研究目的
研究利用图像分析技术和BP神经网络提取人体特征参数以辅助个性化服装定制。
研究成果
该论文提出的方法利用图像分析技术和BP神经网络有效提取人体特征参数，在个性化服装定制方面显示出良好前景。
研究不足
该研究的局限性在于样本量以及人体形态的差异性，这可能影响结果的普适性。
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图像分析技术在人体特征参数提取中的应用
DOI：10.1186/s13640-018-0338-y
期刊：EURASIP Journal on Image and Video Processing
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:21:01
摘要：
随着生活水平的提高，个性化服装定制已成为人们服饰需求的一种趋势。个性化服装定制的关键因素是三维人体建模。随着图像分析技术的发展，利用图像分析技术提取人体特征成为可能。本文采用二维人体特征区域及图像特征参数提取方法，运用反向传播神经网络（BP神经网络）对三维人体特征进行拟合，并对22名受试者的颈部、胸部、腰部和臀部进行了验证。结果表明，采用该方法能够较好地实现人体特征参数的提取。
作者：
Pengcheng Wei，Jiao Jiang，Li Li
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