El proyecto tiene por objetivo investigar en todos aquellos avances en los campos de la visión artificial y la computación gráfica, que puedan dar lugar a mejorar la experiencia del usuario y reducir las fuentes de error al utilizar tecnologías de escaneado en 3D. La tendencia en la manera en que se obtiene la información antropométrica de usuario ha cambiado mucho en los últimos años, pasando de ser los escáneres 3D de laboratorio los que toman medidas del usuario, a que sea el propio usuario el que participe de forma activa en el proceso de captura y medida mediante tecnología de consumo, y llegue a integrarse como parte de su proceso de compra online o seguimiento de su estado físico. Esto se debe al reciente desarrollo de nuevas tecnologías de escaneado basadas en métodos de bajo coste, como las reconstrucciones 3D basadas en datos, que estiman la forma corporal en 3D a partir de unos pocos parámetros de entrada del usuario, de imágenes o de vídeos. Estas tecnologías tienen bajos requisitos de hardware, lo que las hace potencialmente adecuadas para ser implementadas en dispositivos low-cost para tiendas minoristas o incluso implementadas en una aplicación. En esta línea, se han desarrollado diversas metodologías de reconstrucción 3D que permiten la creación del avatar de una persona o de su pie en 3D de manera fiable y precisa. Sin embargo, hasta ahora estas técnicas requerían que la captura se realizase en condiciones óptimas, lo cual, desde el punto de vista de la experiencia de usuario, suponía importantes limitaciones en su uso. En la primera anualidad del proyecto se exploraron las diferentes posibilidades de mejora, realizándose adaptaciones en la tecnología que han continuado en la segunda anualidad. Además, se ha colaborado estrechamente con las empresas para ir garantizando su aplicación en los sectores como la venta online de indumentaria y calzado, actividad física y deporte, y salud, donde más se demanda.

En reconstrucción 3D del cuerpo: - Mejora en la captura y procesado: Con el fin de mejorar la experiencia durante la adquisición (captura), se han explorado métodos basados en Inteligencia Artificial (IA) para dar feedback en tiempo real al usuario en relación a la detección de figura corporal, y así saber que el proceso se está realizando correctamente. - Se han utilizado imágenes obtenidas de la experimentación con usuarios en entorno real llevada a cabo durante el proyecto, es decir, fotos tomadas por usuarios no expertos en su hogar en condiciones de iluminación y de escenario no controladas, para mejorar la detección de la silueta de la persona (segmentación) con IA y hacerla más robusta frente a casos normales de uso. El resultado es que la segmentación presenta una precisión y robustez muy altas (coincidencia por encima del 90% con la realizada por un humano). - Mejora de las instrucciones, el diseño, y la recuperación y visualización de resultados de acuerdo al feedback obtenido con las empresas colaboradoras en el proyecto, los usuarios y la vigilancia del mercado. Gestión de datos personales: En cuanto al tratamiento y almacenamiento de datos personales, se ha estado trabajando en dos vías. Por un lado, se ha participado en una fase piloto llevada a cabo por el AI HLEG de la Comisión Europea (High-Level Expert Group on Artificial Intelligence), para facilitar la verificación del cumplimiento de los requisitos éticos para un uso fiable de Inteligencia artificial. Por otro lado, se ha trabajado en elaborar una política de privacidad y protección de datos para el uso del sistema de reconstrucción 3D. En reconstrucción 3D del pie: Con la intención de facilitar la experiencia de uso, y en base a los comentarios de una de las empresas colaboradoras del proyecto, se ha explorado un proceso mediante técnicas de IA que proveerá de feedback al sujeto mientras realiza las fotografías necesarias, detectando objetos en tiempo real. En reconstrucción 3D de espumas fenólicas y pies en descarga: Se ha desarrollado una herramienta para guiar durante el escaneado de espumas fenólicas y pies en descarga, muy empleados por podólogos para elaborar plantillas (Figura 3). Los objetivos de la exploración en el desarrollo de la herramienta han sido, entre otros: definir los parámetros de configuración y un protocolo de escaneo para garantizar una experiencia de uso y calidad satisfactorias, y ver el nivel de precisión alcanzado. Los mercados más proclives y atractivos para la explotación comercial de alternativas de negocio fundamentadas en la customización masiva basada en la morfología son los mercados de venta online de calzado e indumentaria y salud. Los avances del proyecto permitirán abordar dichas necesidades con el fin de adecuarse a las diferentes demandas de cada mercado.