуальные рекомендации по макияжу. А в 2020 году они расширились еще больше, чтобы предложить людям возможность виртуально примерить брови, цвет волос и ресниц.

Виртуальные примерочные обуви

Приложения для виртуальной примерки обуви требуют другого подхода машинного обучения к виртуальной примерке макияжа. Здесь вместо того, чтобы находить координаты точки в 2D, вы должны найти ориентацию объекта, его размер во всех трех измерениях и расстояние до камеры.

Эти параметры часто находятся косвенно путем локализации ограничивающей рамки 3D — прямоугольного параллелепипеда, содержащего объект, который вы хотите обнаружить. В данном случае объектом является нога пользователя.

Хотя сверточные нейронные сети обычно являются основой архитектур обнаружения 3D-объектов, настройка для получения желаемого результата отличается от настройки. Часто применяются методы постобработки для восстановления 3D-координат из 2D-проекций вершин ограничивающей рамки.

Отсутствие обучающих данных является проблемой для обнаружения 3D-объектов, а процесс сбора размеченных данных является дорогостоящим по сравнению с обнаружением ориентиров лица.

Вместо этого можно генерировать синтетические данные, чтобы увеличить количество обучающих примеров и ускорить процесс сбора.

Чтобы обеспечить надлежащее взаимодействие с дополненной реальностью, окклюзия должна обрабатываться и в этих типах приложений. Вместо того, чтобы обрабатывать окклюзию непосредственно в самой модели обнаружения 3D-объектов, используйте предоставленную реконструкцию сцены. Эта реконструкция 3D-мира должна быть сгенерирована, чтобы предотвратить рендеринг закрытых частей объектов.

Реконструкция сцены строится на основе карты глубины, предоставляющей информацию о том, насколько далеко каждая точка сцены находится от камеры. Можно создавать карты глубины из фотографий с помощью алгоритмов компьютерного зрения, таких как стереовидение, или с помощью специального оборудования, такого как лидарный сканер. Для этой задачи также были развернуты сквозные подходы к глубокому обучению.

Последним шагом в приложениях для примерки обуви с дополненной реальностью является визуализация самой обуви. Здесь решение совсем не похоже на виртуальную примерку макияжа.Вместо 2D-текстуры с метаданными для правильной передачи цвета вам потребуется полная 3D-модель обуви.

Источник от дизайнера компьютерной графики, который вполне может построить 3D-модель с помощью профессионального 3D-сканера или реконструировать ее по набору фотографий с помощью фотограмметрии — подход, дающий все более впечатляющие результаты.

Высококачественное виртуальное приложение для примерочной обуви точно представляет материал обуви и воссоздает его взаимодействие со светом.Оценка условий освещения и использование данных текстуры и поверхности, представленных в 3D-моделях, важны для получения естественного эффекта. Делая это, вы предлагаете реалистичную виртуальную примерку и радуете пользователей, которые тестируют внешний вид желаемой пары обуви.

Примерочное приложение Nike

Это сотрудничество между Nike и JD Sports позволило пользователям виртуально примерить обувь, в частности Air VaporMax от Nike. Приложение для примерки обуви с дополненной реальностью стало возможным благодаря TikTok и его Creative Lab.

JD запустила интерактивную 3D-кампанию в социальных сетях, позволяющую пользователям TikTok виртуально накладывать модель кроссовок в трех цветах.

Приложение виртуальной примерки Reebok

Использование виртуальной реальности для примерки обуви также было разработано другим гигантом кроссовок — Reebok. В мае 2020 года компания подготовилась к выпуску новой тренировочной обуви Nano X.

В то время, в разгар глобальной пандемии, нужно было мыслить нестандартно. Познакомьтесь с опытом Reebok в области дополненной реальности, благодаря которому их коммерческое и эмпирическое агентство Bastion EBA работало с Wanna Kicks над созданием виртуального мобильного приложения для примерки обуви. Инициатива вызвала ажиотаж: было проведено 3600 виртуальных примерок.

Виртуальные примерочные для одежды

Стандартная технология виртуальной примерки для приложения виртуальной примерки одежды состоит из изображения человека, который хотел бы примерить определенный наряд, и изображения самой одежды. Большинство существующих решений используют эту настройку, поэтому вы работаете с изображениями, а не с видео в реальном времени. Уровень сложности зависит от позы человека, взаимодействия между одеждой и частями тела, а также от количества деталей в одежде.

Генеративно-состязательные сети (GAN) часто развертываются с приложениями виртуальной примерочной для одежды, чтобы синтезировать человека в одежде. Эти модели являются частью более крупного конвейера, который необходимо построить, в котором должны быть сегментированы различные части тела и одежда.

Например, если человек хочет примерить рубашку с длинными рукавами, но эталонное изображение показывает человека в футболке, модель должна принять во внимание эту информацию, создав новую текстуру для надлежащего покрытия рук.

В этом случае сегментация включает в себя маркировку отдельных пикселей изображения как членов семантически сходного класса — одежды или частей тела. Таким образом, модель также знает, какие части изображения следует сохранить, избегая изменения личности человека.

Эти конвейеры содержат алгоритмы и модели машинного обучения, которые пространственно преобразуют целевую одежду. В то время как целевая одежда часто представлена ​​​​на изображении в стандартной раскладке, количество поз, которые мы можем ожидать от пользователя на эталонной фотографии, широко варьируется.

Для обработки этих поз требуется геометрическое преобразование или деформация изображения, как это часто называют. При каждой позе будет происходить естественная деформация одежды.

Правильное решение должно воссоздать эту деформацию, сохраняя при этом богатые фотореалистичные детали самой одежды, включая текстуру и логотипы.

И последнее, но не менее важное: могут возникнуть окклюзии. Например, человек на эталонном изображении может держать руку перед одеждой или передавать одну часть одежды, сохраняя другие предметы гардероба — например, примеряя блузку, надевая шарф.Упомянутая ранее комбинация генеративной модели и модели сегментации предназначена для решения таких задач.

Приложение для виртуальной примерки Farfetch

В марте 2021 года британо-португальская онлайн-платформа розничной торговли предметами роскоши Farfetch сообщила, что планирует расширить пилотную схему взаимодействия с дополненной реальностью с технологическим стартапом Zeekit. Инициатива была направлена ​​на разработку захватывающего опыта примерки. Технология Zeekit Switch Model позволила покупателям Farfetch виртуально примерять одежду на моделях разных размеров во время покупок.

Кроме того, технология Zeekit Fitting Room позволила частным клиентам выбирать и стилизовать целые наряды. Небольшая группа этих частных клиентов имела возможность использовать свой собственный образ, изображая себя, а не модель в разных нарядах.

