基于人体样本库的人体测量误差修正方法和系统

摘要

本发明涉及一种基于人体样本库的人体测量误差修正方法，包括以下步骤：获取被测量人的人体外形轮廓尺寸；基于被测量人的基础信息从人体样本库中找到与所述被测量人匹配的训练模型；分析所述人体外形轮廓尺寸，确定坐标位置和人体视窗大小；分析所述人体外形轮廓的特征点位置，根据匹配的训练模型的参数，进行特征点位置的修正；根据所述坐标位置、人体视窗大小和修正后的特征点位置进行最终三维人体测量模型的创建；根据匹配的训练模型的参数对最终三维人体测量模型的误差值进行修正，得到人体测量的最终数据。本发明还涉及一种基于人体样本库的人体测量误差修正系统。本发明能够对各种着装进行相对精确的人体测量。

说明书

技术领域

本发明涉及人体测量技术领域，特别是涉及一种基于人体样本库的人体测量误差修正方法和系统。

背景技术

人体测量的关键是人体数据的精准，应用到位。根据目前人体测量的现状是：裸体测量(如穿裤衩，或穿紧身衣进行测量)不用修正，就能达到符合要求的人体测量精度，能达到实际应用的需求。人体着装测量，(穿着贴身内衣、T恤、衬衣或者羊毛衫等衣服进行的测量，由于不同的服装造成各种的不贴身，引起的误差较大：如1厘米的不贴身误差，左右就是两厘米，造成最终的围度误差就超过6厘米。同时不同身材，不同体型，造成不贴身的效果都是不同，有较大的随机性，从而造成误差修正的难度增加。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种基于人体样本库的人体测量误差修正方法和系统，能够对各种着装进行相对精确的人体测量。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种基于人体样本库的人体测量误差修正方法，包括以下步骤：

(1)获取被测量人的人体外形轮廓尺寸；

(2)基于被测量人的基础信息从人体样本库中找到与所述被测量人匹配的训练模型；

(3)分析所述人体外形轮廓尺寸，确定坐标位置和人体视窗大小；

(4)分析所述人体外形轮廓的特征点位置，根据匹配的训练模型的参数，进行特征点位置的修正；

(5)根据所述坐标位置、人体视窗大小和修正后的特征点位置进行最终三维人体测量模型的创建；

(6)根据匹配的训练模型的参数对最终三维人体测量模型的误差值进行修正，得到人体测量的最终数据。

所述步骤(1)具体为：拍摄被测量人的正面照片和侧面照片，使用计算机图像处理的方式获取被测量人的人体轮廓线，从而获取特征点位置，再按照人体模型创建被测量人的三维人体测量模型以获取被测量人的人体外形轮廓尺寸。

所述步骤(3)具体为：通过分析人体外形轮廓尺寸的轮廓线形状和轮廓线斜率变化，确定人体轮廓的整体边界与肢体状态，并确定头顶位置、脚底位置、水平线和垂直线，调整人体角度，进行正面轮廓与侧面轮廓的坐标点对齐与比例对齐。

所述步骤(4)具体为：通过分析人体外形轮廓尺寸的轮廓线形状和轮廓线斜率变化，计算得到初步的特征点位置，并结合所述匹配的训练模型的特征点位置的分布规律，进行边界判断与异常判断，并按照设定的逻辑进行特征点计算和迭代实现特征点位置的修正。

所述步骤(6)中根据匹配的训练模型的参数对最终三维人体测量模型的误差值进行修正是指按照被测量人的身高、体重、年龄和体型，采用匹配的训练模型进行二级误差修正。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种基于人体样本库的人体测量误差修正系统，包括处理器，以及存储器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时实现上述的人体测量误差修正方法。

有益效果

由于采用了上述的技术方案，本发明与现有技术相比，具有以下的优点和积极效果：本发明将测量得到的人体基础信息与人体样本库中的训练模型进行匹配，并以加权修正的方式得到新的坐标位置、人体视窗大小和特征点位置，并以新的参数修正的人体三维外形尺寸，最后通过误差修正值的计算得到人体测量的最终数据。该方法稳定性高，收敛性好，能够对各种着装进行相对精确的人体测量。

附图说明

图1是本发明的流程图；

图2是本发明系统框架图。

具体实施方式

下面结合具体实施例，进一步阐述本发明。应理解，这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。

本发明的第一实施方式涉及一种基于人体样本库的人体测量误差修正方法，如图1所示，包括以下步骤：

(1)获取被测量人的人体外形轮廓尺寸。具体为：拍摄被测量人的正面照片和侧面照片，使用计算机图像处理的方式获取被测量人的人体轮廓线，从而获取特征点位置，再按照人体模型创建被测量人的三维人体测量模型以获取被测量人的人体外形轮廓尺寸。

(2)基于被测量人的基础信息从人体样本库中找到与所述被测量人匹配的训练模型；

(3)分析所述人体外形轮廓尺寸，确定坐标位置和人体视窗大小。具体如下：通过分析人体外形轮廓尺寸的轮廓线形状和轮廓线斜率变化，确定人体轮廓的整体边界与肢体状态，并确定头顶位置、脚底位置、水平线和垂直线，调整人体角度，进行正面轮廓与侧面轮廓的坐标点对齐与比例对齐。

(4)分析所述人体外形轮廓的特征点位置，根据匹配的训练模型的参数，进行特征点位置的修正。具体如下：通过分析人体外形轮廓尺寸的轮廓线形状和轮廓线斜率变化，计算得到初步的特征点位置，并结合所述匹配的训练模型的特征点位置的分布规律，进行边界判断与异常判断，并按照设定的逻辑进行特征点计算和迭代实现特征点位置的修正。

(5)根据所述坐标位置、人体视窗大小和修正后的特征点位置进行最终三维人体测量模型的创建。

(6)根据匹配的训练模型的参数对最终三维人体测量模型的误差值进行修正，得到人体测量的最终数据。其中，根据匹配的训练模型的参数对最终三维人体测量模型的误差值进行修正是指按照被测量人的身高、体重、年龄和体型，采用匹配的训练模型进行二级误差修正。

本实施方式中按照被测量人的衣着，上衣分为：净体、紧身衣、T恤、衬衫和毛衣；裤子分为：净体、紧身衣、短裤和长裤，分为二十个模型进行误差修正计算，这二十个模型，主要针对轮廓和特征点位置的误差修正，随着样本库的丰富，不断的学习训练，确定误差修正的参数。而每一种模型，又按照身高、体重、年龄和体型，进行了模型的二级误差修正环节，主要侧重不同胖瘦、年龄和体型特征的误差分布规律，通过样本库的不断学习和训练，寻求各种分类的误差修正参数，在实际测量中，按照分类取得误差的修正。

本发明的第二实施方式涉及一种基于人体样本库的人体测量误差修正系统，如图2所示，包括处理器，以及存储器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时实现上述的人体测量误差修正方法。

不难发现，本发明将测量得到的人体基础信息与人体样本库中的训练模型进行匹配，并以加权修正的方式得到新的坐标位置、人体视窗大小和特征点位置，并以新的参数修正的人体三维外形尺寸，最后通过误差修正值的计算得到人体测量的最终数据。该方法稳定性高，收敛性好，能够对各种着装进行相对精确的人体测量。