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[1]孙洁a,倪世明a,叶玲a,等.基于体表角度的女子体型分类与识别[J].浙江理工大学学报,2013,30(02):52-56.
　SUN Jiea,NI Shi minga,YE Linga,et al. Classification and Automatic Identification of Females Body ShapeBased on BodySurface Angles[J].Journal of Zhejiang Sci-Tech University,2013,30(02):52-56.
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基于体表角度的女子体型分类与识别()
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浙江理工大学学报[ISSN:1673-3851/CN:33-1338/TS]

卷:
第30卷
期数:
2013年02期
页码:
52-56
栏目:
出版日期:
2013-03-01

文章信息/Info

Title:
 Classification and Automatic Identification of Females Body ShapeBased on BodySurface Angles
文章编号:
16733851 (2013) 02018405
作者:
 孙洁a;  倪世明a;  叶玲a;  邹奉元a; b
 浙江理工大学 a.服装学院; b.浙江省服装工程技术研究中心, 杭州 310018
Author(s):
 SUN Jiea;  NI Shiminga;  YE Linga;  ZOU Fengyuana; b
 Zhejiang SciTech University, a. School of Fashion; b. Zhejiang Provincial Research Centerof Clothing Engineering Technology, Hangzhou 310018, China
关键词:
 ; 体表角度;  KMeans聚类;  神经网络集成;  人体体型识别
分类号:
TS941.17
文献标志码:
A
摘要:
    从人体形态差异角度细分人体体型，通过三维人体扫描获得500名年龄在18~25岁之间的女青年的正面和侧面二维图像，运用Matlab软件获得11个躯干体表特征点的坐标并计算得到能够反映体型差异的体表角度；通过偏相关性分析得出表征人体形态特征的4个体表角度，即肩斜角、胸突角、体侧角、臀突角；运用Kmeans聚类将人体体型分为4类。在此基础上，构建基于神经网络集成的体型识别模型，训练集识别精度达到95%。该方法可有效区分人体形态差异，适应服装量身定制生产的需求。

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
 收稿日期： 2012-10-23
基金项目： 国家茧丝绸发展专项项目(财企［2011］181号)；浙江省实验教学示范中心建设项目(SB1105001E)
作者简介： 孙洁(1987-)，女，浙江海宁人，硕士研究生，主要从事人体工程与数字服装研究。
通信作者：邹奉元，电子邮箱：zfy166@zstu.edu.cn
更新日期/Last Update: