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申请/专利权人：上海工程技术大学

摘要：本发明公开了一种基于深度学习估计着装状态下人体胸腰部尺寸的方法，所述方法包括如下步骤：S1、获取估计对象在着装状态下的人体正面图；S2、采用人体成衣尺寸模型对步骤S1获取的人体正面图进行处理，计算出着装状态下人体胸腰部的成衣尺寸；S3、先构建人体胸腰部松量模型，然后采用人体胸腰部松量模型对步骤S1的人体正面图进行处理，计算出着装状态下人体胸腰部松量；S4、将步骤S2得到的成衣尺寸与步骤S3得到的胸腰部松量做差，从而构建出着装状态下人体胸腰部尺寸模型，利用该模型即能获得着装状态下人体胸腰部尺寸。本发明可快速得出人体胸腰部尺寸，很好的解决了着装时胸腰部尺寸测量困难及无法随时随地测量的难题。

主权项：1.一种基于深度学习估计着装状态下人体胸腰部尺寸的方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1、获取估计对象在着装状态下的人体正面图；S2、采用人体成衣尺寸模型对步骤S1获取的人体正面图进行处理，计算出着装状态下人体胸腰部的成衣尺寸；S3、先构建人体胸腰部松量模型，然后采用人体胸腰部松量模型对步骤S1的人体正面图进行处理，计算出着装状态下人体胸腰部松量；所述的人体胸腰部松量模型是先采用迁移学习的方法迁移了ResNet50模型，然后在迁移后的ResNet50模型的49与50层之间添加MMD算法构建而得，具体包括如下步骤：S31、数据采集：采集多张已知其净体状态下胸腰部尺寸的人体在着装状态下的胸腰部尺寸的正面图，并对采集的图片进行增强处理；S32、数据分类：根据着装状态下人体胸腰部松量将步骤S31采集的图片分为若干类，并分别用标签标记，然后将分类好的图片分为训练样本数据集和测试样本数据集；S33、构建人体胸腰部松量模型：先采用迁移学习的方法迁移了ResNet50模型，然后在迁移后的ResNet50模型的49与50层之间添加MMD算法，从而构建人体胸腰部松量模型；S34、训练人体胸腰部松量模型：将步骤S32中的训练样本数据集中的不同类别的图片依次输入到人体胸腰部松量模型中进行特征识别，以获取最优的人体胸腰部松量模型；S35、测试人体胸腰部松量模型：将步骤S32中的测试样本数据集中的不同类别的图片依次输入到已经训练好的人体胸腰部松量模型中进行测试，以测试人体胸腰部松量模型的准确性；S36、计算着装状态下人体胸腰部松量：将步骤S1的人体正面图输入测试后的人体胸腰部松量模型中进行处理，计算出着装状态下人体胸腰部松量；S4、将步骤S2得到的成衣尺寸与步骤S3得到的胸腰部松量做差，从而构建出着装状态下人体胸腰部尺寸模型，利用着装状态下人体胸腰部尺寸模型即能获得着装状态下人体胸腰部尺寸。

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百度查询： 上海工程技术大学 一种基于深度学习估计着装状态下人体胸腰部尺寸的方法