基于SURF算法的服装3D人体特征点识别

作者：董梦娇; 袁晔^*

来源：北京服装学院学报(自然科学版), 2018, 38(04): 37-44.

DOI：10.16454/j.cnki.issn.1001-0564.2018.04.007

• 深度图像
• SURF算法
• 服装3D人体
• 特征点识别
• 样条拟合

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.

• 单位
  北京服装学院