基于深度LSTM神经网络的人体服装压力信息预测

摘要

提出了一种深度长短时记忆(LSTM)神经网络结构,用以在穿着运动紧身衣时,由人体某一个部位的压力信息预测其他几个关键部位的压力信息,进而实现人体上半身全部关键点的压力信息数据预测.通过采用柔性压力阵列收集不同人体穿着不同材质和尺寸的运动紧身表时的压力信息,在配置图形处理器(GPU)的工作站上得出较好的运算结果.实验结果证明,所提出的深度LSTM神经网络结构比其他算法具有更高的预测准确率.