体型分类

摘要： 文章以四季色彩理论、基于外观的体型分类为依据,结合体育舞蹈训练服装的特色,分析我国女性大学生体育舞蹈训练服装色彩、款式等的选择和搭配方法,以期给此群体提供参考与指导。

摘要： 为深入了解大连地区老年女性体型特征,对老年女性体型进行科学的分类,采集大连地区60~80岁老年女性人体数据,通过主成分因子分析法、对比分析法和K-means动态聚类法分析了大连地区老年女性的体型特征,采用组合分类法实现体型的精确细分。研究发现:大连地区老年女性胸部和腰腹部凸出明显,手臂较长,老年女性体型主要分为正常型、矮胖型、高挑阔胸型、肥胖阔胸凸腹型4类;基于胸腰差和臀腰差组合,将老年女性体型划分为普通型、矮胖型、高挑阔胸型、肥胖阔胸凸腹型四大类,人群覆盖率达到96.57%;中间体的控制部位参考值为:身高160 cm、胸围97 cm、腰围86 cm、腹围95 cm、臀围97 cm、臂长52 cm、总肩宽40 cm。

摘要： 为探究青年男性颈肩部形态分类并实现基于照片的自动识别,首先通过三维人体扫描仪获取180名男大学生颈肩部的点云数据,测量了22个与男性颈肩部形态相关的特征参数;然后根据变异系数分析选取前倾角、背入角、肩斜角、颈肩宽比、颈横矢径比作为聚类分析变量,对颈肩部形态进行分类并总结判别规则;最后结合人体二维照片提取体型分类所需参数,构建了颈肩部形态自动识别系统。结果显示:青年男性颈肩部形态可分为落肩圆颈体、前倾圆颈体、宽颈直体3类,构建的形态自动识别系统的判别准确率达到93.33%,说明本文方法可行且有效,可满足消费者个性化定制的需求。

摘要： 针对目前西装推荐基本都是基于用户行为信息的关联性进行推荐,缺乏对人体自身特征的考虑,出于西装对合身度的要求,搭建一种基于人体轮廓特征结合专家系统的西装推荐系统。首先通过Canny边缘检测算法进行人体轮廓的提取,通过人体轮廓图对人体身型快速判断,并按照制定的策略实现对西装的智能推荐,经过实验证明该系统可以准确地通过人体轮廓推荐与身型相匹配的西装,并且有较高的用户满意度。当系统用户达到一定的数量时,数据库会产生一些数据基础,系统可根据身型数据包括已注册用户的体型、肩型、脸型等数据计算用户之间相似度,参考相似用户的购买记录与所设计的专家规则库相结合的方式为用户产生推荐列表。该技术可以为线上线下的西装门店进行专业的西装推荐。

摘要： 为探究人体躯干形态间的差异,本文于212份人体三维点云数据中随机选择120个样本进行过胸凸矢状轮廓曲线的提取,结合椭圆傅里叶分析对轮廓曲线进行研究。计算并分析不同最大谐波次数下的拟合误差,确定实验用最大谐波次数为15;运用15次谐波对所有样本的轮廓曲线进行椭圆傅里叶变换,获取能客观描述曲线形态的规格化描述子。通过对规格化后的描述子进行主成分分析,最终提取10个主成分。利用混合F统计量确定最佳分类数,以成分得分为依据,运用K-means聚类方法将样本形态分为5类。研究得出:各分类之间于肩部、胸部、腹部、臀部、后背弯曲程度及侧面厚度等方面均存在较为明显的差异,依据椭圆傅里叶描述子可以对躯干形态进行合理有效的分类。

摘要： 青年女性臂部体型包含了大量的非线性特征,单一的BP神经网络很难达到理想预测精度,为快速准确地识别青年女性臂部体型,提高预测精度,本文构建了一种基于思维进化算法(MEA)优化BP神经网络的青年女性臂部体型识别模型。首先,通过[TC]^(2)三维人体测量获取611名青年女性的臂部数据;其次,通过主成分因子分析得到影响青年女性臂部体型特征的5大形态因子,选取5个特征指标采用两步聚类法将臂部体型分为4类;最后使用Matlab软件构建基于MEA-BP神经网络的青年女性臂部体型识别模型。实验结果显示:该模型能有效识别臂部体型,准确率为95.45%,与单一BP神经网络和GA-BP神经网络对比,该模型具有更高的预测精度和更优的非线性映射能力。

摘要： [研究内容与方法]由于我国经济迅速发展,人口不断增加,为了对湖北省女大学生体型进行详细划分,借助非接触式三维人体扫描仪获取了200个人体尺寸数据,从中选取27个关于体型的变量特征;通过对人体体质指数、主要身体比例、人体体表角度进行统计分析,选取人体直立状态下侧面形态的角度作为控制指标,在此基础上利用臀凸角、胸凸角、背入角、肩斜角几个角度进行聚类,运用k-means聚类方法将体型分为6大类,然后结合BMI指数总共将体型细分为18类;最终采用Adaboost算法,对人数存在最多的三类体型进行训练,构建神经网络体型识别模型,实现人体体型自动识别,精度值达93.1%,为体型分类提供参考。

摘要： 为了解胖体女性体型特征,提高“大码”服装合体性,以BMI≥24 kg/m^(2)或腰围≥80 cm为样本筛选条件,有效测量了151名18~55岁长三角地区成年胖体女性人体数据。采用因子分析法在42项测量项目中提取了7个影响成年胖体女性体型的公因子,并结合相关分析从中选取8个特征变量,整合为4项体型聚类指标。运用系统聚类法确定最佳聚类数,使用k-means聚类法将长三角地区成年胖体女性体型分为A、O、H、V型4类。胖体女性体型特征分析及分类研究,有助于构建胖体人台,为“大码”女装设计提供参考。

摘要： 为研究中国女大学生的体型分类与国标的差异,提高青年女子服装号型的覆盖率,随机选取了北京地区5所高校的1417位年龄在19～25岁之间的女大学生,采用三维扫描与手工测量结合的方法,提取关键部位的特征值,并与GB/T 1335—2008《服装号型》中成年女性进行比较分析,对中国服装号型的分档提出建议.

摘要： 针对现如今消费者对服装合体性和个性化的需求,将青年女性躯干形态进行细分研究并与中国现有服装号型进行对比分析.通过采集209名18～25岁青年女性的人体尺寸信息,首先对采集的样本尺寸数据进行聚类分析,然后分析计算出各类体型身高与胸围、腰围的覆盖率,最后将聚类结果及国标分类结果与号型标准进行对比.结果 表明:青年女性体型可分为I、H、S、O 4类,分别占样本总数的34.80％、28.92％、23.04％和13.24％;其中H、I体型中身高/胸围覆盖率最大的都为160/80,O体型身高/胸围覆盖率最大的是165/92,S体型身高/胸围覆盖率最大的是160/88;聚类中H、S体型与国标中A体型较接近,O体型与B体型较接近.该结论可以为服装企业合理配置号型提供参考.

摘要： 本发明提出了一种基于层级锥体型特征融合的心电图分类方法及系统，包括以下步骤：获取待识别的心电图数据进行预处理，得到一维心电信号；基于一维卷积神经网络对一维心电信号进行抽象特征提取；对心电图数据提取先验知识特征；构建多层级锥体将提取的抽象特征和先验知识特征进行特征融合，得到层级锥体每一层的特征融合向量；将层级锥体每一层的特征融合向量输入至训练好的随机森林分类器进行分类，得到分类结果。将先验知识特征和抽象特征进行融合，将两类特征的优点充分发挥，提高分类精度。

摘要： 本公开的各实施例涉及用于对体型进行分类的计算机实现的方法。用于对至少一个人的体型、特别是至少一个患者的体型进行分类的计算机实现的方法，该方法包括以下步骤：接收相应的人的、映射人的至少一个局部区域的至少一个图像数据集；以及通过优化方法来求取人的体型，其中针对可能的体型中的每个体型使用相应的人体模型，人体模型根据一个或多个人体参数来预设由人体模型描述的人的预期人体几何形状，其中通过优化方法以如下方式选择体型：图像数据集或从图像数据集中求取的人体几何形状与预期人体几何形状的相似性的相似性量度通过体型的选择被优化。

摘要： 本发明提供了一种肉猪体型识别分类系统，包括中控；中控分别连接控制动态识别、图像处理、通信控制；动态识别连接有视频头；图像处理连接有对比分类，对比分类连接参数库；动态识别通信连接图像处理；视频头安装在猪圈内；中控和对比分类均连接结果库；通信控制连接显示屏；本发明通过动态识别、图像处理、通信控制等模块设置，安装在猪圈内可基于图像识别对不同阶段的肉猪进行识别分类，极大的减少人工巡视的负担，从而有效降低肉猪养殖场的人力成本浪费。

摘要： 本发明公开了一种基于特征距离集的腰腹臀体型分类方法及测量装置，测量装置由采集装置及专用测量背带裤组成，采集装置包括基座、摄像头支柱，摄像头及伸缩扶杆，基座的中心位置设有定位脚印，专用测量背带裤上印有栅形图案，专用测量背带裤的腰头处设有第一标记线，专用测量背带裤的裆部处设有第二标记线，背带上缝制有魔术贴。借助该测量装置，实现快速、准确、简单地提取反映人体三维立体形态的特征距离集，对腰腹体型实现分类，从而为不同体型的下装结构设计提供理论依据，使下装腰腹臀部密切结合人体体型特征，提高下装的合体性和舒适性。