Кроме того, в мае 2021 года Farfetch и Prada объявили, что сотрудничают с Snap Inc., чтобы предложить функции покупок с дополненной реальностью.

Приложение для примерки Коля

Крупнейшая сеть универмагов в США. В августе 2020 года компания связалась с покупателями с помощью примерки одежды в дополненной реальности с помощью Snapchat.

Виртуальный шкаф с дополненной реальностью (AR) Kohl дал онлайн-покупателям возможность использовать селфи-линзу Snapchat для виртуальной примерки одежды, такой как куртка дальнобойщика Levi’s.

Машинное обучение и виртуальные примерочные

Технология

произвела революцию в сфере розничной торговли благодаря машинному обучению и дополненной реальности, позволяющим проводить виртуальную примерку. От одежды и косметики до обуви потенциальные покупатели могут попробовать продукты и предметы, не примеряя их физически. Это может происходить из их дома через виртуальную примерочную или в магазине с использованием виртуального зеркала.

Создание реалистичного личного опыта — ключ к успешным виртуальным примерочным. Однако это создает ряд проблем, для решения которых требуется команда с надежным техническим и бизнес-опытом.

От глубоких сверточных сетей и архитектур обнаружения 3D-объектов до генеративных состязательных сетей и технологии сегментации лиц — существуют механизмы, позволяющие разработчикам и брендам продвигаться вперед, преобразовывая сектор розничной торговли и другие отрасли.

Мужчина с телефоном подсмотрел в Целевом магазине: Чарльстон, полиция Южной Каролины

По словам чиновников, в мобильном телефоне мужчины были обнаружены фотографии покупателей Target.Гетти Изображений/iStockphoto

По словам официальных лиц Южной Каролины, покупатели находились в магазине Target, когда заметили очевидную «тень головы» под дверью своей примерочной.

В тот же день две женщины в другой раздевалке сообщили, что видели, возможно, мобильный телефон над своей дверью.

Полиция Чарльстона сообщила, что эти женщины вышли из раздевалки и поймали мужчину с айфоном. Согласно отчету об инциденте, один из покупателей попросил показать устройство, на котором были фотографии обеих женщин.

Теперь мужчине, опознанному как 31-летний Накул Параг Такоре, предъявлено обвинение в подслушивании/вуайеризме в связи с инцидентом 9 февраля. Полиция в своем отчете не указывает адвоката на его имя.

Такоре обвиняют в подглядывании в магазине Target на бульваре Сэма Риттенберга в Чарльстоне. Target не сразу ответила на запросы McClatchy News о комментариях 11 февраля.

Мужчина и женщина слышали разговор Такоре с другими покупателями и увидели то, что, по их мнению, было «тенью головы» под дверью их собственной примерочной, сообщила полиция. Сообщается, что их фотографии также были найдены в телефоне Такоре.

«У меня проблема», — сказал Такоре, по словам официальных лиц Чарльстона.

Ему было предъявлено обвинение в «Подглядывании за Томом/Опусканием карниза/вуайеризме» и он был доставлен в тюрьму округа Чарльстон. По словам официальных лиц, расследование продолжалось по состоянию на 10 февраля.

Симона Джаспер — репортер, освещающая последние новости для The News & Observer и новости в реальном времени в Каролине.

Почему хоккей P.E.I. запрещены мобильные телефоны в раздевалках

Хоккей P.E.I. предпринял еще один шаг, чтобы пресечь травлю и домогательства в Интернете, а также обеспечить защиту конфиденциальности игроков.

В новой политике, принятой в этом сезоне, организация последовала примеру некоторых других провинций и запретила использование мобильных телефонов и других электронных устройств в раздевалках арены.

Коннор Кэмерон, исполнительный директор Hockey P.E.I., сказал, что запрет направлен на то, чтобы никто не делал и не размещал фотографии или видео без разрешения.

«Самый большой риск заключается в том, что ребенка в уязвимой ситуации записывают, когда он сам не знает, что его записывают», — сказал он.

«Мы пытаемся убедиться, что никто никогда не снимался в трудной ситуации, когда он этого не хочет, или не знает, что его снимают.»

Коннор Кэмерон, Хоккей П.Исполнительный директор E.I. говорит, что его организация «хотела заявить об этом и принять ее до того, как у нас возникнут какие-либо проблемы». (Стив Брюс/CBC)

Согласно политике, «любой инцидент, связанный с нарушением неприкосновенности частной жизни другого лица», приведет к автоматическому отстранению вовлеченных игроков — от двухнедельного отстранения от командной деятельности за «первое незначительное нарушение, » до 60 дней и более за «третье незначительное или любое серьезное нарушение».

Нарушения со стороны тренеров, родителей или других взрослых влекут за собой дисквалификацию на неопределенный срок и слушание дисциплинарным комитетом.

‘Мы хотели избежать этого’

Буквально прошлой зимой Hockey P. E.I. ввел аналогичные наказания для участников, причастных к травле в Интернете.

Это последовало за «тревожным числом сообщений о нарушениях в социальных сетях… включая серьезные угрозы причинения вреда, издевательства, неприемлемые фотографии и общее уничижительное поведение», Hockey P.E.I. сказал в то время.

В рамках политики разрешаются особые обстоятельства. — Коннор Кэмерон. Хоккей П.Э.И.

Кэмерон сказал, что, хотя ему ничего не известно о конкретных инцидентах в P.E.I. с фотографиями или видео, снятыми в раздевалках, Hockey P.E.I. хотел действовать на опережение.

«По всей стране возникали проблемы. На самом деле проблемы продолжают возникать. В прошлом месяце из Альберты было опубликовано тревожное видео с игроками и, возможно, дедовщина», – сказал он.

«Поэтому мы считали, что хотим выйти вперед и принять его до того, как у нас возникнут какие-либо проблемы, и обеспечить максимальную безопасность детей.»

Некоторые исключения 

Тренерам и менеджерам было предоставлено право выяснить, как лучше всего обеспечить соблюдение запрета на электронику.  

Кэмерон сказала, что исключения сделаны для тренеров, использующих телефон или планшет в качестве тренерского инструмента или для воспроизведения музыки.

Хоккейный PEI запретил электронику после того, как организация прошлой зимой приняла меры по борьбе с издевательствами и домогательствами в Интернете (Manan Vatsyayana/AFP/Getty Images)

Игрокам также может быть разрешено записывать командные празднования.

«В соответствии с политикой в ​​особых обстоятельствах, будь то празднование победы или что-то в этом роде, разрешается снимать фотографии или видео», — сказал Кэмерон.

