Conversion of 3D Humanbody Parameters Based on MIV Algorithm Selection and BP Neural Network
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摘要: 在BP神经网络建模技术的基础上,提出引入平均影响值(MIV)算法筛选采集的变量参数,构建三层前馈神经网络求解三维人体建模参数的方法.结果表明,通过逐步删除后10%序位的参数变量,所建模型的最大误差为0.23,平均误差为0.058 667,训练精度为4E-3,预测精度为94.2%,可用于实际三维试衣时的参数计算.
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