摘要： 本发明公开了一种用于男衬衫量身定制的体型分类方法，该方法通过对目标男衬衫款式的结构样片各部位点进行线性的参数变化，找出变化后样片各部位发生畸变的边界，并对样片进行修改，依据修改的数据重新得出样片各部位变化的参数规则，再将部位参数规则网络组合建立新的男衬衫样片变化的参数规则，最终依据参数规则的不同将体型分类。该分类方法可缩减服装定制公司由于单一的参数规则对应不同体型引起样片产生畸变所需花的大量修改时间，实现样片准确快速地生成。

摘要： 本发明公开了一种基于监控视频的多特征融合的车辆体型分类方法。包括依次进行的训练过程和识别过程：训练过程中，将所有各种车辆样本图像逐个输入到训练数据库中，计算各个车辆样本图像的HU矩特征、LBPS特征和长宽比特征并进行融合，再和类别标注一起输入到支持向量机中训练，并利用改进的粒子群方法来对支持向量机进行参数优化；识别过程中，先提取车辆前景，根据车辆前景计算得到该车辆图像序列的特征向量后输入到支持向量机中，输出识别结果。本发明方法能有效解决监控视频中车型分类准确率不高的问题，减少了后续的SVM训练的时间，且能满足实时性的需求，也避免了传统的粒子群方法容易陷入局部极小值和后期易震荡的缺点。

摘要： 本发明公开了一种基于计算机视觉的2D人体体型分类方法，包括如下步骤：S1、采集2D人体正交图像和身高信息；S2、对2D人体正面、侧面正交图像进行预处理，将身高信息进行身高归一化；S3、基于计算机视觉的体型分类特征提取：身高像素值H、投影单位面积ρ以及人体正、侧面投影面积比F三个体型分类指标；S4、采用二阶聚类模型基于步骤S3中身高像素值H、投影单位面积ρ以及人体正、侧面投影面积比F三个聚类指标对2D人体进行体型分类；本发明解决了基于人体数字图像的无人体尺寸数据状态下的体型分类问题，对于促进服装定制技术发展以及推动服装产业向数字化、自动化、智能化方向发展具有重要意义。

摘要： 本发明涉及一种用于服装设计的人体体型分类方法，包括以下步骤：1、确定人体关键身体部位尺寸，对待评估人体关键身体部位尺寸进行测量，每个部位的尺寸为一个特征指标值；2、将待评估人体体型图片与体型分类数据库内的图片数据进行对比，对待评估人体体型的关键身体部位尺寸进行类别评估，得到每个关键身体部位尺寸的初步评估类别；3、根据特征指标值和初步分类类别建立决策表，根据决策表建立身体的模糊分类模型；4、根据身体的模糊分类模型以及分类算法对待评估人体体型进行分类。本发明基于所获得的模糊数据和数据库对比数据，为人体体型分类建立了决策表。本发明可以对人体体型进行分类，为服装设计作为参考。

摘要： 本发明公开了一种基于轮廓特征的体型分类方法及其配套的旋转式拍摄装置，包括如下步骤：(1)人体照片拍摄；(2)人体尺寸提取：在人体图像边缘上确定特征点，以得到人体特征部位的尺寸；对人体各部分分别研究归类出对人体形态影响较大的特征参数；(3)体型分类：根据人体五个部分得到的特征参数，归纳出各部分的主要体型，将青年女体五个部分分别细分，并对各部分体型进行形态分析。本发明从人体局部特征出发，研究结合三维人体测量技术、三维人体建模的相关理论与实验技术。并研发了相配套的拍摄装置，借助该旋转式拍摄装置能够准确测量人体的正面与侧面图像，角度偏差极小；且该拍摄装置无需配置多个摄像头，即可实现不同角度拍摄。

摘要： 本发明公开了一种用于男衬衫量身定制的体型分类方法，该方法通过对目标男衬衫款式的结构样片各部位点进行线性的参数变化，找出变化后样片各部位发生畸变的边界，并对样片进行修改，依据修改的数据重新得出样片各部位变化的参数规则，再将部位参数规则网络组合建立新的男衬衫样片变化的参数规则，最终依据参数规则的不同将体型分类。该分类方法可缩减服装定制公司由于单一的参数规则对应不同体型引起样片产生畸变所需花的大量修改时间，实现样片准确快速地生成。