«Но в это время все участники должны быть в курсе, что возможно их фотографируют или записывают».

Хоккей P.E.I. также планирует запустить образовательную кампанию по ответственному использованию социальных сетей. Цель состоит в том, чтобы развернуть это где-то в новом году.

Подробнее Стр.Э.И. новости 

 

 

 

 

Виртуальная гардеробная с дополненной реальностью с помощью сенсора Kinect

Напряженный образ жизни заставляет людей покупать готовую одежду в розничных магазинах с примеркой или без нее, ожидая идеального сочетания. Существующие системы онлайн-покупок одежды способны предоставлять только 2D-изображения одежды, что не обеспечивает идеального соответствия для отдельного пользователя. Чтобы решить эту проблему, швейная промышленность проводит множество исследований, чтобы сократить временной разрыв между выбором одежды и окончательной покупкой, внедряя «виртуальные гардеробные».В данной статье обсуждается проектирование и реализация дополненной реальности «виртуальной примерочной» для имитации 3D-одежды в реальном времени. Система разработана с использованием одного датчика Microsoft Kinect V2 в качестве датчика глубины для получения измерений параметров тела пользователя, включая трехмерные измерения, такие как окружность груди, талии, бедра, бедра и колена, для разработки уникальной модели для каждого пользователя. Размерная категория одежды выбирается исходя из мерок каждого покупателя. Игровой движок Unity3D был включен для виртуального наложения 3D-одежды на пользователя в режиме реального времени. Система также оснащена идентификацией пола и контроллерами жестов для выбора одежды. Разработанное приложение успешно дополнило выбранную модель платья физическими движениями в соответствии с физическими движениями пользователя, что обеспечивает реалистичную примерку. Оценка производительности показывает, что один датчик глубины может быть использован для моделирования трехмерной ткани в реальном времени с менее чем 10% средней погрешности измерения.

1. Введение

В настоящее время физически примерить одежду сложно, так как это трудоемкий процесс.Даже с продавцом-консультантом покупателю сложно подобрать наиболее подходящую одежду. Со стороны продавца сложно и долго переупаковывать всю потерянную одежду, которую забрали покупатели. В системах онлайн-покупок практически невозможно найти подходящий дизайн, просто взглянув на несколько 2D-изображений ткани. Именно здесь в игру вступают виртуальные примерочные, где покупатели могут примерить разную одежду практически перед большим экраном [1, 2]. Это решение позволяет покупателям выбирать наиболее подходящие ткани за более короткое время и получать новый стимулирующий опыт. Исследование, опубликованное в 2018 году [3], которое используется для увеличения исследовательского поведения онлайн и офлайн, покровительства и покупательских намерений, показывает, что наличие виртуальной примерочной (VFR) на веб-сайте повышает любопытство клиентов к продукту. и намерение приобрести продукт. Это исследование пришло к выводу, что наличие виртуальной примерочной помогает покупателям покупать одежду с повышенным удовлетворением.

Сегодня виртуальная реальность и смешанная реальность играют огромную роль в преодолении многих существующих проблем в повседневной жизни. В таких приложениях глубина информации играет жизненно важную роль. Следовательно, датчики RGB-D широко используются для разработок. Роботизированная навигация [4, 5], домашняя автоматизация [6] и виртуальные учебные лаборатории [7, 8] — вот некоторые из недавно опубликованных исследований, в которых для разработки используются датчики RGB-D.

В этой предлагаемой работе наша главная цель — реализовать практическое решение, которое может обеспечить большее удовлетворение.Этого можно достичь путем реализации дополненной реальности наиболее реалистичным способом, включая физические движения платья в соответствии с движениями, совершаемыми клиентом, с использованием одного датчика глубины. Предлагаемая система разработана с акцентом на снижение стоимости и аппаратных компонентов при поддержке 3D-моделей местных тканей для повышения масштабируемости. Для реализации системы мы использовали датчик Kinect V2, оснащенный несколькими датчиками, которые могут определять глубину с помощью ИК-датчика, захватывать изображения RGB (видео) с помощью датчика камеры и захватывать звук с помощью встроенного массива микрофонов.Датчик Kinect имеет внутренний процессор для обработки данных и управления ими перед отправкой в ​​комплект разработки программного обеспечения (SDK) [9], что снижает нагрузку на ПК. Разработанная система состоит из двух приложений. Приложение Windows Presentation Foundation (WPF) фиксирует размеры тела пользователя, а приложение Unity3D накладывает модель ткани на пользователя перед устройством. Необходимые параметры тела для одежды, такие как рост, длина плеч, длина рук, внутренний шов и длина от шеи до бедер, рассчитываются с учетом суставов скелета Kinect.Комплексные параметры тела, такие как обхват груди, талии, бедер, бедер и коленей, рассчитываются с использованием информации, полученной от датчика глубины Kinect. Также была исследована применимость одного датчика глубины для измерения параметров человеческого тела. На данном этапе выбор размерной категории одежды зависит от правильности замеров упомянутых выше параметров тела. После проведения измерений система определит пол пользователя с помощью разработанного приложения Unity с когнитивным сервисом.Впоследствии отфильтрованные 3D-модели одежды будут размещены на скользящей панели, где пользователь может примерить доступные модели виртуально, используя команды жестов. Выбранная модель была наложена поверх пользователя в видеопотоке в режиме реального времени. Результаты показывают, что один датчик глубины можно успешно использовать для предлагаемой виртуальной гардеробной с дополненной реальностью.

В следующем разделе мы даем подробный обзор литературы о виртуальной раздевалке, выполненной с использованием различных методов.Далее мы представляем нашу комплексную работу, предложенную в этом исследовании, в два этапа: бесконтактное измерение параметров человеческого тела и моделирование 3D-одежды в реальном времени. Экспериментальные результаты обсуждаются в следующем разделе и, наконец, приводятся выводы и дальнейшие направления.

