基于二叉神经树结构的人体部位的细粒度分类方法技术

本发明专利技术提供了一种基于二叉神经树结构的人体部位的细粒度分类方法，本方法可以从人体正侧背面图像中定位到身体部位，然后进行分类。本发明专利技术首先通过基本网络提取特征，之后进入二叉树中，为了使二叉树能够有神经网络的表达能力，每个父结点都通过路由模块记录从根结点到该结点的路径；之后为了提高生成注意力图的质量以及定位需要分类的人体四个部位，采用SENet模块对特征图进行处理；最终四个叶结点分别是四个部位的类别。通过实验证明，本发明专利技术提供的技术方案相比与传统的人体部位体型分类方法，能极大节省时间和人力成本，操作便捷，并且具有更高的鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】
基于二叉神经树结构的人体部位的细粒度分类方法
本专利技术涉及一种人体部位分类的方法，特别涉及一种基于二叉神经树神经网络的人体局部特征分类方法，对人体肩部、胸部、腹部、背部这四个部位分类。
技术介绍
现代社会和经济的不断发展，推进了个性化消费时代的到来。“定制经济”满足了消费者个性化需求，有效地避免了厂家的盲目生产，减轻了库存压力，同时也节约了社会资源。面向群体的批量定制和面向个体消费者的量身定制，是目前服装定制生产的两种新形式。服装号型是服装行业生产设计及销售的重要依据和参考。服装号型标准GB/T13352-2008是目前我国服装现行的国家标准，但该号型系列也存在许多问题。个体体型对标准体型的离散性使工业化生产的服装尚不能满足对“合身”要求高的人们个性化的需求。从生产过程来看，定制式生产是将个性化的人体尺寸归入到企业的号型规格系列中，再利用企业现有的工业化生产技术进行批量生产，对于个别特殊体型消费者则在现有样板的基础上进行局部修正，定制适应个体消费者的个性化样板。对生产厂家来说，采用批量生产模式，既提高了生产效率，又节省了生产成本。对顾客而言得本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于二叉神经树结构的人体部位的细粒度分类方法，包括以下部分：/nA、记录路径的路由结点；/nB、生成注意力图的SENet模块；/nC、将人体肩胸腹背四个部位进行类别预测的标签预测模块。/n

【技术特征摘要】
1.基于二叉神经树结构的人体部位的细粒度分类方法，包括以下部分：
A、记录路径的路由结点；
B、生成注意力图的SENet模块；
C、将人体肩胸腹背四个部位进行类别预测的标签预测模块。


2.根据权利要求1所述的记录路径的路由的方法，其特征在于，所述的部分A中，使用每个结点中的路由功能来确定从根节点到该结点的计算路径，来模拟深度神经网络，使之具有神经网络的表达能力。


3.根据权利要求1所述的使用SENet...

【专利技术属性】
技术研发人员：王淑栋，路洪翠，董玉坤，
申请(专利权)人：中国石油大学华东，
类型：发明
国别省市：山东;37