随着电子商务的迅速发展,对于人体尺寸的测量逐渐由手工测量法转变为非接触式人体测量,基于图像的人体尺寸测量方法作为一种非接触式二维人体测量技术,具有快速、简便、成本低等优点。这种方法对于服装行业具有更高的实用价值,已逐渐成为非接触式人体测量技术的研究趋势。本论文对基于图像的人体尺寸测量进行研究,从人体图像分割、人体关键点提取、人体尺寸计算三个方面介绍了人体尺寸测量的整个过程。本文主要研究内容如下:(1)基于正面人体图像的裆部检测方法:对正面人体图像中裆部点的特殊位置进行研究,建立了两个关于正面人体图像的几何模型:裆部同心圆模型和裆部矩形对称模型;根据人体裆部几何模型对正面人体图像进行裆部点检测,最终准确检测出正面人体图像中的裆部点。经过实验证明该方法能够准确的提取出正面人体图像中的裆部点。(2)基于超像素和人体基本比例的人体分割方法:利用超像素分割方法将人体图像分割成若干超像素块;通过分析人体基本比例规律,得到人体头部与各部分之间的比例关系划定人体大致范围;在标定的人体范围内将超像素块标记为背景块和前景块,经过迭代法不断将前景块和背景块进行合并,最终得到正面、侧面人体图像的分割结果。经过实验证明该方法对于背景复杂度变化时的正面、侧面人体图像分割效果较好。(3)基于人体比例关系的关键点检测方法:对于正面人体边缘轮廓,将经过图像分割算法提取出人体边缘轮廓利用Freeman 8链码进行编码和拐点检测;根据人体特征部位测量方法中对各个特征部位的详细定义,结合人体比例关系分别对颈部、肩部、胸部、腰部、臀部等部位高度范围内的人体边缘轮廓进行人体候选点检测;将人体边缘轮廓拐点和人体关键点相结合最终得到人体正面边缘轮廓的各个特征部位的人体关键点。对于侧面人体边缘轮廓,利用正面人体关键点结合人体特征部位测量方法的定义对侧面各个特征部位人体关键点进行检测。(4)人体尺寸拟合计算:利用经过人体轮廓检测出的人体关键点,得到人体的水平尺寸数据和垂直尺寸数据;对人体各个特征部位分别选取一元一次线性回归模型计算肩宽,二元一次线性回归方程计算颈围,对数曲线计算胸围、腰围、臀围,最终计算出各个特征部位的人体尺寸。将预测尺寸值与手工测量值进行误差分析,发现通过拟合模型计算出的人体各个特征部位尺寸数据满足服装行业对人体测量的要求。