基于机器视觉的曲面枕个性化定制方法

为有效扩展曲面枕个体适应性,满足大规模个性化定制需求,提出了基于机器视觉的曲面枕个性化定制方法。采用MINet显著性目标检测实现人像的自动分割与轮廓提取。在此基础上,对人像中的4个关键参考点、32个特征点进行提取,实现轮廓曲线的快速拟合与尺寸测量,以此方式构建头部样本数据集。通过数据聚类,将65个样本划分成12类,使用三维建模软件绘制出适合个体头、颈、肩部尺寸需求,满足仰、侧睡姿需求的曲面枕。实验得到12种曲面枕关键尺寸参数,包括侧卧区域高度、仰卧贴合区域曲线峰值和谷值。该方法进一步扩展了曲面枕形态适应性,为曲面枕定制提供分类方法参考。

复杂背景图像中人体轮廓的自动提取

为准确提取人体轮廓,提出基于MINet模型的复杂背景人体轮廓提取方法。拍摄正、侧面人体全身照并标注掩膜图,匹配不同的复杂背景,融合形成2860张多场景下的人像数据集。利用迁移学习机制,优化MINet显著目标检测模型,提取人体轮廓。分别对比了基于迁移学习的策略与原模型、U2Net显著目标检测模型、Mediapipe人体轮廓提取算法和传统阈值分割算法的人体轮廓提取效果。结果表明:基于迁移学习的MINet模型具有最优的人体轮廓提取性能,其准确率、精度、召回率和综合指标分别达到了0.998、0.987、0.992和0.990,人体轮廓提取效果与标注的掩模图最为近似。该方法能低成本、批量化、快速提取图像中的人体轮廓,为远程服装定制中的照片测量提供有效的技术方法。

南京云锦纹样数字化研究

南京云锦纹样数字化保护是互联网时代发展的必然。一直以来,图案设计都与工艺装饰设计相关,目前相关研究多集中在工艺技术、文化习俗的保护和传承上,而针对以纺织面料纹样创新设计为需求的数字化研究相对较少。以南京云锦特殊纹样和传统工艺技法为研究对象,分析其特征,从其中的保护、传承、创新发展中存在的问题出发,借鉴当前非遗文化数字化研究的保护经验,进行数字化研究并探讨对南京云锦纹样文化保护的意义和发展方向。

南通蓝染的文创衍生品数字化设计

江苏南通蓝染是国家非物质文化保护遗产。以南通蓝染为对象,对文创衍生品进行数字化研究,在传统工艺上更好地挖掘其特色,设计出具有传统文化色彩、造型艺术以及更为实用的文创衍生品。在产品中结合数字化的应用能够更有效地利用南通蓝染这门工艺,使相关文化衍生品既有量化生产标准,又含传统手工技艺端庄古朴的韵味。以数字化为基础设计的文创产品凭借创造性、艺术性、实用性将非遗更好地传承、创新与传播。