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申请/专利权人：南京中医药大学

摘要：本发明公开了一种基于参数化人体模型的体质辨识方法，属于中医与计算机视觉领域，本发明通过引入先进的三维重建技术和机器学习算法，实现了中医体质辨识的自动化、标准化和高效性，相比传统中医的经验判断方式，本方法提供了更高的准确性和客观性，减少了人为误差，并且操作简便、非侵入性，适用性广泛，该技术不仅能够应用于中医临床诊断，还可广泛用于健康管理、康复指导、体质研究等多个领域，为个性化健康干预提供科学依据，提升整体健康水平；同时，该方法促进了中医理论的现代化与科学化发展，为中医与现代科学的交叉研究提供了新的路径和技术支持。

主权项：1.一种基于参数化人体模型的体质辨识方法，其特征在于：具体包含如下步骤：步骤S1，构建基于SMPL的人体三维形态参数特征提取器，包括但不限于神经网络优化方法、几何形状重建方法、参数化形状模型；通过超参数控制选择具体使用的算法：使用神经网络优化方法时，常用的算法包括卷积神经网络；超参数包括学习率、正则化参数、迭代次数；几何形状重建方法中，使用基于点云数据的表面重建技术，包含Poisson表面重建算法；步骤S2，加载骨干网络与三维重建网络预训练模型权重，预训练模型包括但不限VGG、ResNet、MobileNet、VisionTransformer视觉注意力大模型网络；下载网络预训练好的模型权重，使用预训练权重对骨架网络进行初始化，其步骤可表示为winit＝wpretrained，其中，wpretrained表示预训练权重，winit表示待加载网络的权重；步骤S3，对输入图像X使用回归器预测人体骨骼点，并将其输入人体三维参数回归器即多层感知器回归网络MLPshape与MLPpose，分别回归出人体骨骼点参数与形态参数，过程如下式所示： 输出人体骨骼点参数Ppose和形态参数Pshape，并通过下式重建出三维人体：V＝MPshape，PPose#2其中M表示三维渲染函数，V为所有渲染后的网格点；步骤S4，根据S3中得出的人体骨骼点和形态参数，建立映射到中医体质的机器学习模型；从三维形态参数中提取特征向量F，使用训练数据集F，y，其中y为中医体质标签，训练映射模型，映射模型类型包括但不限于随机森林、贝叶斯分类器、K近邻算法、人工神经网络，以决策树为例，其计算过程如下式所示： 其中，为预测结果，T为决策树数量，dt为第t棵决策树；步骤S5，将训练好的体质辨识模型嵌入开发板和摄像头等移动设备中，通过PyQt图形用户界面工具实现实时体质辨识功能。

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百度查询： 南京中医药大学 一种基于人体三维重建的中医体质辨识方法