基于神经网络的人体特征曲线预测方法研究

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人体特征曲线在人体三维建模中有着非常重要的作用,通常需要手工测量的方式来获取,具有一定的局限性。本文利用神经网络来建立二维图像与三维截面特征曲线之间的关系,并使用三维扫描获取的人体模型来训练神经网络,训练后的神经网络可实现从用户照片直接恢复三维截面特征曲线,并用于三维重建。实验结果表明该方法的训练误差低于2%,能够准确的恢复人体截面曲线特征。
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