[发明专利]一种基于人体三维特征的服饰定制算法

说明书

本发明公开了一种基于人体三维特征的服饰定制方法，包括通过摄像头拍摄人体视频，获取人体的连续帧图像；随后对连续帧图像进行关于人体骨骼的关键点检测；通过输入人体信息并获取所在地的位置天气以及相关环境因素；再选择出行方式及活动场景；最后输出在不同地点的不同风格的实时服饰推荐视频。本发明提出了基于SVD算法的服装三维人体特征点识别算法，通过对多种虚拟试穿场景的试验和性能对比，新的三维动态虚拟试穿技术相对跟踪误差降低约10％以上，能够达到实时、动态的试穿效果，明显提升了服装试穿的个性化体验，可适用于多种服装类型和连续动态的人体姿态变化。

技术领域

本发明属于视觉识别领域，具体涉及一种基于人体三维特征的服饰定制算法。

背景技术

服装是人们在日常生活中不可或缺的消费品，也是社会文化的一个重要组成部分。经济和社会的发展日新月异，呈现个性化、合体化、高档化与时尚化的服装，既是服装发展的必然方向，又是当代以及未来服装行业发展的必然趋势。我国服装行业必须进行产业升级，提高科学技术含量，生产出含有高新技术的服装，这样才能真正使我国服装走向世界。而3D数字化服装造型的模拟及可视化研究的思路和方法在个性化、合体性、艺术性以及大范围量身定制等方面均呈现出明显优势，是现代数字化服装设计的重要发展方向。

现有技术大多数是基于数字图像处理技术的2D人体特征点识别，此算法需要把3D人体转化到2D空间，花费时间较长，算法相对复杂，而且效率较低。

因此，如何设计出一种能够基于人体三维特征快速高效的推荐服饰穿搭算法，是本领域技术人员亟需解决的问题。

发明内容

本发明克服现有技术的不足，提供了一种基于人体三维特征的服饰定制算法。

本发明的目的通过以下的技术方案实现：

S1：通过摄像头拍摄人体视频，获取人体的连续帧图像；

S2：对连续帧图像进行关于人体骨骼的关键点检测；

S3：输入人体信息并获取所在地的位置天气以及相关环境因素；

S4：选择出行方式及活动场景；

S5：输出在不同地点的不同风格的实时服饰推荐视频。

优选的，所述S1中，摄像头包括摄像头电源，摄像头电源包括软开关电路，所述软开关电路包括开关管Q1、开关管Q2、电容C1、电容C2、电容C3、电容C4、电容C5、电感L、变压器T、二极管D1、二极管D2和二极管D3。

优选的，所述S2中，通过提取连续帧图像中的人体三维特征信息，所述人体三维特征信息包括人体面积、身高、胸围、胯宽和宽高比。

优选的，所述S2中，关键点检测包括检测左肩、右肩、脊柱中心、左髋骨、右髋骨、髋骨中心、左肘、右肘、左腕、右腕、左膝盖、右膝盖、左踝、右踝和头部的位置信息。

更优的，通过所述位置信息作为输入，生成人体三维模型。

更优的，所述椭圆周长与人体围度尺寸的值相等，所述椭圆周长通过如下公式确定：

L＝T(r+R)

式中:L为椭圆周长,r和R分别为椭圆的半长轴和半短轴，T为椭圆系数，T＝r/R。

更优的，所述S2中，所述位置信息包括关键点的三维坐标，将所述关键点的三维坐标分为两组P_i和Q_j，存在以下关系：

Q_j＝R*P_i+T+N_i