【摘 要】
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通过图像测量人体尺寸具有远程以及不用手接触等优点。提出了一种通过ConvLstm进行人体三维建模进而测量人体尺寸的方法。ConvLstm是一种深度学习模型,可以获取到连续图像的相关信息,利用设计的并行ConvLstm从连续的多角度人体轮廓图像中获取3D建模所需的参数,然后将参数输入到当下最精确的SCAPE参数化人体模型中,进而获得3D人体模型。通过对3D人体模型表面上的特征点定位计算出实际的人体尺
【机 构】
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中国石油大学（华东）计算机科学与技术学院
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通过图像测量人体尺寸具有远程以及不用手接触等优点。提出了一种通过ConvLstm进行人体三维建模进而测量人体尺寸的方法。ConvLstm是一种深度学习模型,可以获取到连续图像的相关信息,利用设计的并行ConvLstm从连续的多角度人体轮廓图像中获取3D建模所需的参数,然后将参数输入到当下最精确的SCAPE参数化人体模型中,进而获得3D人体模型。通过对3D人体模型表面上的特征点定位计算出实际的人体尺寸。实验表明,该方法测量出的人体尺寸具有较高的精度以及稳定性。
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