基于单目深度摄像头的自动人体尺寸测量技术

"这篇研究论文探讨了一种在单目深度摄像头环境下自动测量人体尺寸的方法，旨在解决虚拟试衣等应用中个性化服装定制时获取精确人体尺寸数据的难题。该方法结合了尺度不变特征描述子、热传播的测地距离关系以及随机森林回归模型，能够精确并稳定地提取人体关键特征点并测量尺寸。实验结果显示，即使面对不同体型和姿态的三维人体模型，该方法仍能有效工作，且对模型的噪声和孔洞具有一定的鲁棒性。" 在当前的虚拟试衣和个性化服装定制领域，准确获取人体尺寸是至关重要的，但这一过程往往面临挑战。本文提出的方法首先利用尺度不变的特征描述子，这是一种在图像处理和计算机视觉中用于识别和匹配图像特征的强大工具，即使在图像缩放、旋转或光照变化等情况下也能保持稳定。结合热传播的测地距离关系，研究者构建了一个随机森林回归模型，通过投票策略预测预定义的人体关键特征点，如关节位置。 预测出的关键特征点随后作为测量的基础，运用深度优先遍历的算法，寻找以这些点为根节点的邻近点之间的最短路径。这种方法借鉴了图论中的概念，旨在找到两点间沿表面的最短路径，即测地距离，这对应于实际的身体尺寸。由于人体模型可能包含噪声或空洞，该方法的鲁棒性对于确保尺寸测量的准确性至关重要。 实验部分，论文展示了在各种体型和姿态的三维人体模型上，该方法能准确、稳定地提取特征点并测量尺寸。测量的相对误差范围在0.075%至0.001%之间，显示了其高度的精度。这种低误差率对于服装设计和虚拟试衣体验的提升具有显著意义。 关键词涉及的技术包括热核特征描述符，这是一种高级的特征表示方法，增强了特征点的描述能力和匹配能力；随机森林回归是一种机器学习算法，可以处理多个输入变量并预测连续输出，如关键特征点的位置；人体关键特征点是衡量人体尺寸的重要参考点；而人体尺寸测量则是整个研究的核心目标。 这项工作为虚拟环境中的个性化人体尺寸测量提供了新的思路，有助于推动虚拟试衣和服装定制行业的技术进步。通过结合深度摄像头的数据和先进的计算方法，该方法有望实现更精准、更高效的个体化服务。