基于SURF算法的服装3D人体特征点识别

摘要：

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.

关键词：深度图像、SURF算法、服装3D人体、特征点识别、样条拟合

所属期刊栏目：38

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：北京市教育委员会科技计划一般项目SQKM201710012007

在线出版日期：2019-01-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：37-44