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J-GLOBAL ID：202102285583824472   整理番号：21A1476754

マルチパラメータ融合に基づく人体特徴測定に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research On Human Body Feature Measurement Based On Multi-parameter Fusion

著者 (2件)： Zhang Hongwei (Guizhou University,College of electrical engineering,Guiyang,China) ,  Li Handong (Guizhou University,College of electrical engineering,Guiyang,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ITCA  ページ： 345-349  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人体の高い複雑性と柔軟性のため,人体サイズの正確な測定は困難な作業である。これらの問題を解決するための以前の方法は,通常,1つの測定パラメータおよび特徴点マーカだけを改善する。最適化アルゴリズム,モデル訓練,身体部分セグメンテーション,点雲処理,問題を複数のサブタスクに破壊し,人体のサイズを予測し,計算する。本論文では,複数の測定パラメータを融合し,SIFTアルゴリズムとランダムフォレスト法を導入し,特徴点のレジストレーションと体サイズの予測を実現し,点雲モデルをよりよく統合でき,多重方向からの特徴測定を含む。周囲,長さ,平均値,最大値。最後に,人体の特徴サイズを総合的解析により計算し,次に人体の三次元サイズの正確な測定を実現した。提案方法は,計算効率がより速く,精度が高い。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *セグメンテーション ,  最適化手法 ,  多重化 ,  柔軟性 ,  身体部位 ,  三次元
準シソーラス用語： 計算効率 ,  複雑性 ,  特徴点 ,  ランダムフォレスト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： マルチ ,  パラメータ ,  融合 ,  人体 ,  研究