[发明专利]一种基于半监督学习的人体特征参数预测方法有效
| 申请号： | 201910661335.0 | 申请日： | 2019-07-22 |
| 公开（公告）号： | CN110378291B | 公开（公告）日： | 2021-06-25 |
| 发明（设计）人： | 李基拓;许豪灿;李佳蔓;陆国栋 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06T17/00 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 林超 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于半监督学习的人体特征参数预测方法。构建数据集，数据集包含基于真实人体的有标签数据集和基于虚拟人体的无标签数据集；数据集的图像预处理；利用数据集训练半监督模型，构建输入图像与人体特征参数之间的稳定的映射模型；利用半监督模型对待测输入图像进行处理，预测获得人体特征参数。本发明仅采集少量真实的有标签人体数据，同时借助模拟器生成大量无标签人体数据，能够利用少量有标签人体数据建立稳定的半监督模型映射模型，准确预测人体特征参数。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 学习 人体 特征 参数 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于半监督学习的人体特征参数预测方法，其特征在于：S1、构建数据集，数据集包含基于真实人体的有标签数据集和基于虚拟人体的无标签数据集；S2、数据集的图像预处理；S3、利用数据集训练半监督模型，构建输入图像与人体特征参数之间的稳定的映射模型；S4、利用半监督模型对待测输入图像进行处理，预测获得人体特征参数。
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