[发明专利]一种人体身高信息获取方法以及采用该方法的试衣柜系统

权利要求书

1.一种人体身高信息获取方法，其特征在于，用于对试衣柜系统采集到的图像进行分析获取人体身高信息，该图像中的人体脚跟处设置有一具有多个标志点的标杆，所述方法包括：

S1、根据样本数据建立人体头部弧顶位置与脸部特征之间的神经网络模型，该神经网络模型的输入变量为人体脸部特征，输出变量为人体头部弧顶位置；

S2、根据图像中的多个标志点确定每个像素与物理高度之间的映射关系；

S3、基于所述神经网络模型确定图像中的人体头部弧顶位置；

S4、确定人体头部弧顶位置与一个选定的标志点之间的像素距离，并根据步骤S2中得到的映射关系以及选定的标志点的物理高度，计算人体头部弧顶位置所对应的物理高度；

其中，所述步骤S2包括：确定图像中的两个标志点之间的像素距离P_d，根据标杆上的该两个标志点之间已知的物理高度S_d，计算得到每个像素与物理高度之间的映射关系为：每个像素的物理高度s＝S_d/P_d；

其中，如果人体头部弧顶位置的高度方向上的像素坐标为v，选定的标志点的高度方向上的像素坐标为v_s；

所述步骤S4包括：

S41、确定人体头部弧顶位置与选定的标志点之间的像素距离为|v_s-v|；

S42、基于以下公式计算得到人体头部弧顶位置所对应的物理高度：

H＝(v-v_s)×s+l

其中，s表示每个像素的物理高度，l表示选定的标志点的物理高度；

其中，所述步骤S1包括：

S11、选择作为输入的特征点，以人体头部弧顶位置作为输出；

S12、确定激活函数f(x)＝ln(1+e^x)，则建立的神经网络模型为：

其中，a⁽³⁾表示输出，x表示输入，n表示特征点的个数，表示为第l层第i单元输入加权和，表示为第l层第j单元与第l+1层第i单元之间的联接参数，为第l+1层第i单元的偏置项,为组成的行向量，b^(l)为组成的列向量；

S13、利用样本数据对该神经网络模型进行训练，确定上述模型中的待定参数的数。

2.根据权利要求1所述的人体身高信息获取方法，其特征在于，所述人体脸部特征包括多个特征点；

所述步骤S3包括：

S31、基于人脸检测算法对图像中进行人脸检测，获取人脸的位置；

S32、基于人脸特征点定位算法提取出人脸的特征点，将各特征点的位置输入神经网络模型，得到的输出作为人体头部弧顶位置的坐标。

3.根据权利要求1所述的人体身高信息获取方法，其特征在于，所述步骤S13之后还包括：

S14、利用另一批样本数据对该训练好的神经网络模型进行误差分析。

4.根据权利要求1所述的人体身高信息获取方法，其特征在于，所述步骤S1之前还包括：

S0、确定深度误差与身高误差之间的关系为：其中，Δd为深度误差，ΔL表示身高误差，L表示图像中的物体高度，d1为已知的测量位置；根据该关系分析L的取值对深度误差与身高误差之间的影响，进而根据该影响确定相机对人体的视野选取原则。

5.一种试衣柜系统，其特征在于，包括具有多个柜门的柜体、控制模块、图像采集模块和控制模块，所述控制模块用于基于权利要求1-4任一项所述的方法确定包含人体身高的多种尺寸信息，并根据该多种尺寸信息打开柜体中的相应的柜门。