基于多层感知器神经网络的人体尺寸预测研究

• 作者: 王建萍 王竹君 邢英梅 阚燕
• 来源期刊: 武汉纺织大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 多层次感知器 神经网络 人体尺寸 预测模型
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 服装工程
• 页码范围: 37-42
• 页数: 6页
• 分类号: TP183
• 字数: 4137字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-414X.2019.04.008

摘要

准确、智能的人体尺寸预测技术,在互联网与服装业深度融合的当前,有助于服装企业提高服装制板的准确率和工作效率,提升企业的智能化水平.基于此,本文以成年男性为例,提出利用多层感知器神经网络构建人体尺寸预测模型,以期通过输入颈椎点高、胸围、腰围、臀围等易测的躯干部位尺寸,实现快速预测全臂长、上臂长、上臂围、大腿围等四肢部位尺寸.经过对网络的训练和仿真测试,以及对不同实验结果的分析,发现具有7个隐层神经元的神经网络性能相对最佳,可满足服装制板的基本需求,这表明用多层感知器神经网络预测人体尺寸是可行的,若进一步选择合适的数据集,网络模型的预测精度会进一步提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王竹君	安徽工程大学纺织服装学院	23	40	3.0	6.0
3	王建萍	东华大学服装与艺术设计学院	73	302	8.0	15.0
6	阚燕	安徽工程大学纺织服装学院	3	1	1.0	1.0