导读:本文包含了人体特征点论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:人体,特征,图像,算法,热核,尺度,阈值。
人体特征点论文文献综述
董梦娇,袁晔[1]（2018）在《基于SURF算法的服装3D人体特征点识别》一文中研究指出针对服装大规模量身定制需要解决的关键技术问题,本文主要研究3D服装人体的特征点识别,故此本文提出了一种基于SURF算法的服装3D人体特征点识别算法.首先将处理后的3D人体点云图像转换为人体深度图像,其次由SURF算法在此基础上进行人体特征点识别;然后通过样条拟合对识别得到的特征点进行拟合,进而得到3D人体特征线,即人体轮廓线,并测量人体尺寸数据.最后,将本文算法测量数据与标准测量数据进行对比,计算绝对误差和相对误差值.仿真结果表明,本文算法对于各类3D扫描人体模型均具有不错的识别效果以及测量结果,为后续的3D服装数字化造型研究奠定了基础.(本文来源于《北京服装学院学报(自然科学版)》期刊2018年04期）
许明星,李重[2]（2018）在《基于图像的人体特征点提取与尺寸测量》一文中研究指出人体特征点提取和尺寸测量一直是虚拟服装试衣的关键内容.本文在人体图像基础上,通过对ASM算法进行改进实现人体特征点提取以及特征点尺寸测量.首先,算法计算待测图片中人脸和身体两个中心点欧式距离与对应模板进行匹配,改变传统ASM算法单一模板局部模板匹配模式,提高了初次模型匹配的准确率和效率;接着,以特征点为中心选择较少有效邻域点在其灰度训练模型中目标搜索,解决传统ASM方法匹配时间长且特征点易匹配失败问题;另外,针对人体胯部以下区域易出现仅单侧拟合效果较好问题,利用马氏距离公式选择特定矩阵大小邻域范围内点的灰度与灰度模型比较,并且结合人体体型分布及对称性特点进行拟合处理.实验结果表明了该方法能适应复杂背景下人体图像的特征点提取与尺寸测量,提高人体特征点提取和尺寸测量精度.(本文来源于《计算机系统应用》期刊2018年06期）
周希峰[3]（2018）在《人体叁维模型特征点匹配技术的研究与实现》一文中研究指出随着信息化社会的到来,视觉成为了信息获得的主要途径,占据着信息获得量的75%。把视觉信息存储成图像,是人类社会的一大进步。传统的二维图像由二值图像到真彩色图像的转化,是信息存储的又一大进展,但却仍然无法满足信息化社会的视觉需要。相对于二维图像而言,叁维模型更接近于真实世界的物体,包含更多的特性和内容。在图像的高分辨率和逼真度上,它具有二维图像而言非常明显的优势。正是叁维模型相对于二维图像的优势,使得越来越多的叁维模型在网络上频繁地使用。此时,就需要相关的技术来对叁维模型进行处理了。人体叁维模型是网格模型中有代表性的一种模型,相对于刚体而言它能承受一定的程度的形变和弯曲力度,并且还有着非常丰富的变换姿态。在这些多种多样的变换条件下,如何找到同一种人体叁维模型的对应关系,判断他们是否来源于同一类型,这时候就需要用到相关的叁维模型的特征提取技术了。本论文构造了HKS、SI-HKS、WKS描述符,来分别提取叁维模型表面的特征。HKS的构建来自于拉普拉斯-贝尔特拉米特征系统,用拉普拉斯-贝尔特拉米算子的特征系统来构建HKS描述符。同时,本文计算WKS,用能量方程的解来构建描述符的特征矩阵。人体叁维模型特征点的提取,能有效地反映叁维模型表面的形状点的特征,能快速地对叁维模型表面的特征进行收集。本文通过计算模型表面兴趣点的特征信息,找到相似性比较高的兴趣点,得出特征点匹配关系;并且,用叁种描述符分别计算出模型形状点的特征状态分布图,分析描述符各自具有的特性,选择性能最优的描述符完成特征点的匹配。(本文来源于《武汉纺织大学》期刊2018-06-01）
李明睿,张弛,丁宁,李喆,李德玉[4]（2017）在《基于特征点的人体红外图像自动分割技术》一文中研究指出目的医学红外人体图像区域分割是大规模医学红外图像处理的关键步骤。为快速有效地获取医学红外图像中的人体信息,本文提出一种在医学红外图像中自动提取并划分人体区域的方法。方法由红外热像仪在静室中采集人的裸体红外图像,然后通过对红外人体图像灰度分布特征分析而取得的阈值来获取人体区域,以人体横向距离(宽度)函数结合人体红外图像中的特殊方向亮带的识别,提取人体的特征点,并通过特征点对人体区域进行分割。结果对来自8人的72幅图像进行验证,其中64幅可以正确分割,证明该方法可以对直立姿势的红外人体图像进行自动区域分割与提取。结论该红外人体图像区域自动分割算法可为基于红外图像的疾病筛查及计算机辅助诊断提供技术基础。(本文来源于《北京生物医学工程》期刊2017年06期）
段了然,李春兰,夏兰兰,崔诗晗[5]（2016）在《基于差分图像人体特征点获取与有限元模型重建》一文中研究指出为研究触电时流经人体触电电流的大小及分布情况,需建立人体等效模型。针对人体本身是不规则几何体的特点,通过图像差分法获得人体轮廓图像,采用形态学算法对人体轮廓进行优化处理,再对优化后的人体轮廓进行查找,获得人体特征点的特征坐标,在Ansys平台实现叁维人体重建。研究成果对触电分析奠定一定理论基础。(本文来源于《现代计算机(专业版)》期刊2016年08期）
