Sistema de recomendación de prendas basado en reconocimiento corporal (SISCORP)

Abstract

Durante los últimos años, la tecnología ha evolucionado de manera acelerada, a la par que muchos emprendimientos han surgido y se han consolidado. En especial, los últimos dos años han sido un desafío para las empresas y negocios en todo el mundo debido a la pandemia que ha afectado a la mayoría de los rubros, impulsando aún más la necesidad de adaptación y transformación digital. Bajo ese contexto, los negocios cuyo canal principal de ventas era de manera presencial, se vieron obligadas a digitalizarse lo más pronto posible, si aún no lo habían hecho, para poder subsistir en este mundo tan competitivo de los negocios, incluso, hoy en día es primordial que un emprendimiento o negocio se encuentre presente en diversas plataformas y que ofrezcan diversos canales de ventas. Una de estas opciones es a través de su sitio web, que dispone de diversas funcionalidades, como el de realizar las compras desde la web sin necesidad de acudir presencialmente en una tienda física. Los desafíos más importantes en la venta de ropa se relacionan con una gran barrera que enfrentan los clientes, quienes no pueden probarse las prendas como lo harían en una tienda física y no siempre tienen la confianza necesaria para realizar compras de ropa por internet, debido a los posibles inconvenientes que puedan surgir, especialmente si se equivocan en el tamaño de la prenda o si esta no les queda como esperaban. Estos problemas pueden resultar en una pérdida de tiempo y dinero, debido a las gestiones necesarias para la logística de devolución, que es una de las principales barreras para un desarrollo sostenible del comercio electrónico en este sector. El presente trabajo se ha propuesto el poder integrar un sistema de reconocimiento corporal que, mediante la captura de dos fotos, permita funcionar como un probador de ropa virtual y conocer la talla que debe solicitar según los parámetros establecidos por el comercio, en la cual el sistema se pueda incorporar en cualquier negocio bajo la modalidad de suscripción mensual. Este sistema tendrá un margen de error máximo del 2% con el cuál es suficiente para poder asignarle y visualizar la prenda dentro de los rangos establecidos.

During the last few years, technology has evolved rapidly, and many startups have emerged and consolidated. In particular, the last two years have been a challenge for companies and businesses worldwide due to the pandemic that has affected most sectors, further driving the need for digital adaptation and transformation. Under this context, businesses whose main sales channel was in-person were forced to digitize as soon as possible, if they had not already done so, to survive in this highly competitive business world. Nowadays, it is essential for a startup or business to be present on various platforms and offer various sales channels. One of these options is through their website, which has various functionalities, such as making purchases online without the need to physically visit a physical store. The most important challenges in clothing sales are related to a significant barrier faced by customers who cannot try on clothes as they would in a physical store and do not always have the necessary confidence to make clothing purchases online due to possible inconveniences that may arise, especially if they make mistakes in the size of the garment or if it does not fit as expected. These problems can result in a loss of time and money, due to the necessary logistics for return, which is one of the main barriers to sustainable development of e-commerce in this sector. This paper aims to integrate a body recognition system that, through the capture of two photos, allows it to function as a virtual fitting room and determine the size that the customer should request according to the parameters established by the commerce. The system can be incorporated into any business under the monthly subscription modality. This system will have a maximum margin of error of 2%, which is sufficient to assign and visualize the garment within the established ranges.