2. Связанные работы

В недавней литературе было предложено несколько технологий для реализации виртуальных примерочных с использованием веб-камер, массивов камер и датчиков глубины. В 2006 году Эхара и Сайто [10] использовали веб-камеру для виртуального наложения выбранной пользователем текстуры на поверхность футболки. Предлагаемый метод был реализован с помощью систем на основе изображений, включающих предварительно обученные алгоритмы и сопоставляющих их с захваченным изображением пользователя, стоящего перед синим экраном. Протопсалту и др. [11] открыли виртуальную примерочную в Интернете, которая использует стандартные измерения тела для создания виртуальных 3D-тел и маркеров для захвата движения. Основным недостатком вышеупомянутых методов является невозможность моделирования в реальном времени. Виртуальная примерочная на базе мобильных устройств Android была предложена Гарсией Мартином и Оруклю в 2012 году [12].В качестве основного датчика использовалась камера мобильного телефона, для предполагаемой работы не требовалось никакого другого оборудования. Поскольку мобильное устройство оснащено ограниченной памятью и вычислительной мощностью, способность обрабатывать 3D-симуляции в реальном времени пока невозможна на удовлетворительном уровне. Хаусвизнер и др. реализована виртуальная гардеробная с использованием нескольких камер [13], где пользователю не требуется находиться в определенной точке зрения или позе для взаимодействия с системой. Это было невозможно с реализацией одной камеры.Для разработки этой системы были использованы эффективные алгоритмы на основе графического процессора (GPU), что позволяет выполнять 3D-обработку в реальном времени.

Исследовательская работа, связанная с виртуальными гардеробными, была ускорена благодаря широкому использованию датчиков глубины на уровне расходных материалов. В этом аспекте была представлена ​​виртуальная система примерки с использованием Microsoft Kinect V1 и HD-камеры Джованни и др. в 2012 году [14]. HD-камера требовалась из-за недостаточного разрешения RGB-камеры Kinect V1. Для предложенной системы они смоделировали 115 предметов одежды в 3D.В своем обзоре «Платформы дополненной реальности для виртуальных примерочных» KinectShop [15], Bodymetrics [16], «Imagine That» [17] и Fitnect [6] были отмечены как успешные приложения в индустрии виртуальных примерочных. 15].

Кроме того, датчик Kinect использовался в приложениях KinectShop и Fitnect, где пользователь мог примерить 3D-модель ткани в режиме реального времени. Восемь датчиков глубины PrimeSense использовались в приложении Bodymetrics для 3D-моделирования ткани в соответствии с движениями пользователя.В 2014 году Умут Гюльтепе и Гюдюкбай предложили трехмерную симуляцию ткани в реальном времени на виртуальном аватаре, в которой необходимые высоты и ширины для масштабирования аватара и ткани были получены с использованием карты глубины и соединений скелета [18], полученных с датчиков глубины. Мири Ким и Ким Чиён предложили систему «Волшебное зеркало», в которой используется датчик глубины для получения параметров тела пользователя в реальном времени и соответствующего составления 3D-одежды. Помимо имитации одежды, эта система облегчает функции прически и макияжа [19].

Хотя уже предпринимались попытки реализации виртуальной перевязочной с использованием одного датчика глубины [6, 18–20], эти исследования не включали сложные трехмерные параметры тела, такие как периметр груди, талии, бедра, бедра и колена. . Они необходимы для выбора категории размера для пользователя. В предлагаемой нами работе мы включили упомянутые выше сложные параметры тела для фильтрации размеров одежды с автоматической идентификацией пола на основе захваченного кадра пользователя.Следовательно, разработанная система фильтрует подходящие модели одежды для пользователя более эффективно и продуктивно.

3. Реализация

Разработанная виртуальная примерочная на основе дополненной реальности имеет два основных этапа обработки: бесконтактное измерение параметров тела пользователя и наложение трехмерной (3D) одежды на пользователя в режиме реального времени. Для сбора необходимых параметров тела пользователя использовался датчик глубины Microsoft Kinect V2. Игровой движок Unity3D был включен для наложения 3D-моделей ткани на пользователя.Общий вид предлагаемой системы представлен на рис. 1. В предлагаемую работу включена функция гендерной идентификации для фильтрации 3D-моделей одежды, доступных для конкретного покупателя, подходящего по параметрам тела. Встроенная в систему функция распознавания жестов позволяет виртуальную примерку разной одежды.


3.1. Приложение для измерения параметров тела

Чтобы зафиксировать параметры тела пользователя с помощью датчика глубины, мы реализовали приложение C# Windows Presentation Foundation (WPF).Это приложение собирает необходимые параметры тела пользователя, который стоит перед сенсорным устройством Kinect. После запуска приложения датчик Kinect начинает собирать данные об окружающей среде через свою RGB-камеру и ИК-датчик глубины. Впоследствии промежуточное программное обеспечение датчика удаляет фоновый шум и идентифицирует движущиеся объекты на основе методов обработки изображений [21]. Приложение помогает пользователю сохранить Т-образную позу, чтобы инициировать процесс измерения параметров тела (рис. 2).Необходимые параметры тела для одежды, такие как рост, длина плеч, длина рук, длина по внутреннему шву и длина от шеи до бедер, а также соответствующие расстояния между суставами скелета (рис. 3), были рассчитаны с использованием прямых интерфейсов прикладного программирования (API) Kinect. Датчик Kinect V2 фиксирует до 25 суставов скелета (рис. 4(а)) для картирования человеческого тела, где он использует как цветовое пространство RGB, так и информацию о глубинном ИК-пространстве [22]. Среди этих 25 суставов скелета учитывались необходимые суставы скелета для расчета необходимых параметров тела, упомянутых выше.



Координаты суставов скелета камеры использовались для расчета длины сегмента кости в данном уравнении (1). Например, для расчета плеча было добавлено расстояние длины костей «правого плеча» и «левого плеча», как показано красным цветом сегментов кости на рисунке 2. В [15] авторы обсуждали процесс подробное вычисление этих длин параметров тела:где пространственные координаты камеры в метрах, заданные Kinect API, и .

На рис. 4(b) показана пространственная система координат камеры Kinect. Начало космической системы камеры находится в центре ИК-датчика (излучателя и приемника) [23]. Соответственно длину костного сегмента можно рассчитать в метрах по уравнению (1).

