基于三维测量的青年女性臀部体型概率神经网络识别模型构建

作者：金娟凤; 杨允出; 夏馨; 倪世明; 邹奉元

来源：纺织学报, 2014, (04): 100-104.

DOI：10.13475/j.fzxb.2014.04.018

• 三维测量
• 臀部体型
• 概率神经网络
• 识别模型 3-D body measurement
• hip shape
• probabilistic neural network method
• recognition model

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,为女性臀部体型识别提供了一种新方法,同时也拓宽了概率神经网络方法的应用领域。

• 出版日期2014
• 单位浙江理工大学