隨著經濟的快速發展，鞋類逐漸成為時尚型商品，具有個人化設計的需求。於擴增實境中進行即時性鞋品虛擬試穿，被視為能滿足此需求的互動技術，過往研究亦已實現其功能雛形，然而多需採用深度攝影機，造成效能與實用價值上諸多的限制。為克服此一問題，本項技術發展全新的研究方法，僅以單一張彩色影像，即可快速完成影像中人體足部之三維辨識、追蹤與定位，藉此準確投影三維鞋品模型，呈現高擬真的試穿過程。主要創新之處在於結合深度學習方法，系統化產生大量訓練資料，包括電腦繪圖合成，與人工標註之真實數據兩類，建立卷積神經網路模型的辨識智能，準確估算二維影像中足部的三維姿態。成果不僅具有方法論的創新價值，亦可大幅提高虛擬試鞋的使用性。
由於不需深度資訊的三維匹配計算，可顯著提高即時運算效率，並克服易於受到光照條件、環境物件的干擾。此外，以彩色影像作為輸入資料，故僅需使用一般行動裝置或手機，賦予虛擬試鞋功能極大的使用彈性，可同時支援智慧型電子與行動商務，展示擴增實境在商品展示上的應用價值。

克服虛擬試穿之技術限制，基於深度卷積神經網路，僅需使用普通相機，輸入單一彩色影像，進行足部辨識與追蹤。建立全球首創之足部影像訓練資料集，提供三維姿態估計的標注數據。未有發表之學術論文，可由單一張彩色影像中，估算人體足部的三維姿態。前Google AI團隊，開發出相似虛擬試鞋功能，但無法得知其細節。

虛擬商品試穿創造新穎的購物體驗，實現線上至線下(O2O)的新零售概念，消費者不受場域限制，隨時評估商品與自身的搭配效果，藉此快速、大量瀏覽不同設計，落實產品個人化的概念。將可部署於一般行動裝置或手機，同時支援智慧型電子與行動商務，以及實體場域的體感互動裝置，作為產品展示、品牌行銷的有效工具。