计算机工程

作者：胡新荣, 刘嘉文, 刘军平, 彭涛, 何儒汉, 何凯

单位：1. 湖北省服装信息化工程技术研究中心, 武汉 430200;2. 武汉纺织大学 数学与计算机学院, 武汉 430200

关键词：HSV色彩空间,非接触式测量,特征点提取,自适应人体结构分割,轮廓检测

基金：国家自然科学基金（61103085）；湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队计划项目（T201807）。

传统非接触式人体尺寸测量中的关键特征点是根据人体各部位的比例关系直接提取，该方法对人体体型和着装要求严格，导致在多数情形下获取的关键特征点存在较大误差。为此，提出一种基于自适应人体结构分割（ABSS）的着装人体多特征点提取和尺寸测量算法Human pesm-abss。分析东西方人体的异构性和自身体型的差异，利用ABSS对人体结构关键区域进行分割。针对颈、肩部位特征点的提取，给出最大距离法和局部最大曲率法，解决传统算法适应性差及鲁棒性弱的问题。对210组标准差较大样本的实验测量数据与真实尺寸信息进行对比分析，结果表明，Human pesm-abss算法相对于非闭合Snake和Simple-FCN-ASM模型，平均误差分别减少2.2 cm和0.26 cm，时耗分别缩短了1.098 s和3.552 s，具有更高的实时性与更强的鲁棒性，适用于在线批量人体着装尺寸测量。

来源：2020年第12期

《计算机工程》期刊编辑部

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