[发明专利]一种基于机器学习的人体三维尺寸预测方法

摘要

本发明提供了一种基于机器学习的人体三维尺寸预测方法，所述方法包括训练阶段与应用阶段两个阶段；训练阶段包括如下步骤：搜集人体基本信息参数，拍摄人体正面、侧面图像，确定待测三维尺寸位置；获得该位置的正面长度、侧面长度，进行机器学习，建立机器学习模型。应用阶段包括以下步骤：获取人体信息；拍摄人体正面、侧面图像；确定待测人体的测量位置，获得该位置的正面长度、侧面长度；选择最佳机器学习模型预测出人体的三维尺寸数据。本发明解决智能终端非接触式测量应用中，对人体三维尺寸、物体三维尺寸无法精确测量的问题，满足服装定制等高精度测量应用需求。

主权项

1.一种基于机器学习的人体三维尺寸预测方法，其特征在于，所述方法包括训练阶段与应用阶段两个阶段；训练阶段包括如下步骤：步骤S110：搜集用户年龄、地域、性别、体型、衣着尺码等基本信息参数，建立人体参数据库；步骤S120：利用智能终端拍摄人体正面、侧面图像，建立人体图像数据库；步骤S130：根据人体正面、侧面拍摄图像，通过交互式确认或经验模型确认，确定待测三维尺寸位置；交互式确认是通过图像拍摄者在图像中手动操控测试基准线，指定待测量目标位置；经验模型确认是通过人体或物体特定位置的经验公式或常见位置，确定待测目标位置；步骤S140：根据步骤S130中确定的测量位置，获得该位置的正面长度、侧面长度；步骤S150：以测量的正面长度、侧面长度作为输入，以及步骤S110中获取的参数信息，以待测位置的三维尺寸预测值作为输出，进行机器学习，建立机器学习模型；利用人体参数据库和人体图像数据库，进行多次机器学习，建立多个机器学习模型，形成机器学习模型库；应用阶段包括以下步骤：步骤S210：获取被测用户的年龄、性别、地域、体型等人物图像信息参数；步骤S220：利用智能终端拍摄人体正面、侧面图像；步骤S230：根据人体正面、侧面拍摄图像，通过交互式确认或经验模型确认，确定待测人体的测量位置，获得该位置的正面长度、侧面长度；步骤S240：基于步骤S210用户个人信息，以及步骤S220基于智能终端的正面、侧向拍摄图像、S230中测量的正面、侧面尺寸，代入不同的机器学习模型中，选择最佳机器学习模型预测出人体的三维尺寸数据。