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傳統非接觸式人體尺寸測量中的關鍵特征點是根據人體各部位的比例關系直接提取，該方法對人體體型和著裝要求嚴格，導致在多數情形下獲取的關鍵特征點存在較大誤差。為此，提出一種基于自適應人體結構分割（ABSS）的著裝人體多特征點提取和尺寸測量算法 Human pesm-abss分析東西方人體的異構性和自身體型的差異，利用ABSS對人體結構關鍵區域進行分割。針對頸、肩部位特征點的提取，給出最大距離法和局部最大曲率法，解決傳統算法適應性差及魯棒性弱的問題。對210組標準差較大樣本的實驗測量數據與真實尺寸信息進行對比分析，結果表明， Human pesm-abss算法相對于非閉合 Snake和 Simple- FCN-ASM模型，平均誤差分別減少2.2cm和0.26cm，時耗分別縮短了1.098和3.52，具有更高的實時性專與的魯棒性，適用于在線批量人體著裝尺寸測量。
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