Помимо вышеупомянутых параметров тела, для пошива одежды требуются 3D-параметры, такие как окружность груди, талии, бедер, бедер и коленей. На практике окружность груди и талия мужчины измеряются примерно на 1-2 дюйма ниже подмышки и примерно на один дюйм ниже пупка соответственно.С другой стороны, при измерении окружности груди женщины измерение проводится вокруг бюста на вершине. Женский обхват талии измеряется вокруг самой маленькой естественной точки на талии. Периметр бедра измеряется вокруг самой большой точки бедра для обоих полов [24]. В этой предлагаемой работе информация датчика глубины сенсора Kinect использовалась для получения параметров тела в области груди, талии, бедра, бедра и колена. Мы получили изображение индекса тела, удалив фон пользователя.На рис. 5 показано изображение индекса тела. Здесь соответствующие пиксели глубины пользователя дают глубину каждого пикселя по отношению к исходной точке датчика. Чтобы получить периметр по любой заданной координате y , требуется информация о глубине вида спереди и сзади пользователя. Поэтому разработанная система сканирует спереди и сзади пользователя в два этапа. Сначала пользователь должен удерживать Т-образную позу лицом к датчику в течение 5 секунд. В течение следующих 5 секунд пользователь должен сохранять Т-образную позу лицом к датчику.На каждой глубине шага записывалась информация по и координатам грудной клетки, талии, бедра, бедра и колена. Координаты и точек груди, талии, бедер, бедер и коленей были рассчитаны следующим образом путем включения суставов скелета в наблюдения за фактическими точками тела: здесь мы получили координаты суставов скелета в физическом мире (пространстве камеры). Следовательно, уравнения (2)–(6) дают положение y в метрах. Каждый из коэффициентов приведенного выше уравнения был получен эмпирическим путем с помощью ручных и прикладных измерений.После преобразования координат камеры в координаты цветового пространства (с использованием API-интерфейса CoordinateMapper из Kinect SDK) были рассчитаны соответствующие позиции 90 319 и 90 320 в цветовом пространстве для визуализации уровней груди, талии, бедер, бедер и колен, которые показаны горизонтальными красными стрелками на теле. индексное изображение (рис. 5). Для расчета периметра по любой заданной координате y необходимо получить координаты x и z вдоль заданной линии в метрах. Изображение индекса тела, показанное на рис. 5, используется для получения соответствующих координат x пикселей (цветовое пространство) вдоль красных стрелок на каждом уровне, соответствующем телам пользователей.


Фон изображения глубины был удален путем рассмотрения индексного изображения тела (рис. 5) при сопоставлении их с правильными координатами с помощью API CoordinateMapper. Используя эти виртуальные горизонтальные линии (как отмечено на рисунке 6), которые были привязаны к телу пользователя, были получены координаты x и z для груди, талии, бедра, бедра и колена (см. рисунок 6). Соответственно, соответствующие ( x , y , z ) пространственные координаты камеры были получены в метрах.Затем уравнение (7) использовалось для расчета периметра на каждом уровне, включая переднюю и заднюю стороны пользователя. Точность вычисленных значений периметра дополнительно повышается за счет использования среднего значения двух соседних горизонтальных линий в каждой позиции, упомянутой выше. На рис. 6 показаны эти линии с изогнутыми стрелками на каждом уровне для вида спереди тела пользователя: где м — максимальное количество пикселей для данной горизонтальной/вертикальной линии в цветовом пространстве, полученное из индексного изображения тела, а p n это n th пиксель и p n +1 это n 903 6 +1 пикселТочные измерения были получены путем взятия среднего значения каждого измерения для передней и задней сторон. Медиана используется для удаления выбросов, которые могут возникать из-за нежелательных пикселей Kinect. Наконец, периметр в каждой позиции был получен путем суммирования соответствующих переднего и заднего периметров. На рис. 7 показаны комбинированные передний и задний периметры грудной клетки, талии, бедра, бедра и колена тестируемого тела (вид спереди) после выполнения необходимой регулировки для выравнивания по одной вертикальной оси.



Полученные значения параметров тела используются для категоризации модели. Разработанное WPF-приложение для бесконтактного измерения параметров человеческого тела, наконец, возвращает рассчитанную размерную категорию для топов. Эти измеренные параметры были введены в приложение Unity3D для фильтрации 3D-моделей ткани. Категория размера для топов была выбрана в соответствии с категориями размеров в таблице 1. На этом этапе мы рассмотрели наибольшее значение периметра среди трех периметров, относящихся к груди, талии и бедрам, чтобы принять решение о категории размера, которая лучше всего подходит. клиент.

+
903-39
XXS XS S М L XL XXL

Грудь 32-34 34-36 36-387 39-41 42-44 45-47 48-50
талии 23-25 ​​ 26-28 29-31 32-34 35-387 38-40 41-43
HIP 28-33 31-36 34-39 34-39 37-42 40-45 43–48 46–51

3.
2. Приложение Unity3D — Приложение для наложения 3D-ткани

Записанные параметры тела вводятся в приложение для наложения 3D-ткани, разработанное с использованием игрового движка Unity3D. Первоначально, согласно измерениям параметров тела, подходящая категория одежды для клиента была определена в соответствии с таблицей 1. Для определения пола пользователя приложение Unity3D использует когнитивный сервис [25], разработанный Microsoft и размещенный в когнитивном сервисе Azure. Сервисы. Этот сервис, основанный на машинном обучении, может возвращать уровень достоверности для человека на изображении с использованием внутренней базы данных.Используя сервис, он может определить пол по нескольким другим параметрам, таким как эмоции, поза, улыбка и растительность на лице, а также по 27 ориентирам для каждого лица на изображении. В приложении WPF после того, как Kinect SDK завершает идентификацию пользователя, кадр изображения с телом отправляется в когнитивную службу для определения пола человека. Затем 3D-модели одежды были отфильтрованы по полу и размеру одежды. Система содержит внутреннюю базу данных 3D-моделей одежды.Эта база данных содержит все 3D-модели одежды с тегами, указывающими пол и размерную категорию одежды. Как только сервис распознал пол, 3D-модели одежды были отфильтрованы по полу и размерной категории в соответствии с наличием настоящей одежды в розничном магазине.

Здесь для модели ткани использовалось 3D-программное обеспечение «3D Max» для оснастки и создания/редактирования 3D-моделей ткани [26]. После настройки 3D-модель была импортирована в проект Unity3D. Затем с помощью меню конфигурации модели гуманоида она была сопоставлена ​​с суставами модели человека [27].Полученную модель можно преобразовать в управляемую трехмерную модель гуманоида.

Чтобы создать анимированную или управляемую модель, выбранную модель необходимо оснастить. Это помогает анимировать модель ткани в соответствии с движениями скелета. Для этого в литературе использовалось несколько методов, таких как методы автоматической оснастки [28, 29]. Вместо использования автоматизированных методов мы использовали ручной процесс для проверки и построения скелета поверх модели ткани. В основном это связано с требованием гуманоидного аватара, который соответствует скелету.Здесь мы используем только модель ткани вместо модели аватара. Мы можем создать ригг-систему двумя разными способами: с помощью 3D Max с предварительно подготовленной «системой двуногих» и настраиваемой «костяной цепочкой IK». Мы использовали «Bone IK Chain» (рис. 8). Это должна быть ручная работа, такая как выравнивание модели ткани и скелета, чтобы он был одет в настоящее человеческое тело.


