[发明专利]一种用于获取人体体型数据的图像测量方法

权利要求书

1.一种用于获取人体体型数据的图像测量方法，其特征在于：包括如下步骤：

S1：选取人体正侧面上的拐点作为特征点，其中，在正面选取65个特征点，在侧面选取27个特征点，记录每个特征点的坐标信息；

S2：通过对步骤S1中得到的特征点样本集中的数据进行降维处理，获得人体形状的平均模板；

S3：参照S1中特征点的位置，在供用户穿着的服装的领口、袖口、胸围、腰围、臀围和脚踝部位进行标注；

S4：根据标注肤色检测获得S3中两个袖口之间的距离、双脚脚踝、双腿的位置和腰围的位置，经计算后获得人体正面形状；

S5：根据检测到的S3中脚踝位置，进行相似块匹配，获得人体侧面形状。

2.如权利要求1所述的用于获取人体体型数据的图像测量方法，其特征在于：S1中所选取的特征点，位于人体轮廓的外边界线上；每个特征点的数据记录为：

X_i＝(x_i0，y_i0，x_i1，y_i1，...，x_iky_ik，...x_i(n-1)y_i(n-1))^T其中(x_ik，y_ik)代表图中第k个点坐标，人体正面样本n_正＝65，侧面n_侧＝27，即获得含有N组训练样本的样本集X＝[X₁，X₂，...X_N]，N＝92＝n_正+n_侧。

3.如权利要求2所述的用于获取人体体型数据的图像测量方法，其特征在于：对S2中所获得的数据进行配准过程；即将第一个样本X₁＝(x₁₀，y₁₀，x₁₁，y₁₁，...，x_1k，y_1k，...，x_1(n-1)，y_1(n-1))^T作为标准样本，对其后的每个样本X_i＝(x_i0，y_i0，x_i1，y_i1，...，x_ik，y_ik，...，x_i(n-1)y_i(n-1))^T进行尺度缩放和位置平移；具体过程如下：

S21：计算每个样本的平移量：

首先计算第一个样本的重心为：

则第i个样本的平移量为：

S22：计算每个样本的缩放比例：

取横向和纵向的平均作为缩放比例S，计算如下：

其中：Max(X_i(x)，Min(X_i(x)，Max(Y_i(x)，Min(Y_i(x)表示第i个样本中x方向上的最大值，最小值，y方向上的最大值和最小值；根据T_i和S_i计算第i个样本：

S23：进行迭代，确定最终的样本集：

按步骤S21、S23再进行相同操作步骤，最终得到样本集：

S24：其中的降维处理是将步骤S23中得到的样本进行如下处理：

S241：求得样本集的平均形状：

S242：求样本集中每个样本与平均形状的偏差：

S243：构成样本集的协方差矩阵，令：

D＝(dx₀|dx₁|...|dx_n-1)

则样本集的协方差矩阵：

S244：计算协方差矩阵的特征值和特征向量，并将特征值排序

∑p_k＝λ_kp_k，

其中λ_k是协方差矩阵的第K大特征值；

S245：选取相对应的特征向量，首先在k个特征值中选取前t个特征值，使得：

对于每个取得的特征值都有一个特征向量与其对应，将其组成新的矩阵P

P＝(p₀|p₁|...|p_t-1)

则任意一个人体形状均可表示为

其中b是一个t×1向量，不同的b带入上式可得到不同的人体形状。