【摘 要】
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人体参数测量在服装定制、人机工程学等诸多其它领域有着较为广泛的应用。传统的人体参数测量方法有测量过程所需时间较长、测量的准确度依赖人的经验水平等不足之处。近年来
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人体参数测量在服装定制、人机工程学等诸多其它领域有着较为广泛的应用。传统的人体参数测量方法有测量过程所需时间较长、测量的准确度依赖人的经验水平等不足之处。近年来,随着计算机技术的发展,对人体参数测量方法的相关研究逐渐由传统方法转向非接触式测量方法,许多学者提出了创新的测量方法,这些方法虽然在一定程度上可以解决耗时长、测量不精确的问题,但无法完全满足各领域所需的任意场景下测量、准确测量、大批量重复测量的要求。本研究致力于解决上述各领域的测量需求,对现有的非接触式人体参数测量方法进行了研究,并针对人体轮廓提取、人体特征点提取、人体参数测量模型构建三个步骤进行了优化与改进,提出了一种基于深度学习的人体参数测量方法。本研究通过实验验证了该方法的可行性与准确性,证明该方法可以满足上述领域的测量要求,并将该方法在实际场景进行了应用。本文主要工作内容如下:(1)对现有人体轮廓提取方法进行研究,对比分析了各类型的人体轮廓提取方法的优点与不足,引入并应用神经网络知识,提出了一种基于深度学习的人体轮廓提取方法;(2)研究现有人体特征点提取方法,比较分析各类型特征点提取方法的优缺点,综合现有的两种特征点提取方法,提出了一种结合先验知识和轮廓特征的人体特征点提取方法;(3)基于本研究的轮廓提取方法和特征点提取结果,结合先验人体知识,将人体分为六类,并进行相关分析以选择适当的模型自变量。采用新的函数进行回归分析,最终构建了各类别的人体参数测量模型;(4)采集了311组人体样本数据,并设计了实验,对基于深度学习的人体参数测量方法进行了测量准确度的验证,并与一家智能科技公司进行合作,将该方法应用于一款服装软件中,使其在实际场景得到了应用。经过实验验证与实际场景的应用,基于深度学习的人体参数测量方法测量准确度高,可以实现任意场景测量、准确测量、大批量重复测量、多部位测量的目标。
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