Затем к модели можно применить необходимые материалы в качестве материального оформления модели (рис. 9). Впоследствии модель ткани привязывается как кожа скелета, которую можно сохранить как ∗.fbx [30] до того, как оно будет импортировано в Unity3D как модель ткани гуманоида. Наконец, сфальсифицированная 3D-ткань была привязана к скелету, предоставленному устройством Kinect, с использованием Unity3D, где устройство Kinect и Kinect SDK для Unity3D использовались для идентификации человека и получения информации о глубине. Kinect API использовался для дальнейших манипуляций и наложения в реальном времени. Эти полотна располагаются сбоку экрана на слайд-баре. С помощью жеста руки (переключение слева направо или наоборот) можно выбрать другую модель ткани.Разработанная система также содержит механизм автоматического выхода (10 секунд), если пользователь не находится перед устройством Kinect.


4. Результаты и обсуждение

Приложение WPF было разработано для получения бесконтактных измерений параметров тела. Это приложение собирает необходимые параметры тела пользователя, стоящего перед сенсорным устройством Kinect. В этой предлагаемой работе комплексные параметры 3D, такие как периметры груди, талии, бедра, бедра и колена, рассматривались для выбора категории размера одежды и встраивания 3D-модели в тело пользователя в режиме реального времени.Таким образом, приложение подсказывает пользователю сохранять Т-образную позу лицом к датчику и от него в течение 5 секунд каждое, чтобы получить необходимую информацию о глубине. На рис. 10 показан пользовательский интерфейс разработанного приложения WPF. После сбора необходимой 3D-информации необходимые параметры тела были рассчитаны с использованием уравнений (1)–(7). Затем была получена категория размера одежды. Наконец, приложение наложения запускается со всеми параметрами измерений для фильтрации 3D-моделей одежды по признаку пола.


Результат разработанной системы представлен на рис. 11. Здесь пользователь может выбрать и виртуально примерить одежду, доступную в розничном магазине, отфильтрованную по параметрам его тела. Элементы в списке населения можно выбирать с помощью функций идентификации жестов, встроенных в решение.


В табл. 2 представлена ​​выборка измерений параметров тела человека, полученных с помощью разработанной системы и вручную, для одиннадцати мужчин.Ручные измерения проводились одним человеком с помощью измерительной ленты. Ошибка для каждого случая была рассчитана в соответствии со следующим уравнением:

17. 59 16.75 91.65 +

Пользователь Размеры длины Размеры по периметру На плечо шея INSEAM Сундук HIP талия бедро 60387

Руководство м1 17 30. 5 25,5 29,75 32,25 37,5 31 22 14,5
Значение Применение 16,88 28,41 24,97 28,93 35,15 35,48 31,24 19.56 19.56 13.93
Относительная ошибка (%) 0,71 6.85 2.08 2.76 2.76 8.99 5.39 0.77 11,09 3,93
Ручной М2 16,75 28,25 24,5 29,5 33,5 36,25 32,5 20 13,5
Значение Применение 16.69 28.587 28.5 25.02 28.99 34.51 34.51 36.55 30.86 21.78 14.59 14.59
Относительная ошибка (%) 0. 36 0,88 2,12 1,73 3,01 0,83 5,05 8.9 8,07
Руководство M3 17 26,5 22,5 31,5 32 33.25 27,5 18 13.5987 13.5987
Нанесение на 16.98 16.98 28.61 24.65 30.03 33.34 33.52 27,63 20,13 13,28
Относительная погрешность (%) 0,12 7,96 9,56 4,67 4,19 0,81 0,47 11,83 1,63
Руководство M4 M4 17 17 9 29.25 25 9 30.25 30.25 30.25 36 9 36 30. 00 21 14,5
58 29,85 25,18 30,89 31,68 36,19 30 19,93 14,02
Относительная погрешность (%) 2,47 2,05 0,72 2,12 5,43 0.53 1.64 5.1 5.1 3.31 3.31
Руководство M5 16 29.25 26.5 26.75 30.75 32.00 32.5 27 18,25 13,25
Значение Применение 18 29,17 26,68 32,44 35,42 38,45 33,96 20,21 14,09
Относительная погрешность ( %) 12.5 0,27 0,27 5.5 8.59 18.31 18.31 25. 74 6.74 6.34
Руководство м6 17 39.75 25,25 31 33,5 35,5 30,25 20,5 13,5
Значение Применение 17,06 35,67 26,21 31,94 32,38 35,48 27,41 21.87 181 18.1
Относительная ошибка (%) 0.35 10.26 10.26 3.03 3.03 3.34 0,06 9.39 6,68 34,07
Руководство M7 19,5 30,5 26,5 29,5 40,75 43,25 40,25 24 19,25
значение Применение 18.93 30.33 25.09 33.08 42. 15 43.85 43.85 39.57 39.41 24.41 15.61
Относительная ошибка (%) 2.92 0,56 3,77 12,14 3,44 1,39 1,69 1,71 18,91
Ручной M8 18,25 28 24 30,25 33,75 33.75 29.0387 29.59 19.59 13.25 13.25
Значение применения 17.09 29.45 29.45 25.4 29.81 33.81 34.94 28,25 19,19 13,25
Относительная погрешность (%) 6,36 5,18 5,83 1,45 0,18 3,53 4,24 1,59 0
Руководство M9 M9 27.25 27.95 28.75 28.75 34,5 38.75 38.75 30.25 30.25 22 14.75
Значение заказа 17.33 30,54 24,06 28,98 35,24 37 29,68 22,03 14,49
Относительная погрешность (%) 0,97 12,07 0,25 0,8 2,14 4.52 1.88 0,14 0,14 1.76
Руководство M10 27.75 27,5 23.5 28,5 36 36 36.5 34 21,25 14
Значение Применение 17,27 27,78 23,66 28,9 34,34 38,84 29,01 19,54 13,66
Относительная погрешность ( %) 3. 1 1.02 0,68 0.68 1.4 4.61 6.41 14.68 14.68 8.05 2.43
Руководство м11 17.75 29,75 26 30,75 32 36 30 19,5 13
Значение Применение 17,46 29,4 24,94 32,09 34,57 37,68 31.65 20.17 14.29 14.29
Относительная ошибка (%) 1.63 1.18 4,08 4,08 8.36 4.67 5,5 3,44 9,92
Средняя погрешность (%) 2,86 4,39 3,05 3,63 4,76 4,22 6,46 6.3 8,22

С учетом всех выбросов и ошибок средняя ошибка каждого измерения будет ниже 10%.

