一種面向非接觸式人體參數(shù)測(cè)量的特征點(diǎn)定位方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN201911080674.6 申請(qǐng)日 -
公開(kāi)（公告）號(hào) CN111047553A 公開(kāi)（公告）日 2020-04-21
申請(qǐng)公布號(hào) CN111047553A 申請(qǐng)公布日 2020-04-21
分類(lèi)號(hào) G06T7/00;G06T7/73;G06T7/12;G06T17/20;G06K9/46 分類(lèi) 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 連春華;羅光春;林隆永;盧國(guó)明;朱大勇;王偉燦;董代宇 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人 四川久遠(yuǎn)銀海軟件股份有限公司
代理機(jī)構(gòu) 電子科技大學(xué)專(zhuān)利中心 代理人 四川久遠(yuǎn)銀海軟件股份有限公司;電子科技大學(xué)
地址 611731 四川省成都市高新區(qū)（西區(qū)）西源大道2006號(hào)
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明屬于人體參數(shù)測(cè)量技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種面向非接觸式人體參數(shù)測(cè)量的特征點(diǎn)定位方法，用以解決現(xiàn)有技術(shù)在現(xiàn)實(shí)環(huán)境下定位準(zhǔn)確率較低的問(wèn)題。本發(fā)明利用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型代替?zhèn)鹘y(tǒng)的圖像分割算法來(lái)提取人體的輪廓信息，使得提取的輪廓信息更加精確，并克服了傳統(tǒng)算法在復(fù)雜背景下難以提取人體輪廓的弊端；同時(shí)，將強(qiáng)依賴的輪廓提取與特征點(diǎn)提取兩個(gè)步驟進(jìn)行了分離，減少了特征點(diǎn)提取對(duì)輪廓提取結(jié)果的依賴，而且利用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行特征點(diǎn)提取對(duì)人體形態(tài)沒(méi)有要求，克服了傳統(tǒng)算法設(shè)計(jì)時(shí)只適應(yīng)了標(biāo)準(zhǔn)的人體形態(tài)使得現(xiàn)實(shí)環(huán)境下特征點(diǎn)提取不準(zhǔn)確的問(wèn)題。