青年女性体型识别：概率神经网络与特征参数研究

本研究论文《人工智能-基于概率神经网络的青年女性体型识别及特征参数研究》主要探讨了在非接触式人体测量技术日益发展的背景下，如何高效地提取和分析青年女性的体型特征参数。作者金娟凤，专业为服装设计与工程，针对硕士研究生学位的研究项目，由指导教师邹奉元教授指导。 研究的核心内容首先是从300名在校女青年的数据中，利用美国【TC】2三维人体测量仪收集人体体型数据，并通过数理统计方法确定了肩部、胸部、腰部和臀部这四个关键部位，作为反映女性体型特征的主要指标。接着，通过R型聚类法提取各部位的典型特征指标，如肩部的3个、胸部的6个、腰部的4个和臀部的6个，进一步对这些指标进行聚类分析，将体型划分为更细致的类别。 概率神经网络在本研究中发挥了重要作用。论文构建了分别针对肩部、胸部、腰部和臀部的分类预测模型，通过MATLAB R2009a软件实现了这些部位的快速且精确的识别。针对基本部位的截面曲线，论文确定了72个特征点，并通过多元线性回归分析，建立了特征点坐标与典型指标之间的参数化方程，从而实现了人体体型信息的数字化和三维可视化。 这项研究的意义不仅在于开发出了一种有效的人体体型识别方法，还为计算机辅助设计（CAD）、网上虚拟试衣以及在线服装销售提供了技术支持。通过将人体体型信息转化为可参数化的数字形式，简化了设计过程，提高了消费者体验，有助于推动服装行业的数字化转型。 关键词：体型分析、概率神经网络、典型指标、聚类分析、识别模型等都是论文的核心技术手段，它们共同构成了一个完整的、实用的青年女性体型识别系统。这篇论文不仅具有理论价值，也具有很强的实际应用潜力，对于推动人工智能在服装领域中的应用具有重要意义。