Если взять 10% в качестве граничного значения, согласно Таблице 2, мы можем увидеть, что пользователь M6 имеет несколько экстремальных значений, в то время как другие пользователи имеют меньший процент ошибок.Несколько причин приводят к высокому проценту ошибок в некоторых измерениях, полученных с помощью разработанной системы. Пользователи, одетые в мешковатые/крупные топы/брюки при проведении измерений, являются одной из основных причин отклонения результатов от ручных измерений. В качестве примера на рис. 12 показано индексное изображение тела человека в мешковатом топе и брюках, где граница пользователя отклоняется от фактического мальчика пользователя из-за одежды. Кроме того, на платье могут быть морщины.Ошибки, вносимые этими факторами при измерении координат x и z , приведут к отклонениям от ручных измерений. Разработанная система рассматривает вертикальные синие линии, как показано на рисунке 12, как границы на уровне груди, хотя фактическая граница на уровне груди указана желтыми линиями. Эта ошибка возникает из-за мешковатости рубашки пользователя, в результате чего измерения приложения отклоняются от ручных измерений.


Кроме того, если пользователь поддерживает неправильную Т-образную позу, как показано на рисунке 13, соответствующие координаты x уровня груди могут занимать более широкий диапазон из-за границы индексного изображения тела, состоящего из рук.Вертикальные синие линии на рисунке 13 являются границей на уровне груди. Горизонтальная синяя линия дает координаты x , соответствующие уровню груди, что шире фактического размера груди.


В дополнение к вышеупомянутым практическим ошибкам, Kinect не может идентифицировать черные блестящие предметы с помощью встроенного массива ИК-датчиков. Как показано на рисунке 14, пользователь носил черный пояс, в котором индексное изображение тела идентифицируется как фон. По этой причине некоторые измерения могут быть неверными, даже если на пользователе надеты необходимые для измерения ткани.


5. Выводы

Мы использовали один датчик RGB-D Kinect для получения измерений параметров тела пользователя, включая трехмерные измерения, такие как периметр груди, талии, бедер, бедер и колен, для разработки виртуальной примерочной с дополненной реальностью. Разработанное приложение успешно добавляет физическую анимацию к платью в соответствии с физическими движениями пользователя, обеспечивая реалистичную примерку. Оценка производительности показывает, что один датчик глубины применим в трехмерном моделировании ткани в реальном времени со средней ошибкой измерения менее 10%.

Доступность данных

Данные, подтверждающие результаты этого исследования, находятся в открытом доступе по адресу https://gitlab.com/sasadara/vdr-documents.

Конфликт интересов

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Благодарности

Авторы выражают благодарность Департаменту физики факультета прикладных наук Университета Шри-Джаяварденепура, Шри-Ланка, за предоставление условий для этого исследования и предоставление финансирования в рамках университетского гранта ASP/01/RE/SCI/2019/65. .Также авторы хотели бы поблагодарить г-на Дулика Гунатилаке, Zone 24×7, Коломбо, Шри-Ланка, за плодотворное обсуждение.

Законы о наблюдении за гардеробной | Конфиденциальность

Одним из краеугольных камней первых 16 лет 21-го века была конфиденциальность. Телефоны, компьютеры, АТС, реклама в Facebook, дроны; все они оказали значительное влияние на наше понимание конфиденциальности. По мере развития технологических возможностей растет и наша забота о конфиденциальности. Технологии всегда развивались намного быстрее, чем законы, и им нужно время, чтобы догнать их.Как известно любому юристу, за последние несколько лет такие компании, как Google, столкнулись с многочисленными судебными исками от тех, кто утверждал, что они очищают электронные письма, отправленные через сервер, иногда для целевых маркетинговых кампаний. Использование камер, особенно в универмагах, также подверглось критике.

Все больше и больше людей начинают осознавать, что камеры смотрят на них, пока они примеряют одежду. Некоторые из тех, кто работал в этих магазинах, утверждают, что они фальшивые; в куполе нет камеры, но создается впечатление, что она есть.Однако покупатели этого не знают и поэтому чувствуют себя вторгшимися в магазин. В штатах действуют разные, а иногда и противоречащие друг другу законы, когда речь идет об использовании камер в примерочных универмагов.

Почему магазины следят за раздевалками?

Предотвращение потерь. В некоторых магазинах, таких как Macy’s или Kohl’s, наблюдалось большое количество краж и попыток краж, и поэтому им приходилось что-то делать, чтобы с этим бороться. Большинство отметило, что эти попытки кражи были предприняты покупателями, которые забрали кучу одежды в гардеробную и конфисковали несколько из них в своей сумке или кошельке.

Исследование, проведенное Национальной федерацией розничной торговли, выявило неожиданную статистику магазинных краж. Возможно, самым удивительным является высокий уровень воровства сотрудников. Покупатели составили 38 процентов зарегистрированных краж, в то время как сотрудники не сильно отставали — 34 процента. На самом деле сотрудники воровали почти в шесть раз больше, чем средний покупатель в денежном выражении. Это объясняет, почему 70 процентов магазинов имеют видеокамеры в своих основных зонах. Детектив в штатском также присутствует в 33 процентах магазинов.Камеры и сотрудники службы безопасности, конечно же, стоят денег, и почти 40 процентов магазинов, принявших участие в опросе, заявили, что их бюджет на предотвращение убытков увеличивается из года в год.

Когда речь идет о покупательских привычках мужчин и женщин, существуют всевозможные врожденные предубеждения, поэтому кого-то может удивить тот факт, что мужчины воруют столько же, сколько и женщины. Несмотря на эту статистику, неофициальные данные свидетельствуют о том, что за женскими раздевалками следят гораздо тщательнее, чем за мужскими.Трудно сказать, насколько это распространено, но, безусловно, предполагает вторжение в частную жизнь, в значительной степени ориентированное на женщин. Законы о такого рода мониторинге различаются в зависимости от штата и тщательно изучаются.

Каковы законы для наблюдения за раздевалками?

На данный момент только 13 штатов (Алабама, Арканзас, Калифорния, Делавэр, Джорджия, Гавайи, Канзас, Мэн, Мичиган, Миннесота, Нью-Гемпшир, Южная Дакота и Юта) прямо запрещают использование любых систем мониторинга в раздевалках.Некоторые штаты, такие как Массачусетс, противоречивы в своих законах, поскольку мы смогли найти закон, в котором говорилось, что в раздевалках запрещается любое наблюдение, и другой, который разрешает это, если клиенты предварительно предупреждены об этом. Мы не уверены, какой закон был принят первым, или один из них перевешивает другой, но, учитывая, что его нет в этом списке из 13 штатов, вполне вероятно, что предупреждение клиентов является законом.

Это предупреждение обычно приходит в виде знака, вывешенного за пределами раздевалок, язык которого может варьироваться и временами звучат довольно двусмысленно.В других 37 штатах законы требуют, чтобы такие вывески были размещены, чтобы клиенты, входящие в раздевалки, знали, что за ними потенциально наблюдают. Обычно за клиентами следит кто-то того же пола, что и они, но бывают случаи, когда это может быть не так.

