东北地区青年女性腰臀部体型特征与分类

为分析裤装结构设计合体性的影响因素,研究了特定人群的腰臀部体型特征与类别。选择18~25岁东北地区青年女性为研究对象,借助VITUS 三维人体扫描仪测量466 个样本的身体尺寸,经筛选计算得到21 个腰臀部特征变量。采用主成分因子分析得到影响腰臀部体型特征的5 大形态因子：围度因子、高度因子、横矢径比因子、围度差因子和臀凸因子。依据形态因子选取臀围、腰围到臀围高、臀横矢径比、臀腰差、臀凸5 个变量,采用SPSS 两步聚类法对腰臀部体型进行探索性分类,将东北地区青年女性腰臀部体型分为3 类：第1 类为直线型、平臀、矮瘦体;第2 类为凸臀、浑圆体;第3 类为曲线型、高扁体。各类体型占实验样本比例分别为27.7%、33.7%和38.6%。     

基于二维图像的青年女性颈肩部形态自动识别

为实现青年女性颈肩部形态的自动识别,首先基于202名在校青年女性的三维点云数据,测量了15个颈肩部形态相关参数,通过分析确定出离散程度较大的形态参数,包括肩斜角、背入角、肩矢额径比和腋下矢额径比;然后结合这4个重要体型参数,对青年女性颈肩部形态进行细分并建立各类体型的分类规则;最后基于青年女性正面与侧面二维照片,通过提取人体轮廓和识别特征点获得颈肩部体型分类所需参数,根据体型分类规则实现颈肩部形态的自动识别。结果表明:青年女性颈肩部形态可分为4类,即圆宽肩体、扁窄肩体、圆落肩体、驼背扁肩体,分别占样本总数的25.53%、23.94%、25.59%和23.94%;通过对40名测试样本进行基于正、侧面二维照片的颈肩部形态自动识别验证,准确率达到90%,说明基于本文方法构建的颈肩部体型自动识别系统是有效的。     

基于青年女性下肢形态分类的特征部位围度拟合

为实现个性化裤装样板自动生成,探讨了青年女性下肢体型的分类方法及腰部、腹部、臀部、大腿根部和膝部5个人体特征部位的围度预测模型建立。主要通过美国[TC]²三维人体扫描仪获取202名在校女大学生的人体点云数据,测量各特征部位的围度、宽度和厚度等相关形态参数。然后进行体型分类,提出VD_wh值(表征腰臀相对凸出量)、D_bw值(表征后腰的凹陷程度)、HD_ht值(表征站姿)、A_tk值(表征腿型)4个形态指标,将青年女性下肢形态分为圆长型、圆润型、扁长型三类。基于体型分类结果,选择圆润体,对该体型下5个特征部位的宽度、厚度以及围度进行相关分析并建立特征部位围度的回归方程,并以手工数据进行验证分析。结果表明:除大腿根部最大误差值为1.98 cm外,分类后预测的其他特征部位围度值与手工数据的误差绝对值均在1.5 cm范围内,说明本围度预测方法具有较高的准确性,对基于照片的青年女体个性化裤装样板自动生成提供了一定的技术支撑。     

中国东部地区青年女性人体体型分类

为寻得合理便捷的人体体型分类方法,采用三维扫描系统对年龄为20~35岁的407名中国东部地区青年女性进行人体数据获取,运用逆向工程软件对每个样本测量66项数据。通过因子分析提取与人体体型相关的主成份,通过相关性分析等方法从人体体型主成份中提取人体特征变量,通过分层法聚类分析对人体体型进行分类。研究得出:从与人体体型相关的7个主成分中提取特征变量为乳下围扁平率、身腰比、胸腰差、臀腰差;第1层聚类以乳下围扁平率作为特征变量,第2层聚类以身腰比、胸腰差、臀腰差作为特征变量;最终将人体体型分为14类。经检验,所得体型间存在显著性差异,分类结果合理有效。     

正侧面形态特征驱动的女性腿型分类

为解决目前因腿型分类欠缺而导致的女性腿部加压治疗和塑形产品不合体等问题,采用[TC]²非接触式三维扫描仪扫描64名受试者,针对每位受试者腿部提取160项指标。首先通过插值模拟、聚类分析的方法将整体腿型准直度分为3类;再根据大腿正面形态和侧面形态差异以及小腿侧面凸出点不同,将大腿和小腿进行分类;最后采用因子分析法建立了女性腿型的分类体系。研究了女性腿部围度随相应高度的变化规律,并将女性腿型细分为6类,进而归纳出相应的腿部分类规格表。该研究能够为女性腿型分类提供一种新的方法,对女性腿部不同部位加压治疗和塑形产品的设计提供基础数据。     

