1.一种复杂背景干扰下的人体尺寸自动提取方法，其特征在于包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种复杂背景干扰下的人体尺寸自动提取方法，其特征在于：所述步骤(1)，人体图像采集通过手机摄像功能来模拟实景拍摄条件，手机距离人体150cm左右，高度为90cm左右，确保相机视野能够覆盖完整的人体区域。
3.根据权利要求1所述的一种复杂背景干扰下的人体尺寸自动提取方法，其特征在于：所述步骤(2)，分割人体照片中的人体区域生成二值图像掩膜作为真实值，将二值图像掩膜进行归一化，公式如下：
4.根据权利要求3所述的一种复杂背景干扰下的人体尺寸自动提取方法，其特征在于：所述步骤(2)，将每张图像的人体区域与不同的背景图像融合，融合公式如下：
5.根据权利要求1所述的一种复杂背景干扰下的人体尺寸自动提取方法，其特征在于：所述步骤(3)神经网络模型采用多尺度交互式显著性目标检测模型minet，人体自动分割的步骤包括：
6.根据权利要求5所述的一种复杂背景干扰下的人体尺寸自动提取方法，其特征在于：所述步骤(3)还包括：c、分割结果优化：在采用minettl网络分割的基础上，对分割图像进行孔洞填充，保留最大连通域，得到人体二值图，获得复杂背景下的人体分割。
7.根据权利要求1所述的一种复杂背景干扰下的人体尺寸自动提取方法，其特征在于：所述步骤(3)人体骨架定位算法采用人体姿态识别算法mediapipepose，通过该算法识别图像中的人体并提取22个人体骨架关键点的坐标信息，通过骨架关键点的坐标信息对人体不同部位区域进行分区，定位人体的躯干和四肢。
8.根据权利要求1所述的一种复杂背景干扰下的人体尺寸自动提取方法，其特征在于：所述步骤(5)，基于最小外接矩形、曲率和差值相结合的方法获得人体的二维特征点坐标，包括如下步骤；