基于深度Alignment网络的足部测量

• 作者: 姚瀚钦 李淳芃 石敏 陈良臣
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人体测量 足部测量 目标检测 深度网络 DAN模型
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 仿真建模理论与方法
• 页码范围: 1267-1278
• 页数: 12页
• 分类号: TP391.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.16182/j.issn1004731x.joss.19-VR0467

摘要

足部测量在很多领域有重要作用.三维足部测量受到设备和算法的限制,难以方便快捷地测量足部.结合图像测量和深度神经网络,提出一种方便快捷的足部测量方法.基于足部生理结构分析,提取足部关键点并基于关键点定义了测量参数;针对足部关键点检测,优化了 DAN(Deep Alignment Network)模型的激活函数和损失函数,并定义了一种基于手持相机的数据采集方式;检测足部关键点,测量足部主要参数.结果 显示,该方法基于手持相机采集数据能够便捷地测量足部参数,并具有较高的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李淳芃	中国科学院计算技术研究所	12	113	6.0	10.0
2	石敏	华北电力大学控制与计算机工程学院	26	182	8.0	13.0
3	陈良臣	中国劳动关系学院应用技术学院	13	45	4.0	6.0
4	姚瀚钦	华北电力大学控制与计算机工程学院	1	0	0.0	0.0