【摘 要】
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快速准确地实现体型识别是人体体型研究的热点.为满足服装臀部合体性的要求,结合青年女性臀部体型特征,构建了基于三维测量的青年女性臀部体型PNN识别模型.首先,运用三维人体
【机 构】
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浙江理工大学服装学院,浙江理工大学浙江省服装工程技术研究中心
【基金项目】
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浙江省自然科学基金资助项目(Y1110504,LQ12E05015)
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快速准确地实现体型识别是人体体型研究的热点.为满足服装臀部合体性的要求,结合青年女性臀部体型特征,构建了基于三维测量的青年女性臀部体型PNN识别模型.首先,运用三维人体测量仪采集数据,并提取6个典型指标,进行臀部体型细分;其次,引入概率神经网络方法,构建以典型指标作为输入层,体型类别作为输出层,径向基函数作为模式层的网络结构模型;再次,利用MatLab R2009a软件对构建的概率神经网络模型进行仿真实验,通过训练获取精度高,结果稳定的模型;最后,测试模型识别精度.结果表明,该模型识别率高,识别性能良好,
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