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基于随机森林算法的服装3D人体特征识别 被引量：3
1
作者 王帅军 袁晔 《北京服装学院学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2017年第3期75-80,共6页
提出了一种基于随机森林算法的3D人体特征识别算法.首先,利用bootsrap重抽样从3D人体特征样本中抽取多个样本,并对每个bootsrap样本进行建模,生成一定数量的决策树,在此基础上组合多个决策树的预测,通过投票预测特征点,把投票比例最高... 提出了一种基于随机森林算法的3D人体特征识别算法.首先,利用bootsrap重抽样从3D人体特征样本中抽取多个样本,并对每个bootsrap样本进行建模,生成一定数量的决策树,在此基础上组合多个决策树的预测,通过投票预测特征点,把投票比例最高的点作为特征点.然后,利用3次B样条对特征点进行拟合得到3D扫描人体轮廓线,并测定人体尺寸数据.最后,将测试结果与标准测量结果进行比较,计算误差值.仿真实验表明,该方法对不同的3D扫描人体模型具有良好的识别效果. 展开更多
关键词 随机森林算法 服装3D人体 3次B样条 特征识别
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基于SURF算法的服装3D人体特征点识别 被引量：2
2
作者 董梦娇 袁晔 《北京服装学院学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2018年第4期37-44,共8页
针对服装大规模量身定制需要解决的关键技术问题,本文主要研究3D服装人体的特征点识别,故此本文提出了一种基于SURF算法的服装3D人体特征点识别算法.首先将处理后的3D人体点云图像转换为人体深度图像,其次由SURF算法在此基础上进行人体... 针对服装大规模量身定制需要解决的关键技术问题,本文主要研究3D服装人体的特征点识别,故此本文提出了一种基于SURF算法的服装3D人体特征点识别算法.首先将处理后的3D人体点云图像转换为人体深度图像,其次由SURF算法在此基础上进行人体特征点识别;然后通过样条拟合对识别得到的特征点进行拟合,进而得到3D人体特征线,即人体轮廓线,并测量人体尺寸数据.最后,将本文算法测量数据与标准测量数据进行对比,计算绝对误差和相对误差值.仿真结果表明,本文算法对于各类3D扫描人体模型均具有不错的识别效果以及测量结果,为后续的3D服装数字化造型研究奠定了基础. 展开更多
关键词 深度图像 SURF算法 服装3D人体 特征点识别 样条拟合
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基于卷积神经网络的3D服用人体特征识别 被引量：2
3
作者 敦宏丽 袁晔 《北京服装学院学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2018年第3期54-61,共8页
提出了一种基于卷积神经网络的3D人体特征识别算法。首先,获取训练数据,具体包括数据的去冗余、3D到2D的投影以及人体局部区域图像的获取。然后,根据局部图像的大小,设计神经网络的结构,并进行参数初始化,对网络进行训练,通过调整网络... 提出了一种基于卷积神经网络的3D人体特征识别算法。首先,获取训练数据,具体包括数据的去冗余、3D到2D的投影以及人体局部区域图像的获取。然后,根据局部图像的大小,设计神经网络的结构,并进行参数初始化,对网络进行训练,通过调整网络参数提高网络的准确度。基于训练好的网络,通过对人体自上而下的扫描获取的人体局部图像进行特征识别并获取其对应的特征概率,通过阈值以及特征变化判定出特征出现在人体的的相对位置。然后,使用最小二乘拟合将经过该位置的横向切面与3D人体模型相交的二维点离散坐标点进行闭合曲线拟合,计算出人体各部位的尺寸。最后将测试结果与标准测量结果进行比较,计算出误差值。仿真实验结果表明,通过该方法可以较好的实现对各种差异性3D扫描人体模型的特征识别。 展开更多
关键词 卷积神经网络 服装3D人体 特征识别 最小二乘拟合
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