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傳統(tǒng)非接觸式人體尺寸測量中的關鍵特征點是根據(jù)人體各部位的比例關系直接提取，該方法對人體體型和著裝要求嚴格，導致在多數(shù)情形下獲取的關鍵特征點存在較大誤差。為此，提出一種基于自適應人體結構分割（ABSS）的著裝人體多特征點提取和尺寸測量算法 Human pesm-abss分析東西方人體的異構性和自身體型的差異，利用ABSS對人體結構關鍵區(qū)域進行分割。針對頸、肩部位特征點的提取，給出最大距離法和局部最大曲率法，解決傳統(tǒng)算法適應性差及魯棒性弱的問題。對210組標準差較大樣本的實驗測量數(shù)據(jù)與真實尺寸信息進行對比分析，結果表明， Human pesm-abss算法相對于非閉合 Snake和 Simple- FCN-ASM模型，平均誤差分別減少2.2cm和0.26cm，時耗分別縮短了1.098和3.52，具有更高的實時性專與的魯棒性，適用于在線批量人體著裝尺寸測量。
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