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一种基于半监督学习的人体特征参数预测方法

摘要

本发明公开了一种基于半监督学习的人体特征参数预测方法。构建数据集,数据集包含基于真实人体的有标签数据集和基于虚拟人体的无标签数据集;数据集的图像预处理;利用数据集训练半监督模型,构建输入图像与人体特征参数之间的稳定的映射模型;利用半监督模型对待测输入图像进行处理,预测获得人体特征参数。本发明仅采集少量真实的有标签人体数据,同时借助模拟器生成大量无标签人体数据,能够利用少量有标签人体数据建立稳定的半监督模型映射模型,准确预测人体特征参数。

著录项

  • 公开/公告号CN110378291B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-06-25

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江大学;

    申请/专利号CN201910661335.0

  • 发明设计人 李基拓;许豪灿;李佳蔓;陆国栋;

    申请日2019-07-22

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06K9/46(20060101);G06K9/62(20060101);G06T17/00(20060101);

  • 代理机构33200 杭州求是专利事务所有限公司;

  • 代理人林超

  • 地址 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号

  • 入库时间 2022-08-23 12:01:25

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