Plataforma tecnológica probador virtual para mejorar la experiencia del comprador en el comercio electrónico de la moda

Abstract

En el presente trabajo, se desarrolló la implementación de un probador virtual basado en algoritmos de visión por computadora para mejorar la experiencia de compra en el comercio electrónico de prendas de vestir. Los objetivos específicos fueron determinar el algoritmo más óptimo para el reconocimiento de partes del cuerpo, lograr un alto grado de exactitud y realismo en el probador virtual, y garantizar la calidad de la aplicación móvil del ecommerce NavyFit al implementar esta funcionalidad. Para lograr estos objetivos, se llevó a cabo un estudio exhaustivo de algoritmos de visión por computadora, evaluando su precisión y tiempo de ejecución. Se desarrolló y ajustó el probador virtual utilizando técnicas de aprendizaje automático y se evaluó su rendimiento con conjuntos de datos de imágenes diversas. Además, se integró el probador virtual y la aplicación móvil donde se realizaron pruebas exhaustivas utilizando herramientas de testing. Los resultados destacan un algoritmo de reconocimiento de prendas y partes del cuerpo altamente preciso, capaz de aplicarse a diferentes tipos de prendas y personas. El probador virtual mostró un alto grado de exactitud y realismo en las simulaciones. Además, la aplicación móvil NavyFit demostró una calidad satisfactoria al implementar esta funcionalidad, superando las pruebas de rendimiento y funcionalidad. En conclusión, esta investigación proporcionó una solución efectiva para mejorar la experiencia de compra en el comercio electrónico de prendas de vestir mediante la implementación de un probador virtual preciso y realista. La integración exitosa en la aplicación móvil NavyFit brinda a los usuarios la posibilidad de probarse virtualmente la ropa antes de comprarla, mejorando la toma de decisiones y reduciendo las devoluciones. Estos hallazgos contribuyen al avance de la tecnología de visión por computadora y su aplicación en el campo del comercio electrónico.

In the present study, the implementation of a virtual fitting room based on computer vision algorithms was developed to enhance the online shopping experience for clothing. The specific objectives were to determine the most optimal algorithm for body part recognition, achieve a high degree of accuracy and realism in the virtual fitting room, and ensure the quality of the NavyFit mobile application by integrating this functionality. To achieve these objectives, a comprehensive study of computer vision algorithms was conducted, evaluating their accuracy and execution time. The virtual fitting room was developed and fine-tuned using machine learning techniques, and its performance was evaluated using diverse image datasets. Additionally, extensive testing was carried out by integrating the virtual fitting room into the NavyFit mobile application. The results highlight a highly accurate body part recognition algorithm that can be applied to different types of clothing and individuals. The virtual fitting room demonstrated a high degree of accuracy and realism in the simulations. Furthermore, the NavyFit mobile application exhibited satisfactory quality when implementing this functionality, surpassing performance and functionality tests. In conclusion, this research provided an effective solution to enhance the online shopping experience for clothing by implementing a precise and realistic virtual fitting room. The successful integration into the NavyFit mobile application allows users to virtually try on clothes before making a purchase, improving decision-making and reducing returns. These findings contribute to the advancement of computer vision technology and its application in the field of e-commerce.