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基于BodyPix的非接触式人体测量 被引量：4
1
作者 李科 毋涛 《国外电子测量技术》 2020年第7期89-93,共5页
人体测量技术是服装制造业中一个重要的环节,一种便捷、高效率、高精度的人体测量技术可为服装行业的制造提供数据基础。针对传统二维图像人体测量方法中过程繁琐、耗时等问题,提出将基于TensorFlowj.s的BodyPix应用到人体测量中的新思... 人体测量技术是服装制造业中一个重要的环节,一种便捷、高效率、高精度的人体测量技术可为服装行业的制造提供数据基础。针对传统二维图像人体测量方法中过程繁琐、耗时等问题,提出将基于TensorFlowj.s的BodyPix应用到人体测量中的新思路,在BodyPix分割工具获取到人体二维分割图像的基础上通过像素点扫描的方法把人体各部位的图像尺寸转换为真实尺寸,可以有效提高服装行业中在面对批量服装定制时量体的速度。实验结果中人体的围度误差在-0.969^+0.855,长度误差在-0.944^+0.723。有效提高了人体测量的精准性和测量速度,表明了将BodyPix应用到人体测量中的鲁棒性。 展开更多
关键词 BodyPix 非接触人体测量 二维图像 图像学尺寸 人体部位分割
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PMMWI与VI优势互补的人体隐蔽违禁物检测与定位 被引量：2
2
作者 赵国 秦世引 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第10期2011-2025,共15页
根据公共场所人体安检的性能要求和技术需求,将被动毫米波成像(PMMWI)的可透视成像性能优势与可见光成像(VI)的细节高分辨性能优势相结合,提出一种基于PMMWI与VI优势互补的人体隐蔽违禁物检测与定位算法。首先,提出一种基于低层特征融... 根据公共场所人体安检的性能要求和技术需求,将被动毫米波成像(PMMWI)的可透视成像性能优势与可见光成像(VI)的细节高分辨性能优势相结合,提出一种基于PMMWI与VI优势互补的人体隐蔽违禁物检测与定位算法。首先,提出一种基于低层特征融合的改进U-Net以增强深度神经网络(DNN)对PMMWI中弱小目标轮廓的敏感度,提高PMMWI中人体轮廓和隐蔽违禁物的分割精度,并同时实现VI中人体轮廓的像素级分割;然后,在PMMWI和VI中的人体轮廓分割基础上,通过基于人体轮廓的尺度变换与滑动适配实现PMMWI人体轮廓和VI人体轮廓的良好配准,根据配准结果实现单帧图像中人体隐蔽违禁物的高效检测;最后,通过序列图像检测结果的对比融合与优化决策给出隐蔽违禁物的定位结果。一系列综合实验与对比分析结果,验证了提出的人体隐蔽违禁物检测与定位算法的性能优势。 展开更多
关键词 毫米波安检 被动毫米波成像(PMMWI) 人体轮廓分割 深度学习 深度神经网络(DNN) 隐蔽违禁物检测与定位
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人体屈体角度图像识别关键技术研究
3
作者 卢旭 张钰婧 卓胜达 《软件导刊》 2018年第6期210-212,共3页
随着社会的发展,人体图像识别的应用也越来越广泛,并出现了很多关于人体图像识别的新方法。研究人体屈体角度识别的实现方法,结合人体图像处理的一般流程,对人体屈体角度图像识别算法的预处理、人体图像分割、特征提取和特征判断匹配等... 随着社会的发展,人体图像识别的应用也越来越广泛,并出现了很多关于人体图像识别的新方法。研究人体屈体角度识别的实现方法,结合人体图像处理的一般流程,对人体屈体角度图像识别算法的预处理、人体图像分割、特征提取和特征判断匹配等步骤进行阐述,介绍了其中的关键技术——人体图像分割和特征点提取,并对现有算法的优缺点进行分析,以期为相关研究提供参考。 展开更多
关键词 人体图像识别 屈体角度 人体图像分割 特征点提取
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基于人脸检测和关键点识别的快速人体组件划分
4
作者 马旋 杨若瑜 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2013年第1期273-276,324,共5页
人体组件划分用来检测视频帧或静态图像中的人体,并将其划分为头部和四肢等独立区域,是人体精确三维重建和动作识别等后续研究的重要基础。提出一种新的人体组件划分算法,算法主要针对无肢体重叠的人体图像,首先利用人脸检测技术快速定... 人体组件划分用来检测视频帧或静态图像中的人体,并将其划分为头部和四肢等独立区域,是人体精确三维重建和动作识别等后续研究的重要基础。提出一种新的人体组件划分算法,算法主要针对无肢体重叠的人体图像,首先利用人脸检测技术快速定位人体大致范围,再通过边缘检测获取准确的人体轮廓,最后设计并使用高效的十字链表存储和检索方法,完成基于轮廓关键点查找的人体组件划分。实验表明该方法具有较好的实时性和准确率。 展开更多
关键词 人体组件划分 人脸检测 边缘检测 十字链表 关键点
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基于ResUnet对抗网络的脑瘤图像分割方法 被引量：2
5
作者 罗耀 《微型电脑应用》 2021年第7期13-15,20,共4页
定位病灶并将病灶分离出来一直是图像医学研究的热点,为快速准确地将脑肿瘤从脑部磁共振图像中分离出来,在了解传统脑肿瘤分割方法不足之处后,提出了基于ResUnet对抗网络的磁共振图像脑肿瘤分割方法。它的总框架是生成对抗网络,在对抗... 定位病灶并将病灶分离出来一直是图像医学研究的热点,为快速准确地将脑肿瘤从脑部磁共振图像中分离出来,在了解传统脑肿瘤分割方法不足之处后,提出了基于ResUnet对抗网络的磁共振图像脑肿瘤分割方法。它的总框架是生成对抗网络,在对抗网络的生成器部分内嵌ResUnet。这种结构使得此语义分割的神经网络具有对抗网络无需在学习过程中进行推断的优点,具有残差网络的梯度不易消失的优点,同时能充分发挥Unet的特点。最后,以某医院提供的磁共振成像图片为样本经行训练,在与两种传统方法比较结果后,证明此方法有一定优势。 展开更多
关键词 生成对抗网络 ResUnet 卷积神经网络 MRI 脑瘤分割
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复杂背景的人脸检测方法
6
作者 马松岩 杜天苍 《北京石油化工学院学报》 2010年第1期46-50,共5页
由于原始的Adaboost方法在复杂图片上检测人脸效果不够理想,所以提出了一种能够处理复杂背景图片的人脸检测方法,即基于肤色的Adaboost检测方法。该方法具有肤色分割的检测率高、适应性强和AdaBoost算法检测速度快等优点。首先,通过人... 由于原始的Adaboost方法在复杂图片上检测人脸效果不够理想,所以提出了一种能够处理复杂背景图片的人脸检测方法,即基于肤色的Adaboost检测方法。该方法具有肤色分割的检测率高、适应性强和AdaBoost算法检测速度快等优点。首先,通过人脸肤色的统计特征对图像进行肤色分割,得到候选人脸区域;然后使用经过训练的AdaBoost算法级联分类器对候选人脸区域进行检测,最终得到精确定位的人脸。经过实验证明,基于肤色分割的Adaboost人脸检测方法比原始的Adaboost方法在鲁棒性上有了很大提高。 展开更多
关键词 ADABOOST 肤色分割 人脸检测
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