基于深度学习的人体参数测量方法研究
发布时间：2021-05-06 04:04
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...
【文章来源】：国防科技大学湖南省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：83 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究意义
1.3 研究现状
1.3.1 基于三维数据的直接测量类方法
1.3.2 基于二维图像的模型构建类方法
1.4 研究内容
1.5 论文结构
第二章 人体特征数据提取方法基础
2.1 数字图像相关原理
2.2 人体轮廓提取方法
2.2.1 基于边缘检测技术的人体轮廓提取
2.2.2 基于经典图像分割的人体轮廓提取
2.2.3 基于神经网络的人体轮廓提取
2.2.4 轮廓提取方法的对比及在人体参数测量中的应用
2.3 人体特征点提取方法
2.3.1 基于先验知识的方法
2.3.2 基于轮廓的方法
2.3.3 特征点提取方法的对比及在人体参数测量中的应用
2.4 人体参数测量模型构建方法
2.4.1 拟合法
2.4.2 回归法
2.4.3 神经网络预测法
2.4.4 人体参数测量模型构建方法的对比及在人体参数测量中的应用
2.5 本章小结
第三章 基于深度学习的人体参数测量方法研究
3.1 方法概述
3.2 图像采集
3.3 轮廓提取
3.3.1 语义分割
3.3.2 轮廓提取
3.4 特征点提取
3.4.1 头顶点
3.4.2 颈点
3.4.3 肩点
3.4.4 胸点
3.4.5 臂点
3.4.6 中腰点
3.4.7 裤腰点
3.4.8 腕点
3.4.9 臀点
3.4.10 大腿点
3.4.11 小腿点
3.4.12 脚点
3.5 参数测量模型构建
3.5.1 自变量选取
3.5.2 模型分类
3.5.3 函数设计
3.5.4 模型构建
3.6 本章小结
第四章 实验验证及实际应用
4.1 实验验证
4.1.1 数据采集
4.1.2 实验验证
4.1.3 结果与结论
4.2 实际应用
4.3 本章小结
第五章 总结与展望
5.1 研究总结
5.2 研究展望
致谢
参考文献
作者在学期间取得的学术成果
附录A 人体参数测量模型表
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于图像的人体特征点提取与尺寸测量[J]. 许明星,李重. 计算机系统应用. 2018(06)
[2]彩色图像分割方法综述[J]. 杨红亚,赵景秀,徐冠华,刘爽. 软件导刊. 2018(04)
[3]基于图像的非接触式人体参数测量方法[J]. 邹昆,马黎,李蓉,徐晨. 计算机工程与设计. 2017(02)
[4]基于内容的图像分割方法综述[J]. 姜枫,顾庆,郝慧珍,李娜,郭延文,陈道蓄. 软件学报. 2017(01)
[5]基于Kinect深度数据的人体胸围测量方法[J]. 王莹莹,种衍文,潘少明,王泽文. 计算机工程与设计. 2015(08)
[6]国内外服装用人体数据库调查与分析[J]. 刘咏梅,张小雪,郭云昕. 纺织学报. 2015(06)
[7]接触与非接触式人体测量数据比较[J]. 潘力,王军,姚彤,于佐君. 大连工业大学学报. 2013(02)
[8]基于三维扫描技术的人体测量[J]. 孙晶晶,王金变,管玉. 天津工业大学学报. 2012(05)
[9]非接触式三维人体测量技术的进展及应用[J]. 陈伟伟,陈雁. 纺织科技进展. 2010(06)
[10]基于图像的三维人体特征参数提取方法[J]. 邓卫燕,陆国栋,王进,陈龙. 浙江大学学报(工学版). 2010(05)
博士论文
[1]基于用户照片和神经网络的三维个性化人体建模方法研究[D]. 邓卫燕.浙江大学 2008
硕士论文
[1]基于图像的非接触式人体测量算法的研究与实现[D]. 马黎.电子科技大学 2017
[2]基于照片的人体参数测量[D]. 王研.中国海洋大学 2014
[3]基于图像的非接触式人体测量系统研究与实现[D]. 卢晨.苏州大学 2009
[4]基于数字图像的青年女体测量系统研究[D]. 黄秀丽.苏州大学 2009
[5]非接触式人体测量系统的研究[D]. 王玉秀.天津工业大学 2003
