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基于真实三维人体点云的特征参数提取

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  • 万方数据
  • 维普
针对真实三维人体点云数据,提出一种快速提取人体特征参数的方法.首先对点云数据进行预处理,并将人体中心点转化为坐标原点,然后利用人体几何形状以及特征参数的定义,通过分层探索法来定位人体特征点,最后利用人体特征点得到相应的特征截面信息,使用边缘识别法提取特征轮廓边界点,对于不同人体体型,基于人体几何形状分析法自动识别正常和肥胖人体体型,有效地计算不同体型的真实特征参数信息.数值实验说明了该方法的有效性.
Feature Parameter Extraction Based on Real 3D Human Body Point Cloud

real 3D human point cloudpoint cloud datafeature pointsfeature extraction

李静、尹伟石、孟品超

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长春理工大学 数学与统计学院,长春 130022

真实三维人体点云 点云数据 特征点 特征提取

吉林省自然科学基金

20220101040JC

2024

长春理工大学学报(自然科学版)
长春理工大学

长春理工大学学报(自然科学版)

CSTPCD
影响因子：0.432
ISSN：1672-9870
年,卷(期)：2024.47(1)
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