Этот мониторинг должен выполняться только для предотвращения потерь. Любой мотив, кроме этого, является незаконным и приведет к большому штрафу магазина. Нет, это незаконно, когда кто-то фотографирует на мобильный телефон кого-то другого в раздевалке, и нет, сотрудники службы безопасности не имеют права записывать раздевалки, а затем брать этот фильм домой.Если бы это произошло, это было бы прямым нарушением Закона о предотвращении видеовуайеризма и привело бы к уголовному преследованию этого человека. Однако, несмотря на то, что обычно ничего зловещего не происходит, многие люди все еще чувствуют, что их оскорбили, потому что есть разумное ожидание уединения, когда кто-то входит в раздевалку и закрывает дверь.

Может показаться противоречивым, даже лицемерным, что за клиентами следят гораздо более тщательно, чем за сотрудниками.Как упоминалось ранее, работники крадут продукцию в среднем на 715 долларов, а клиенты крадут в среднем на 129 долларов, что намного меньше, чем те, кому платит работодатель.

Какие законы касаются конфиденциальности?

Помимо вышеупомянутого VVPA, имело место множество дел, касающихся конфиденциальности, которые создали прецедент с точки зрения применения закона и Конституции. Эта фраза «разумное ожидание конфиденциальности» впервые была зафиксирована в деле Katz v.США (1967 г.), в котором федеральные агенты прикрепляли подслушивающее устройство к телефону-автомату по подозрению в том, что Кац незаконно передавал информацию об азартных играх. Верховный суд отменил первоначальный приговор решением 7-1 на том основании, что, хотя физического вторжения не было, Четвертая поправка «защищает людей, а не места».

Законы в каждом штате, касающиеся наблюдения за раздевалками, а также общего использования видеоустройств в общественных и частных местах, несколько изменчивы с точки зрения формулировок и специфики применения закона.В общем, все дело в цели мониторинга. Следует повторить, что любая видеосъемка или фотографирование человека без его ведома или согласия в районе, в котором у него есть разумные основания ожидать уединения, категорически запрещена; особенно если указанные съемки носят зловещий характер.

Однако

Конфиденциальность и правоохранительные органы — это тонкая грань для полиции и других сотрудников службы безопасности, пытающихся предотвратить преступление. Кац был таким важным постановлением, потому что он впервые расширил конституционную защиту, включив в нее электронные устройства наблюдения.Усовершенствованные технологии означают, что законодательство о конфиденциальности необходимо постоянно пересматривать и обновлять. Что касается конфиденциальности в раздевалке, она установила строгую политику в отношении внедрения и использования камер и / или мониторов для предотвращения потерь.
Магазины постоянно борются с магазинными ворами. Сообщалось, что в 2014 году они потеряли товарно-материальные запасы на сумму около 44 миллиардов долларов из-за липких пальцев. Поскольку людям необходимо скрывать то, что они пытаются украсть, магазины больше не позволяют людям брать одежду в туалет, а раздевалки находятся под наблюдением сотрудников по предотвращению убытков. Но растущий общественный резонанс по поводу того, что за ними наблюдают во время переодевания, даже с самыми лучшими намерениями, может привести к тому, что многие из них изменят свой подход к поимке и предотвращению краж.

портативных изображений, фотографий и изображений примерочной на Alibaba

Примечание: некоторые товары запрещены для отображения / предложения для продажи на нашем веб-сайте в соответствии с политикой листинга продуктов. Например, такие лекарства, как аспирин.

30-60 долл. США / шт. (цена FOB)

200 шт. (мин.Заказать

US $ 100-350 / набор (FOB Price) (FOB Price)

15 комплектов (мин. Заказать)

US $ 55-321 / набор (FOB Price)

1 (мин. Заказать)

US $ 150-350 / набор (FOB Price)

5 комплектов (мин. Заказать)

US $ 100-380 / набор (FOB Price)

10 комплектов (мин. Заказать

US $ 1-300 / Piece (FOB Price) (FOB Price)

1 шт. (мин. Заказать)

US $ 100-350 / Pize (FOB Price)

1 шт. (мин. Заказать)

US $ 60-250 / US $ 60-250 / Unit (FOB Price)

1 блок (мин. Заказать)

US $ 60-299 / набор (FOB Price)

1 комплект (мин.Заказать

US $ 25-270 / Piece (FOB Price) (FOB Price)

1 шт. (мин. Заказать)

US $ 152.1-321 / Набор (FOB Price)

1 (мин. Заказать)

US $ 99.52-498.36 / (FOB Price)

5 комплектов (мин. Заказать)

US $ 125.56-156.95 / UNIT (FOB Price)

1 шт. (мин.Заказать

US $ 130-500/ Piece (FOB Price) (FOB Price)

1 шт. (мин. Заказать)

US $ 23-100 / шт. (FOB Price)

1 шт. (мин. Заказать)

US $ 39.99-59.99 / набор (FOB Price)

1 комплект (мин. Заказать)

US $ 2.5-22.5 / Piece (FOB Price)

1000 шт. (мин.Заказать

US $ 1.9-9.9 /

3 Piece (FOB Price) (FOB Price)

500 штук (мин. Заказать)

US $ 80-200 / Price (FOB Price)

10 штуки (мин. Заказать)

US $ 119-182 / набор (FOB Price) (FOB Price)

1 комплект (мин. Заказать)

US $ 99-299 / PICE (FOB Price)

1 шт. (мин.Заказать

US $ 6.5-25 / Piece (FOB Price) (FOB Price)

100 шт. (мин. Заказать)

US $ 90-120 / Price (FOB Price)

1 шт. (мин. Заказать)

US $ 50-150 / набор (FOB Price)

5 комплектов (мин. Заказать)

US $ 599-699 / Набор (FOB Price)

1 комплект (мин.Заказать

US $ 100-400 / набор (FOB Price) (FOB Price)

1 комплект (мин. Заказать)

US $ 56-772 / набор (FOB Price)

1 (мин. Заказать)

US $ 60-250 / US $ 60-250 / Unit (FOB Price) (FOB Price)

1 блок (мин. Заказать)

US $ 283.0-283 / PICE

1 шт. (мин.Заказать

US $ 125.56-156.95 / UNIT (FOB Price) 13 (FOB Price)

1 блок (мин. Заказать)

US $ 130-500/ Piece (FOB Price)

1 (мин. Заказать)

US $ 60-299 / набор (FOB Price)

1 комплект (мин.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.