Abstrakt:

Model łączy analizę skupień i korelacji oraz probabilistyczną sztuczną sieć neuronową dla identyfikacji różnych typów kształtów bioder opartą o pomiary 3D poszczególnych osób. Wyselekcjonowano 28 przypadków odzwierciedlających dolną część sylwetki 300 studentek w wieku od 20 do 24 lat. Zastosowano metodę redukcji poszczególnych właściwości dla wybrania typowych wskaźników. Następnie kształt bioder podzielono na 5 typów za pomocą algorytmu klastrowego i systemu ANOVA (analiza wariancji). Następnie przeprowadzono trening sieci neuronowej aby mogła posłużyć jako klasyfikator identyfikacji  5 różnych kształtów bioder. Przeciętna dokładność klasyfikacji proponowanego systemu wynosiła 97,37%, a efektywność była sukcesywnie sprawdzana przez porównanie schematów BP i SVM. W ten sposób stworzono inteligentny system rozpoznania typu kształtu bioder o dużej precyzji, pozwalający na oszczędność czasu.