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基于小波系数的青年女性体型分类及原型生成研究
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基于小波系数的青年女性体型分类及原型生成研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第一章 绪论第8-18页
　　1.1 课题的研究背景及研究意义第8-10页
　　　　1.1.1 课题的研究背景第8-9页
　　　　1.1.2 课题的研究意义第9-10页
　　1.2 相关研究现状第10-15页
　　　　1.2.1 人体体型研究现状第10-11页
　　　　1.2.2 特征点提取研究现状第11-13页
　　　　1.2.3 截面曲线研究现状第13-15页
　　1.3 课题主要研究内容第15页
　　1.4 课题创新点第15-16页
　　1.5 课题研究思路第16页
　　1.6 章节安排第16-18页
第二章 人体点云数据采集及纵截面提取第18-30页
　　2.1 三维人体扫描第18-20页
　　　　2.1.1 样本容量第18页
　　　　2.1.2 实验对象第18页
　　　　2.1.3 实验仪器的介绍第18-20页
　　　　2.1.4 实验条件及要求第20页
　　2.2 三维人体测量项目与测量数据分析第20-24页
　　　　2.2.1 人体测量项目第20-21页
　　　　2.2.2 数据检验第21-23页
　　　　2.2.3 基本数据分析第23-24页
　　2.3 人体纵截面自动提取第24-29页
　　　　2.3.1 逆向工程软件简介第24-25页
　　　　2.3.2 点云数据预处理第25页
　　　　2.3.3 纵截面自动提取第25-29页
　　2.4 本章小结第29-30页
第三章 纵截面曲线形态分析第30-37页
　　3.1 纵截面曲线拟合第30页
　　3.2 小波分析理论第30-32页
　　　　3.2.1 多分辨率分析第30-31页
　　　　3.2.2 小波阈值第31-32页
　　3.3 纵截面曲线去噪第32-34页
　　3.4 小波系数计算第34-36页
　　3.5 本章小结第36-37页
第四章 基于小波系数的人体体型细分研究第37-43页
　　4.1 基于国标的体型分类第37页
　　4.2 基于小波系数的人体体型细分第37-39页
　　　　4.2.1 最佳聚类数的确定第37-38页
　　　　4.2.2 纵截面体型分类第38-39页
4.3“国标+纵截面体型”标识与样本分布第39-40页
　　4.4 青年女性服装原型纸样的生成第40-42页
　　　　4.4.1 细分体型的中间体尺寸统计第40-41页
　　　　4.4.2 服装原型纸样的构建与比较第41-42页
　　4.5 本章小结第42-43页
第五章 人体躯干体型识别模型构建第43-48页
　　5.1 LVQ神经网络的介绍第43-44页
　　　　5.1.1 模型的内部构造第43页
　　　　5.1.2 LVQ神经网络的优点第43-44页
　　5.2 模型的构建第44-45页
　　　　5.2.1 输入数据的降维处理第44-45页
　　　　5.2.2 神经元数目的计算第45页
　　　　5.2.3 学习速率的计算第45页
　　5.3 模型训练与测试结果的分析第45-47页
　　　　5.3.1 模型训练分析第45-46页
　　　　5.3.2 模型测试分析第46-47页
　　5.4 本章小结第47-48页
第六章 结论与展望第48-50页
　　6.1 结论第48页
　　6.2 展望第48-50页
参考文献第50-54页
附录1第54-55页
附录2第55-56页
攻读学位期间研究成果第56-57页
致谢第57页

本篇论文共57页，点击这进入下载页面。
 
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