[发明专利]一种基于神经网络算法的体感支撑技术方法

权利要求书

1.一种基于神经网络算法的体感支撑技术方法,其特征在于，包括以下步骤：

S1.对受试者进行人体扫描以获得各受试者的体型数据；

S2.确定服装尺寸数据，并令各受试者穿上根据所述服装尺寸数据制作出的样衣以进行试穿实验；

S3.根据试穿实验获取各受试者对相应样衣的舒适性评分结果，且对评分不合格受试者对应的样衣进行服装尺寸调整后重复步骤S2和S3；

S4.将评分合格受试者的体型数据作为输入，最终服装尺寸数据作为输出训练BP神经网络预测模型。

2.根据权利要求1所述的基于神经网络算法的体感支撑技术方法,其特征在于，步骤S3中，当舒适性评分结果低于预设值时确定为评分不合格，且通过以下方式获取舒适性评分结果：

S31.获取受试者的心理检测值和生理检测值；

S32.结合受试者的主观评分、心理检测值和生理检测值为相应样衣的舒适性打分。

3.根据权利要求2所述的基于神经网络算法的体感支撑技术方法,其特征在于，在步骤S31中，所述心理检测值包括皮电信号值，所述生理检测值包括心率监测值，且由皮电传感器获取皮电信号值，由心率传感器获取心率检测值。

4.根据权利要求3所述的基于神经网络算法的体感支撑技术方法,其特征在于，在步骤S31中，令受试者做随意动作和/或指定动作，并由三维动态捕捉系统捕捉受试者的每个动作，同时获取受试者各动作下的心理检测值和生理检测值。

5.根据权利要求4所述的基于神经网络算法的体感支撑技术方法,其特征在于，步骤S31具体包括：

S311.捕捉受试者的各动作，并获取作出相应动作的时间；

S312.根据时间节点获取受试者在各动作下的心理检测值和生理检测值；

步骤S32具体包括：

S321.通过动作评分方式计算每个受试者分别在每个动作下的舒适性分数；

S322.获取受试者对样衣的主观评分，并通过综合评分方式计算每个受试者对相应样衣的舒适性评分结果。

6.根据权利要求5所述的基于神经网络算法的体感支撑技术方法,其特征在于，所述动作评分方式包括以下公式：

a1＝X/|A1-A|；a2＝X/|A2-A|；……；an＝X/|An-A|；

b1＝Y/|B1-B|；b2＝Y/|B2-B|；……；bn＝Y/|Bn-B|；

S1＝(a1*q+b1*p)；S2＝(a2*q+b2*p)；……；Sn＝(an*q+bn*p)；

其中，

X、Y分别为心理数据的放大系数和生理数据的放大系数；

a1、a2、an分别为受试者在动作1、2和n下的心理数据；

b1、b2、bn分别为受试者在动作1、2和n下的生理数据；

A、B分别为正常心理检测值和正常生理检测值；

A1、A2、An分别为受试者在动作1、2和n下的心理检测值；

B1、B2、和Bn分别为受试者在动作1、2和n下的生理检测值；

S1、S2、Sn分别为受试者在动作1、2和n下的舒适性分数；

q、p分别为心理数据的权重值和生理数据的权重值。

7.根据权利要求6所述的基于神经网络算法的体感支撑技术方法,其特征在于，所述综合评分方式包括以下公式：

SD＝(S1+S2+……+Sn)*G/n+C*K

SD为受试者对样衣的舒适性评分结果；

C为受试者对样衣的主观评分分数；

G和K分别为动作评分权重值和主观评分权重值。

8.根据权利要求7所述的基于神经网络算法的体感支撑技术方法,其特征在于，在步骤S3中，将评分结果不合格受试者在各动作下的舒适性分数分别反馈给实验人员。