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公开(公告)号：CN112733881A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011498487.2
申请日：2020-12-17
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明提供了一种融合注意力机制和通道损失的人体部位的细粒度分类方法，本方法可以从人体正侧背面图像中定位到身体部位，然后进行分类。本发明首先建模通道之间的关系生成注意力图，然后将得到的特征图和注意力图融合得到特征矩阵。最后将通道损失和交叉熵损失进行加权求和得到最终的损失函数来优化分类器。通过实验证明，本发明提供的技术方案相比与传统的人体部位体型分类方法，能极大节省时间和人力成本，操作便捷，并且具有更高的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112507812A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011320286.3
申请日：2020-11-23
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明提供了一种融合注意力机制的人体部位的细粒度分类方法，本方法可以从人体正侧背面图像中定位到身体部位，然后进行分类。本发明首先建模通道之间的关系生成注意力图，然后利用注意力图对数据集进行扩充增强和关键部位的定位。最终将得到的特征图和注意力图融合得到特征矩阵用于分类。通过实验证明，本发明提供的技术方案相比与传统的人体部位体型分类方法，能极大节省时间和人力成本，操作便捷，并且具有更高的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112598042A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011493727.X
申请日：2020-12-17
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种基于二叉神经树结构的人体部位的细粒度分类方法，本方法可以从人体正侧背面图像中定位到身体部位，然后进行分类。本发明首先通过基本网络提取特征，之后进入二叉树中，为了使二叉树能够有神经网络的表达能力，每个父结点都通过路由模块记录从根结点到该结点的路径；之后为了提高生成注意力图的质量以及定位需要分类的人体四个部位，采用SENet模块对特征图进行处理；最终四个叶结点分别是四个部位的类别。通过实验证明，本发明提供的技术方案相比与传统的人体部位体型分类方法，能极大节省时间和人力成本，操作便捷，并且具有更高的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112287814A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011169574.3
申请日：2020-10-28
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明提供了一种基于测量点建模的人体胸围腰围获取方法，本方法可以从人体正面和侧面图像中准确获取胸围腰围尺寸。本发明首先拍摄人体正面和侧面图像，然后利用神经网络模型从图像中提取测量点位置，基于测量点获取胸围、腰围的宽度、厚度、厚宽比，使用真实人体数据拟合人体部位厚宽比与椭球模型轴分割点位置的函数关系，最终基于人体部位厚度、宽度与分割点位置建立人体腰围胸围的数学模型获取尺寸。通过实验证明，本发明提供的技术方案相比与传统的胸围、腰围非接触式测量方法，能减少尺寸测量的误差到2cm以内，并且在面对不同体型的人时具有更高的鲁棒性。
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