[发明专利]一种基于鞋子图像和脚型图像的鞋楦参数自动预测方法及预测装置有效
| 申请号： | 201710351500.3 | 申请日： | 2017-05-18 |
| 公开（公告）号： | CN106993851B | 公开（公告）日： | 2022-02-18 |
| 发明（设计）人： | 李文谦;张水发;黄一苇 | 申请（专利权）人： | 李文谦;张水发;黄一苇 |
| 主分类号： | A43D1/04 | 分类号： | A43D1/04;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海方本律师事务所 31269 | 代理人： | 汪玉平;潘勇 |
| 地址： | 510100 广东省广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于鞋子图像和脚型图像的鞋楦参数自动预测方法和预测装置，包括以下步骤:(S1)采集鞋子图像和脚型图像；(S2)训练生成式对抗网络；(S3)扩充现有鞋子图像数据和脚型图像数据；(S4)将鞋子图像和对应的脚型图像组合成六通道图像，使用递归神经网络训练基于鞋子图像和脚型图像的鞋楦参数模型；(S5)利用鞋楦参数模型自动预测鞋楦参数。本发明基于鞋子图像和脚型图像的鞋楦参数自动预测方法与预测装置，能够通过采集用户鞋子图像和脚型图像，自动扩充鞋子图像和脚型图像数据，自动预测鞋楦参数。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 鞋子 图像 脚型 参数 自动 预测 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种基于鞋子图像和脚型图像的鞋楦参数自动预测方法，其特征在于,包括以下步骤:(S1)采集鞋子图像和脚型图像；(S2)训练生成式对抗网络；(S3)扩充现有鞋子图像数据和脚型图像数据；(S4)将鞋子图像和对应的脚型图像组合成六通道图像，使用递归神经网络训练基于鞋子图像和脚型图像的鞋楦参数模型；(S5)利用鞋楦参数模型自动预测鞋楦参数。
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