基于神经网络的湖北省女大学生体型分类研究

摘要：

[研究内容与方法]由于我国经济迅速发展，人口不断增加，为了对湖北省女大学生体型进行详细划分，借助非接触式三维人体扫描仪获取了200个人体尺寸数据，从中选取27个关于体型的变量特征；通过对人体体质指数、主要身体比例、人体体表角度进行统计分析，选取人体直立状态下侧面形态的角度作为控制指标，在此基础上利用臀凸角、胸凸角、背入角、肩斜角几个角度进行聚类，运用k-means聚类方法将体型分为6大类，然后结合BMI指数总共将体型细分为18类；最终采用Adaboost算法，对人数存在最多的三类体型进行训练，构建神经网络体型识别模型，实现人体体型自动识别，精度值达93.1%，为体型分类提供参考。

关键词：女大学生、体型分类、体表角度、神经网络

所属期刊栏目：11

分类号：TS941.17

资助基金：国家自然科学基金;湖北省教育厅科学研究计划重点项目;湖北省服装信息化工程技术研究中心开放基金;纺织服装福建省高校工程研究中心开放基金;福建省新型功能性纺织纤维及材料重点实验室开放基;湖北省教育厅科研计划项目;屈原故里沉浸式虚拟体验建立与文旅产品开发。

在线出版日期：2022-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：15-20