基于图像的人体特征点提取与尺寸测量

• 作者: 李重 许明星
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: ASM算法 多模板 人体体型 特征点提取 尺寸测量
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 系统建设
• 页码范围: 87-94
• 页数: 8页
• 字数: 6006字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.006411

摘要

人体特征点提取和尺寸测量一直是虚拟服装试衣的关键内容. 本文在人体图像基础上, 通过对ASM算法进行改进实现人体特征点提取以及特征点尺寸测量. 首先, 算法计算待测图片中人脸和身体两个中心点欧式距离与对应模板进行匹配, 改变传统ASM算法单一模板局部模板匹配模式,提高了初次模型匹配的准确率和效率; 接着,以特征点为中心选择较少有效邻域点在其灰度训练模型中目标搜索, 解决传统ASM方法匹配时间长且特征点易匹配失败问题; 另外, 针对人体胯部以下区域易出现仅单侧拟合效果较好问题, 利用马氏距离公式选择特定矩阵大小邻域范围内点的灰度与灰度模型比较,并且结合人体体型分布及对称性特点进行拟合处理. 实验结果表明了该方法能适应复杂背景下人体图像的特征点提取与尺寸测量, 提高人体特征点提取和尺寸测量精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李重	浙江理工大学理学院	31	168	9.0	12.0
2	许明星	浙江理工大学信息学院	1	1	1.0	1.0