Provador virtual multimodal com kinect para o varejo de moda

Abstract

O comércio eletrônico de moda no Brasil apresenta faturamento crescente, mas convive com taxas elevadas de devolução em razão da dificuldade de antecipar tamanho, caimento e adequação estética das peças no corpo do consumidor. Nesse contexto, este trabalho propõe um estudo conceitual sobre provadores virtuais de moda baseados em Realidade Aumentada, Inteligência Artificial e sensor Kinect, com interação multimodal por voz e gestos, tomando o projeto ARtificial como prova de conceito. A pesquisa combina revisão estruturada da literatura sobre provadores virtuais, sensores de profundidade, interfaces multimodais e recomendação de moda com a sistematização de requisitos funcionais e não funcionais para um provador em ambiente de loja física integrado a aplicações móveis. A partir dessa base, são definidas uma arquitetura conceitual centrada no Kinect como hub de captura de corpo e voz e diretrizes de concepção de interface e experiência do usuário, materializadas em protótipos de alta fidelidade desenvolvidos em Figma. O estudo contribui ao explicitar um modelo de provador virtual multimodal alinhado ao contexto brasileiro e organizado para orientar uma futura etapa de desenvolvimento técnico e avaliação experimental de usabilidade, desempenho de captura e impactos sobre a incerteza de compra.

The Brazilian online fashion market has shown consistent revenue growth but still faces high product return rates due to the difficulty of anticipating size, fit, and visual suitability of garments on the consumer’s body. In this context, this study presents a conceptual investigation of fashion virtual fitting rooms based on Augmented Reality, Artificial Intelligence, and the Kinect sensor, with multimodal interaction through voice and gestures, using the ARtificial project as a proof of concept. The research combines a structured literature review on virtual fitting rooms, depth sensors, multimodal interfaces, and fashion recommendation models with the systematization of functional and non-functional requirements for an in-store fitting room integrated with mobile applications. Based on this foundation, a conceptual architecture is defined, positioning Kinect as a central hub for body and voice capture, alongside design guidelines for user interface and experience, which are materialized in high-fidelity prototypes developed in Figma. The study contributes by outlining a multimodal virtual fitting room model tailored to the Brazilian context and organized to guide a subsequent phase of technical development and experimental evaluation of usability, capture performance, and its impact on purchase uncertainty.