湖南女大学生体型特征与分类研究

国家标准中女子体型分类未有针对特定人群的细分研究,为满足特定人群个性化定制服装规格尺寸及合体性设计需要,选择湖南女大学生群体为研究对象,通过Vitus Smart非接触式激光三维人体扫描仪采集343个人体数据组成样本,经筛选得到体型特征变量20个。采用主成分因子分析得到影响人体体型特征的4大形态因子:高度因子、长度因子、围度因子、宽度因子,又根据体型特征部位差值和比值对体型的影响派生出6个体型影响因子。依据形态因子与体型影响因子选取身高、胸围、腰围、臀围、胸腰差、臀腰差、胸身比、腰身比8个变量,经过K-means聚类分析,将湖南女大学生体型分为4类:SA体、XY体、IA体、HY体,各类体型在样本中占比分别为20.0%、27.0%、38.5%、14.5%。     

东北地区青年女性胸部形态分类与回归建模

胸部形态特征研究是服装人体体型与形态研究的重要内容,本文研究东北地区青年女性穿着文胸状态下的胸部形态特征,构建胸部特征尺寸回归模型,为该地区女性上装合体性与胸部参数化建模研究提供基础。随机选取东北地区328位18～25岁女性为研究对象,运用主成分分析、K均值聚类、逐步回归等方法,提取能够表征样本胸型特征的5个主成分因子,分别为围度因子、距离因子、高度因子、胸围差因子和形态因子。以特征因子作为分类指标将胸部形态分为4类,选择胸围、乳间距为自变量构建回归模型。研究结果表明,东北地区青年女性胸部形态聚类特征明显,通过显著性检验与残差分析证明各类别胸部特征回归模型有效。     

正侧面形态特征驱动的青年女性腰腹臀体型分类

为完善国内青年女性体型分类,对108名在校女大学生进行手工和三维人体测量,获取手工和三维数据。以三维数据为基准,根据高度值、角度值及其他参数,对腰腹臀进行分析。选取影响较大的16个参数,如腰腹臀矢横径比、后臀凸角、前腹凸角等作为指标进行主成分分析和聚类分析。最终汇总出6个因子,即水平围度因子、横矢径比因子、侧面凸角因子、腰部角度因子、腹部角度因子和臀部角度因子,并将青年女体腰腹臀形态分为4类,建立分类规则。最终以此分类规则为基准,对原始样本和15名新增样本进行判别验证,说明此分类的可行性和合理性。     

基于三维扫描数据的女性体型特征参数分析

为在不同应用层次上提供一种完善的基于三维人体扫描数据库的体形分析参考标准。提出一种女性体形分析方案,包括体型类别分析方法,局部形态的特征分析和三维特征框架的数据分析,然后对861个18～45岁的女性对象进行体型类别的实例分析,主要包括：基于躯干体积指数(TVI)的体型分类、基于胸腰比-臀腰比的体型分类、及基于胸腰差-臀腰差的体型分类,目的是比较采用不同方法进行体型分类后的各群体体型变化趋势。结果显示,基于TVI指数的分类效果较明显,胸腰比－臀腰比和胸腰差－臀腰差方法同属一种分类方法,分类效果接近。采用我国服装号型标准中的分类方法,能很好反映人体下身围度相对逐渐增肥的趋势。     

基于人体三围截面面积的江浙地区女性体型分类

为更好地区分人体体型,随机选取东华大学人体数据库中用三维人体测量系统测量的200名江浙地区女性的人体参数,分析江浙女性人体水平截面的横矢径比,并与日本女性的数值进行比较后发现,日本的分类数值不适合江浙女性。使用自编程序获取人体矢状、额状和水平截面的形状,因相同横矢径比的人体水平截面形态不同,认为用横矢径比区分体型不准确;用自编程序得到人体水平截面的周长和面积,选取胸、腰、臀三围的截面面积与三围围度平方的比值进行聚类分析,体型细分为3类:扁体型、中间体型、圆体型。     

2020版东华女装原型的持续性结构修正

为适应青年女子群体体型特征的变化,提高服装原型适体度和适用性,建立2020版东华女装原型。在2008版东华女装原型的结构基础上建立假设原型,对56名18~29岁的青年女性进行真人着装的假设原型样衣修正实验;对修正数据进行差异性检验,调整原型控制部位回归关系,并探究原型臀围部位的松量分布规律。通过样衣修正实验可知,青年女性颈根围增大、肩斜趋于平缓、略呈现驼背趋势。原型在2008版东华原型基础上发生的调整为:在前横开领、后横开领、后直开领、前胸宽、后背宽、肩胛骨省道处回归关系公式发生变化,后肩斜角度减小;臀围松量在前、侧、后部位的分布分别为19.0%、60.4%、20.6%,据此建立2020版东华原型,提高了服装原型对不同款式服装的适用性。     

