[发明专利]基于人体体型的性别判断方法

权利要求书

1.一种基于人体体型的性别判断方法，其特征在于，所述性别判断方法包括以下步骤：

S01、建立人体体型性别数据库；

S02、建立人体躯干体型特征模型与性别的数学模型；

S03、获取被测量者的人体正面照和侧面照；

S04、将被测量者的人体躯干体型特征向量输入建立的数学模型，获得性别。

2.根据权利要求1所述的性别判断方法，其特征在于，所述步骤S01中包括以下步骤，

S011：获取人体的正面照片、侧面照片和性别；

S012：获取人体躯干体型特征向量；

S013：将人体躯干体型特征向量和性别录入人体体型性别数据库。

3.根据权利要求2所述的性别判断方法，其特征在于，通过步骤S01获取建立人体体型性别数据库所需要的人体躯干体型特征向量和性别，其中：性别在S011步骤中通过传统的人工输入方式获得；人体躯干体型特征向量由S011步骤中获得的人体正面照和侧面照获得通过S012步骤中处理生成，并在S013步骤中录入人体体型性别数据库。

4.根据权利要求3所述的性别判断方法，其特征在于，S012步骤中使用步骤S011获取的人体正面照和侧面照提取，选取后颈点、侧颈点、大腿根点、腋下点、肩点为特征点，获得正面人体躯干轮廓曲线和侧面人体躯干轮廓曲线，对正面和侧面轮廓曲线进行曲线拟合，并对选定的曲线函数降维并选取贡献率大于预设值的分量作为人体躯干体型的特征向量作为人体躯干体型特征向量。

5.根据权利要求4所述的性别判断方法，其特征在于，拟合曲线采用椭圆函数曲线。

6.根据权利要求4所述的性别判断方法，其特征在于，曲线降维采用椭圆函数，通过椭圆傅里叶法描述所述人体躯干轮廓曲线以得到椭圆傅里叶描述子，并对椭圆傅里叶描述子进行主成分分析得到降维矩阵和降维主成分；预设贡献率采用90％，选取贡献率大于预设贡献率的分量得到人体躯干特征向量。

7.根据权利要求1所述的性别判断方法，其特征在于，S02步骤建立线性或非线性模型，通过对S01步骤建立的人体体型性别数据库的拟合得到输入的输出的数学公式，所述输入为人体躯干体型特征向量，所述输出为性别；线性模型采用多元线性回归法；非线性模型BP神经网络法。

8.根据权利要求7所述的性别判断方法，其特征在于，S02建立人体躯干体型特征向量与性别的数学模型步骤采用BP神经网络法，通过对S01步骤建立的人体体型性别数据库的学习获得输入参数与输出参数映射关系的神经网络模型；所述输入参数为人体躯干特征向量，所述输出参数为性别。

9.根据权利要求1所述的性别判断方法，其特征在于，通过S03步骤获得判断被测量者性别所需要的信息，通过拍摄获得被测量者的正面照和侧面照。

10.根据权利要求1所述的性别判断方法，其特征在于，S04获得被测量者的性别，包括以下步骤，

S041、获取被测量者的人体躯干体型特征向量；

S042、输入人体躯干体型特征向量与性别的数学模型获取性别。

11.根据权利要求10所述的性别判断方法，其特征在于，S041步骤通过对S03步骤获得的被测量者的正面照和侧面照，采用S012相同的方法提取测量所需的人体躯干体型特征向量。

12.根据权利要求11所述的性别判断方法，其特征在于，将输入参数输入S02步骤获得的数学模型，得到输出，所述输入参数为从步骤S041步骤获取的人体躯干体型特征向量，所述输出为性别。