[发明专利]一种高效修正人体个体特征尺寸的方案

说明书

本发明公开了一种高效修正人体个体特征尺寸的方案，所述动态人体尺寸特征建模方案包括以下步骤：步骤1：对算法提供的特征尺寸进行审核；步骤2：判断特征尺寸是否合适，比较审核前后的结果，如果该尺寸合适，给予正反馈；步骤3：结合尺码修正库和上一版本的特征尺码库以及正负反馈记录，重新训练模型。本发明前期的三维、体重、身高数据测量后，通过体脂率计算公式测出体脂率，通过体脂率能够大致推断客户的体型模型，在特征尺寸修正库中记录该尺寸以及标注正反馈系数1，输出该尺寸；如果特征尺寸不合适，给予该记录负反馈，即在特征尺寸修正库中记录该尺寸以及标注负反馈系数‑1，大大提高了人体个体特征尺寸的修正效率。

技术领域

本发明涉及定制衣制作技术领域，更具体为一种高效修正人体个体特征尺寸的方案。

背景技术

随着互联网的普及，网购扮演着越来越重要的角色，在日常生活中，对人体进行测量是一种很常见的需求，例如人在购买服装时，需要对人体的各个部位进行测量，以获取人体各个部位的尺寸。终端设备的人体特征识别功能可以通过采集用户的人体特征，与预存的人体特征模板之间进行匹配，从而根据匹配结果实现终端的某种功能，例如终端屏幕解锁、应用解密以及移动支付等。

目前，现有的人体个体特征尺寸多采用现场测量，其存在一定的误差，修正效率低。因此，需要提供一种新的技术方案给予解决。

发明内容

本发明的目的在于提供一种高效修正人体个体特征尺寸的方案，解决了目前，现有的人体个体特征尺寸多采用现场测量，其存在一定的误差，修正效率低的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种高效修正人体个体特征尺寸的方案，所述动态人体尺寸特征建模方案包括以下步骤：

步骤1：对算法提供的特征尺寸进行审核；

步骤2：判断特征尺寸是否合适，比较审核前后的结果，如果该尺寸合适，给予正反馈；

步骤3：结合尺码修正库和上一版本的特征尺码库以及正负反馈记录，同步到尺码库更新库；

步骤4：修正个体特征；

步骤5：重新进行特征尺寸审核，既得新特征尺寸。

作为本发明的一种优选实施方式，所述步骤1采用人工审核的策略，即通过多个富有经验的设计师，对动态人体尺寸特征建模得到的尺码进行评估审核。

作为本发明的一种优选实施方式，所述步骤2在特征尺寸修正库中记录该尺寸以及标注正反馈系数1，输出该尺寸；如果特征尺寸不合适，给予该记录负反馈，即在特征尺寸修正库中记录该尺寸以及标注负反馈系数-1。

作为本发明的一种优选实施方式，所述步骤3将尺码修正库里的尺寸数据放入上一版本的训练数据集中，将两组数据按1:1的比例混合，采用多元线性回归模型进行计算，剔除线性关系不显著的变量，得到相关系数。

作为本发明的一种优选实施方式，所述审核的特征尺寸包括基础特征、群体特征和个体特征，所述基础特征包括体重和身高，所述群体特征包括胸型、腹型、臀型、肩型和背型，所述个体特征包括：上衣和下衣尺寸，其中上衣尺寸包括前衣长、肩宽、领围、胸围、腹围、臀围、袖长、袖肥和腕围，下衣尺寸包括裤裙长、腰围、臀围、膝围、脚口、横档、总浪。

作为本发明的一种优选实施方式，所述步骤1的特征尺寸的净尺寸计算方式为：假设净尺寸胸围与身高体重的关系满足如下y＝a*x1+b*x2+c；式中y胸围数据为因变量，x1身高和x2体重为自变量，a和b为回归系数，c 是回归常数；通过n组对应数据，我们能够求出回归方程的系数和常数；其他净尺寸数据如腹围、肩宽等同样可以回归方程求解得出。

作为本发明的一种优选实施方式，所述群体特征的计算方式为：首先将群体特征进行数字化表示，如胸型平坦用1来表示，胸型肌肉用2来表示；最终的特征尺寸是净尺寸数据和群体特征共同决定的，这里我们采用多元线性回归模型来计算。