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题名基于图像的人体肩部特征点检测方法
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作者
邓中民
王健恺
靳晓凝
魏宛彤
于东洋
柯薇
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机构
武汉纺织大学省部共建纺织新材料与先进加工技术国家重点实验室
武汉纺织大学服装学院
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出处
《纺织学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第9期175-179,共5页
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基金
湖北省技术创新专项项目(2019AAA005)。
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文摘
针对现有检测算法对肩部特征点的误检、漏检和检测误差大等问题,提出了一种改进的基于人体轮廓编码的肩部特征点的检测方法。该方法以人体所占图像的大小来确定特征链码串的长度,并且通过特征区域分割、特征区域遍历,具有几何特征的链码串动态筛选的搜索方式,筛选出符合条件的肩部特征点。在获取肩部特征点以后,计算出肩宽值,并且与实际人工测量的肩宽值进行比对与分析。本文实验共选取了100名不同身型的青年测试者(50男/50女)在同一拍摄环境下对该方法的可行性进行测试。结果表明,采用该方法能够快速识别人体的肩部特征点,与人工测量值对比得出的平均误差仅在3%左右,较好地提升了二维人体肩宽尺寸检测的效率,并且为后续服装匹配等相关工作提供了更加精确的数据支持。
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关键词
肩部特征点
肩峰点
人体轮廓编码
人体尺寸测量
特征链码串
肩宽
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Keywords
shoulder feature point
acromial point
human contour coding
body size measurement
feature chain code string
shoulder width
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分类号
TS941.17
[轻工技术与工程—服装设计与工程]
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