[發明專利]一種虛擬試衣鏡的實現方法

在審

• 申請號: 201711224763.4
• 申請日: 2017-11-29
• 公開（公告）號: CN108009577A
• 公開（公告）日: 2018-05-08
• 發明（設計）人: 魏柱柱;韓路;溫晉鋒;吳小菊;何若男
• 申請（專利權）人: 南京工業大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/00;G06T7/194;G06F3/01
• 代理公司: 江蘇致邦律師事務所 32230
• 代理人: 徐蓓;尹妍

1.一種虛擬試衣鏡的實現方法，其特征在于，包括如下步驟：

S1服裝建模，并對服裝根據身材類型分類，包括Y型、A型、H型和X型；

S2用戶人體圖像數據采集；所述用戶人體圖像數據為二維數據或三維數據；

所述二維數據獲取方式包括：采用LibSVM訓練進行數據訓練，獲取訓練模型；LibSVM訓練的訓練集數據包括用戶身高體重、四圍信息和身材類型信息；所述四維信息包括胸圍、腰圍、臀圍、肩圍；

用戶上傳標準全身照片和身高體重數據，對用戶上傳標準全身照片進行圖像處理，提取四圍信息，將身高體重數據和四維信息導入訓練模型，獲取身材類型分類；

S3將人體圖像數據和服裝建模數據關聯并顯示。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述S2中，LibSVM訓練方法如下：

將單個用戶的數據作為一個樣本，表示為Di(xi,yi)，其中yi為樣本標簽，xi為六維的數據點xi(x身高+x體重+x肩圍+x臀圍+x胸圍+x腰圍)，設所求SVM空間的超平面方程為g(x)＝＜w,x＞+b，w由樣本決定，將w寫成a1y1x1+a2y2x2+...+anynxn，式中a為拉格朗日乘子，式中對最終所求的結果產生影響的樣本點即所需樣本點，即支持向量：

g ( x ) = Σ i = 1 i a i y i < x i , x > + b ]]>

設核函數形式為K(xi,x)，則所求的超平面形式變化為：

g ( x ) = Σ i = 1 i a i y i K ( x i , x ) + b ]]>

LibSVM訓練選擇的svm類型為c_svm類型，核函數為多項式核，迭代次數選擇3，gamma選擇0.166667，分類類別數為60，獲取訓練模型。