男短袜袜口处标准腿截面曲线研究

 袜口处标准腿截面曲线形态是研究袜口压力舒适性的前提和基础,也是袜口优化设计的关键。文章通过三维人体扫描仪对人体内侧脚踝点水平向上6cm处腿部形态进行扫描,应用Matlab软件将腿截面曲线按照直角坐标系每5°为一点等分为72个点,并在此基础上定义点坐标值,将所得的所有腿截面曲线 和 分别取平均值,得到袜口处标准腿截面曲线72点坐标。运用SPSS曲线拟合得到袜口处腿截面曲线的二次方程,曲线方程的建立为袜口处压力数学模型的构建提供了基础数据。文章还对袜口处标准腿截面曲线周长进行了求解,这一结论为男短袜原始袜口围度的改良设计以及袜口面料弹性伸长率的选取提供了理论参考。     

基于图像的人体颈肩部三维模型构建

为实现个性化服装在线设计和虚拟试衣,提出一种基于人体正侧面照片的尺寸测量及建模方法。首先结合202名青年女性的三维点云数据确定与人体颈肩部形态相关的8个特征截面层,以各截面层中心点为基准点每隔10°测量角度半径并分析其与截面厚度、宽度之间的关系,建立各截面层的曲线形态规则。然后基于人体正侧面照片进行图像分割以提取人体轮廓,通过人体高度比例关系识别颈肩部特征点所在高度区域,结合颈肩部形态规律提取各特征截面层曲线形态规则所需参数。最后根据曲线形态规则和人体测量参数,通过NURBS曲面建模实现基于人体正侧面照片的颈肩部三维模型构建。结果表明:基于人体照片提取的人体基本参数值的误差百分比均小于5%,且使用该方法构建的三维模型与真实值之间的误差绝对值均在1 cm或1°以内。     

青年女体三维扫描数据的特征围度计算方法

为检验通过人体特征部位宽度和厚度的关系预测其围度数值的可行性,以330 名20~26岁的青年女体作为样本进行研究。基于三维人体扫描数据,用 Imageware 软件获取胸围、下胸围、腰围、腹围和臀围5个人体特征围度部位的水平截面,测量水平截面的宽度、厚度并计算其比值;引入特征系数将特征部位分成 6 类,并分类对特征围度与其宽度、厚度进行相关分析来验证进行二元线性回归方程设计的可行性;逐类建立特征围度的回归方程并进行验证分析。结果显示,该方法预测的围度值与三维扫描测量的数值误差在± 2cm以内,平均误差在± 0.7cm以内。     

基于青年女性躯干形态的服装号型标准分析

针对现如今消费者对服装合体性和个性化的需求,将青年女性躯干形态进行细分研究并与中国现有服装号型进行对比分析。通过采集209名18~25岁青年女性的人体尺寸信息,首先对采集的样本尺寸数据进行聚类分析,然后分析计算出各类体型身高与胸围、腰围的覆盖率,最后将聚类结果及国标分类结果与号型标准进行对比。结果表明:青年女性体型可分为I、H、S、O 4类,分别占样本总数的34.80%、28.92%、23.04%和13.24%;其中H、I体型中身高/胸围覆盖率最大的都为160/80,O体型身高/胸围覆盖率最大的是165/92,S体型身高/胸围覆盖率最大的是160/88;聚类中H、S体型与国标中A体型较接近,O体型与B体型较接近。该结论可以为服装企业合理配置号型提供参考。     

基于随机森林的女性体型判别

针对目前服装行业亟待解决的服装合体性问题,为准确判断用户体型,分析730名年龄在18-50岁之间的女性体型数据,提取表征体型特征的六个重要因子;根据特征因子,从整体、局部和躯干轮廓三个层面对女性体型分类;在此基础上,以随机森林理论算法为基础,以R语言为实现工具,建立女性体型分类判别模型。结果显示,三个随机森林分类器的分类精度都较高,训练样本及测试样本的准确率均在85％以上,表明基于随机森林法建立的女性体型判别模型是可靠的;进一步通过随机森林对变量重要性的评估,筛选出表征女性形体指标的重要特征变量。