本文编号：3171201
【文章来源】：国防科技大学湖南省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：83 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究意义
1.3 研究现状
1.3.1 基于三维数据的直接测量类方法
1.3.2 基于二维图像的模型构建类方法
1.4 研究内容
1.5 论文结构
第二章 人体特征数据提取方法基础
2.1 数字图像相关原理
2.2 人体轮廓提取方法
2.2.1 基于边缘检测技术的人体轮廓提取
2.2.2 基于经典图像分割的人体轮廓提取
2.2.3 基于神经网络的人体轮廓提取
2.2.4 轮廓提取方法的对比及在人体参数测量中的应用
2.3 人体特征点提取方法
2.3.1 基于先验知识的方法
2.3.2 基于轮廓的方法
2.3.3 特征点提取方法的对比及在人体参数测量中的应用
2.4 人体参数测量模型构建方法
2.4.1 拟合法
2.4.2 回归法
2.4.3 神经网络预测法
2.4.4 人体参数测量模型构建方法的对比及在人体参数测量中的应用
2.5 本章小结
第三章 基于深度学习的人体参数测量方法研究
3.1 方法概述
3.2 图像采集
3.3 轮廓提取
3.3.1 语义分割
3.3.2 轮廓提取
3.4 特征点提取
3.4.1 头顶点
3.4.2 颈点
3.4.3 肩点
3.4.4 胸点
3.4.5 臂点
3.4.6 中腰点
3.4.7 裤腰点
3.4.8 腕点
3.4.9 臀点
3.4.10 大腿点
3.4.11 小腿点
3.4.12 脚点
3.5 参数测量模型构建
3.5.1 自变量选取
3.5.2 模型分类
3.5.3 函数设计
3.5.4 模型构建
3.6 本章小结
第四章 实验验证及实际应用
4.1 实验验证
4.1.1 数据采集
4.1.2 实验验证
4.1.3 结果与结论
4.2 实际应用
4.3 本章小结
第五章 总结与展望
5.1 研究总结
5.2 研究展望
致谢
参考文献
作者在学期间取得的学术成果
附录A 人体参数测量模型表
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于图像的人体特征点提取与尺寸测量[J]. 许明星,李重. 计算机系统应用. 2018(06)
[2]彩色图像分割方法综述[J]. 杨红亚,赵景秀,徐冠华,刘爽. 软件导刊. 2018(04)
[3]基于图像的非接触式人体参数测量方法[J]. 邹昆,马黎,李蓉,徐晨. 计算机工程与设计. 2017(02)
[4]基于内容的图像分割方法综述[J]. 姜枫,顾庆,郝慧珍,李娜,郭延文,陈道蓄. 软件学报. 2017(01)
[5]基于Kinect深度数据的人体胸围测量方法[J]. 王莹莹,种衍文,潘少明,王泽文. 计算机工程与设计. 2015(08)
[6]国内外服装用人体数据库调查与分析[J]. 刘咏梅,张小雪,郭云昕. 纺织学报. 2015(06)
[7]接触与非接触式人体测量数据比较[J]. 潘力,王军,姚彤,于佐君. 大连工业大学学报. 2013(02)
[8]基于三维扫描技术的人体测量[J]. 孙晶晶,王金变,管玉. 天津工业大学学报. 2012(05)
[9]非接触式三维人体测量技术的进展及应用[J]. 陈伟伟,陈雁. 纺织科技进展. 2010(06)
[10]基于图像的三维人体特征参数提取方法[J]. 邓卫燕,陆国栋,王进,陈龙. 浙江大学学报(工学版). 2010(05)
博士论文
[1]基于用户照片和神经网络的三维个性化人体建模方法研究[D]. 邓卫燕.浙江大学 2008
硕士论文
[1]基于图像的非接触式人体测量算法的研究与实现[D]. 马黎.电子科技大学 2017
[2]基于照片的人体参数测量[D]. 王研.中国海洋大学 2014
[3]基于图像的非接触式人体测量系统研究与实现[D]. 卢晨.苏州大学 2009
[4]基于数字图像的青年女体测量系统研究[D]. 黄秀丽.苏州大学 2009
[5]非接触式人体测量系统的研究[D]. 王玉秀.天津工业大学 2003
本文编号：3171201
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