[发明专利]对人体测量数据进行预测的方法

摘要

本发明具体涉及一种对人体测量数据进行预测的方法，解决了现有测量方法使用的测量设备复杂昂贵、对人体造成测试不舒适感和难以精准恢复人体的真实体态数据的问题。本方法包括：1)构建模型库；2)生成体态标签；3)获取待测人体的身高、体重以及包含待测量部位的照片信息；4)将照片处理成为二值图；5)根据所构建的模型库，对二值图进行深度卷积神经网络学习；6)根据学习结果预测待测人体的体态标签；7)预测出待测人体的测量数据。本发明方法的输入数据易于获取，解决了已有算法的输入复杂的问题，测试设备简单，只需简单的设备就可以完成输入信息采集，测试成本小。

主权项

对人体测量数据进行预测的方法，其特征在于：包括以下步骤，1)构建模型库；所述模型库由多个人体模型及每个人体模型多个部位的测量数据构成；2)将模型库中人体模型的不同部位比值的统计值进行分级，生成体态标签；3)获取待测人体的身高、体重以及包含待测量部位的照片信息；所述照片信息包括人体正面照和/或人体侧面照；4)将照片处理成为二值图；5)根据所构建的模型库，对二值图进行深度卷积神经网络学习；6)根据学习结果预测待测人体的体态标签；7)利用身高、体重以及预测出的体态标签，预测出待测人体的测量数据。