刘国帅,熊平[6]（2015）在《基于叁个特征点的人体跌倒检测》一文中研究指出设计了视频监控跌倒检测系统,采用人体姿态分析,通过人体轮廓提取、星形骨架提取、人体部位识别等步骤对视频图像进行处理,首先检测出叁个特征点。由特征点构成了跌倒判断的特征向量。根据叁个特征点相对位置的变化和特征向量与水平地面的夹角,来区分跌倒与正常人体活动的差别。以3个志愿者的步行、坐下和蹲下叁类最具代表性动作为实验样本,采用上述方法进行测试。实验结果表明系统能有效检测跌倒,总体成功率超过90%,对正常活动的误报率仅7.5%。(本文来源于《科技视界》期刊2015年21期）
杨阳,杨子田,叶丽婉[7]（2015）在《基于叁维点云数据的人体躯干特征点的识别方法》一文中研究指出人体特征点的识别是叁维人体建模的基础,在简介人体特征点和特征部位相关基本知识的基础上,介绍采用极值法、曲率辨别法和建模法进行特征部位识别的思路和过程,根据每种方法的特点,确定人体不同特征部位识别更适宜的方法.(本文来源于《北京服装学院学报(自然科学版)》期刊2015年02期）
朱欣娟,熊小亚[8]（2015）在《基于改进ASM模型的人体特征点定位和建模方法》一文中研究指出针对传统的Procrustes归一化方法需要多次迭代且计算量大的缺陷,采用标记定位点的方法,以平均形状作为初始化规则模型,只经过一次平移旋转及缩放即可达到训练集对齐的效果;传统ASM算法计算时间较长且易使特征点因灰度模型相似而错误匹配,采用以特征点为中心,选取其周围的矩形区域灰度分布训练灰度模型,并选择24邻域点进行目标搜索。实验结果表明:改进的ASM方法进行人体特征点定位,减少了算法迭代次数,缩短了算法运行时间,提高了定位精度。(本文来源于《系统仿真学报》期刊2015年02期）
高凤娇,宋昌江,何艳,吴冈[9]（2014）在《基于特征点提取的人体叁维数据拼接技术》一文中研究指出针对人体对象表面光滑,不好寻找控制点的问题,本文给出基于叁维特征点的人体数据拼接算法,通过提取对配准数据轮廓描述较好的叁维特征点来减小计算量。实验结果表明,提出算法配准所需时间短,配准精度高。(本文来源于《可编程控制器与工厂自动化》期刊2014年12期）
陈婷婷,阮秋琦[10]（2014）在《较大尺度运动下的人体特征点跟踪算法研究》一文中研究指出利用光流法可以对视频中运动目标进行特征点跟踪,当目标存在较大尺度运动时,光流法图像一致性假设难以满足,导致特征点跟踪丢失。针对此问题,提出了一种基于Lucas-Kanade(L-K)金字塔光流算法的运动人体特征点跟踪方法。首先,利用帧间差分法得到帧差图像序列,获取行人的运动区域;然后用尺度不变特征变换(SIFT)算法检测选定初始帧中的特征点;最后运用L-K金字塔光流算法跟踪这些特征点在后续帧中的位置。实验结果表明,该算法对较大尺度运动的特征点跟踪有很好的效果,提高了跟踪的准确性。(本文来源于《信号处理》期刊2014年07期）
人体特征点论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
人体特征点提取和尺寸测量一直是虚拟服装试衣的关键内容.本文在人体图像基础上,通过对ASM算法进行改进实现人体特征点提取以及特征点尺寸测量.首先,算法计算待测图片中人脸和身体两个中心点欧式距离与对应模板进行匹配,改变传统ASM算法单一模板局部模板匹配模式,提高了初次模型匹配的准确率和效率;接着,以特征点为中心选择较少有效邻域点在其灰度训练模型中目标搜索,解决传统ASM方法匹配时间长且特征点易匹配失败问题;另外,针对人体胯部以下区域易出现仅单侧拟合效果较好问题,利用马氏距离公式选择特定矩阵大小邻域范围内点的灰度与灰度模型比较,并且结合人体体型分布及对称性特点进行拟合处理.实验结果表明了该方法能适应复杂背景下人体图像的特征点提取与尺寸测量,提高人体特征点提取和尺寸测量精度.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
人体特征点论文参考文献
[1].董梦娇,袁晔.基于SURF算法的服装3D人体特征点识别[J].北京服装学院学报(自然科学版).2018
[2].许明星,李重.基于图像的人体特征点提取与尺寸测量[J].计算机系统应用.2018
[3].周希峰.人体叁维模型特征点匹配技术的研究与实现[D].武汉纺织大学.2018
[4].李明睿,张弛,丁宁,李喆,李德玉.基于特征点的人体红外图像自动分割技术[J].北京生物医学工程.2017
[5].段了然,李春兰,夏兰兰,崔诗晗.基于差分图像人体特征点获取与有限元模型重建[J].现代计算机(专业版).2016
[6].刘国帅,熊平.基于叁个特征点的人体跌倒检测[J].科技视界.2015
[7].杨阳,杨子田,叶丽婉.基于叁维点云数据的人体躯干特征点的识别方法[J].北京服装学院学报(自然科学版).2015
[8].朱欣娟,熊小亚.基于改进ASM模型的人体特征点定位和建模方法[J].系统仿真学报.2015
[9].高凤娇,宋昌江,何艳,吴冈.基于特征点提取的人体叁维数据拼接技术[J].可编程控制器与工厂自动化.2014
[10].陈婷婷,阮秋琦.较大尺度运动下的人体特征点跟踪算法研究[J].信号处理.2014
论文知识图
