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申请/专利权人：广州私坊科技有限责任公司

摘要：本发明公开了一种基于特征点线的无歧义人体数据采集方案与精确建模方法，所述方法在标记或识别特征点线体系后，根据特征点间的连接关系，采集特征点间的表面距离数据，通过特征点与关联的点间线共同构建稳定无歧义的人体数据采集方案，进一步，可采用该数据方案形成人体精确建模。其中，特征点间形成的水平圆圈或弧线数据控制了人体的围度与宽度数据，特征点间的纵向距离数据标定了人体横向围度、宽度数据在纵向上的分布关系，后凹腰数据标定了横向围度数据在深度上的错位关系，通过该数据采集体系不仅可以表征人体大结构，也可以完整的反映各部位的形体特征。本方法有效的解决了当前人体净体数据采集因人而异、因标准而异的问题，更进一步通过数据定量标定出人体的各部位形体特征，无需定性的描述特体特征。综合而言，通过人体不可变特征点与无差别特征点与紧密关联的点间线，共同构建特征点线体系，形成无歧义的人体数据采集方案以及基于此的稳健人体精确建模方法，尤其适用于智能服装定制领域的精确人体数据采集与建模。

主权项：1.基于特征点线的无歧义人体数据采集方案，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S101：不可变特征点线与无差别特征点线的识别与标记；不可变特征点线指人体特征中明确无差异的小范围区域或条带区域，即曲面的凸出受力点或凹陷最低点（如图2中红点红线标示），例如腕骨、胳膊肘、肩端骨、胸高点、肚脐、侧凹腰、前后腋点、后领骨、脖颈根线等等；无差别特征点线指一个有限区域内无法无歧义标记的点线（如图2中黑点绿线标示），但在该有限区域选定任一点线作为特征标记，都不会影响总体结构，此类无差别特征点线作为对不可变特征点线的有力补充，共同构建稳健的特征点线体系；S102：校验是否获取了基础级以上的特征点线数据，满足后再根据特征点间的连接关系，选取一个具有影响力的特征点作为原点，采集特征点间连线的表面距离，横向水平环距离作为围度数据，横向水平弧线距离作为宽度数据，纵向自然垂线距离作为长度数据，控制围度数据在纵向上的分布，凹量数据作为对围度数据在进深方向上的修正，关键特征线（例如：肩线、胸线、胸肚线等）的倾角选取对应视角进行量测；S103：校验数据关系，交叉验证各部位模块形体特征，确保形体特征组合合理，若数据关系超出误差范围，复核特征点线的识别与标记以及特征线数值度量，并同步通过人体图像进行部位特征智能识别，利用图像识别与数值度量交叉验证，确保数据可靠性。

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