青年女體三維掃描數(shù)據(jù)的特征圍度計算方法

李臻穎， 蘇軍強(qiáng)， 吳志明(. 常州紡織服裝職業(yè)技術(shù)學(xué)院 服裝系， 江蘇 常州 364； . 江南大學(xué) 紡織服裝學(xué)院， 江蘇 無錫 4)

青年女體三維掃描數(shù)據(jù)的特征圍度計算方法

李臻穎1， 蘇軍強(qiáng)2， 吳志明2
(1. 常州紡織服裝職業(yè)技術(shù)學(xué)院 服裝系， 江蘇 常州 213164； 2. 江南大學(xué) 紡織服裝學(xué)院， 江蘇 無錫 214122)

為檢驗(yàn)通過人體特征部位寬度和厚度的關(guān)系預(yù)測其圍度數(shù)值的可行性，以330名20～26歲的青年女體作為樣本進(jìn)行研究?；谌S人體掃描數(shù)據(jù)，用Imageware軟件獲取胸圍、下胸圍、腰圍、腹圍和臀圍5個人體特征圍度部位的水平截面，測量水平截面的寬度、厚度并計算其比值；引入特征系數(shù)將特征部位分成6類，并分類對特征圍度與其寬度、厚度進(jìn)行相關(guān)分析來驗(yàn)證進(jìn)行二元線性回歸方程設(shè)計的可行性；逐類建立特征圍度的回歸方程并進(jìn)行驗(yàn)證分析。結(jié)果顯示，該方法預(yù)測的圍度值與三維掃描測量的數(shù)值誤差在±2 cm以內(nèi)，平均誤差在±0.7 cm以內(nèi)。

人體測量； 3-D掃描； 特征圍度； 圍度計算； 青年女體

隨著服裝工業(yè)的發(fā)展，服裝設(shè)計和生產(chǎn)已經(jīng)進(jìn)入了智能化高效能的時代，目前在人體測量技術(shù)從接觸式向非接觸式迅速過渡和發(fā)展的同時，基于三維掃描數(shù)據(jù)的個性化定制研究正在成為學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界關(guān)注的重點(diǎn)[1-3]。

在三維人體掃描數(shù)據(jù)的應(yīng)用、人體個性化特征提取、服裝定制方面的研究，已經(jīng)有相關(guān)報道。文獻(xiàn)[4-6]總結(jié)了基于非接觸式三維人體測量技術(shù)的服裝工業(yè)技術(shù)數(shù)字化研究成果，指出虛擬服裝設(shè)計與服裝樣板自動生成、虛擬服裝展示等研究是三維人體掃描數(shù)據(jù)應(yīng)用研究的重要方向?？锊胚h(yuǎn)等[7]以長江下游地區(qū)的中老年男性為對象進(jìn)行人體體型數(shù)據(jù)測定，討論了中老年男性的體型特征、各類體型特征的因子構(gòu)成及因子中變量的相關(guān)關(guān)系等。李曉久等[8]通過攝取人體正面和側(cè)面圖像,用二維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換獲得人體圍度尺寸，以模糊C均值聚類方法進(jìn)行人體體型聚類，并進(jìn)行人體體型的自動判別。錢倩等[9]利用攝影測量技術(shù)獲取人體正面和側(cè)面圖像，量取人體四肢主要部位的寬厚度尺寸，采用橢圓模型和最小二乘回歸分析2種方法擬合肢體相關(guān)部位的圍度尺寸。劉芳[10]以光柵投影測量的相關(guān)理論為基礎(chǔ),利用逆向工程建模技術(shù)建立數(shù)字化人體模型,建立組合式可展曲面的幾何造型,完成了服裝原型的三維曲面構(gòu)造設(shè)計。

由此可見，基于三維人體掃描數(shù)據(jù)的應(yīng)用性開發(fā)，尤其是人體特征部位(如胸圍、下胸圍、腰圍、腹圍和臀圍等)的形態(tài)和數(shù)值提取及合理應(yīng)用，關(guān)系到后續(xù)研究和開發(fā)的準(zhǔn)確性。本文利用逆向工程軟件Imageware讀取掃描儀所輸出的三維數(shù)據(jù)，采用統(tǒng)計分析的方法，尋找表征人體特征部分的圍度和其厚度、寬度尺寸之間的線性回歸關(guān)系，再通過對比三維輸出數(shù)據(jù)來驗(yàn)證計算方法的科學(xué)性和準(zhǔn)確性，以期獲得人體特征部位圍度的計算模型。本文通過易于獲得的特征系數(shù)進(jìn)行人體特征圍度信息的分類提取和處理，這是一項面向服裝結(jié)構(gòu)設(shè)計與樣板自動生成應(yīng)用方向的基礎(chǔ)性工作，可為實(shí)現(xiàn)服裝快速個性化定制奠定基礎(chǔ)。

1 實(shí)驗(yàn)方法

1.1 實(shí)驗(yàn)對象的選取與樣本量的確定

人體掃描實(shí)驗(yàn)的對象是年齡在20～26歲之間的常州大學(xué)城在校女大學(xué)生，均已經(jīng)完成生理發(fā)育，其身高在145～175 cm之間，體重在40～70 kg之間。選擇的樣本盡量代表更多的人，生源來自遼寧、甘肅、河南、貴州等地區(qū)，但大部分來自中國中東部地區(qū)。掃描時間是2015年3—4月，共計掃描330人。

相對保證誤差為

式中：A為相對保證誤差，為減小誤差，A取值為1%；CV為變異系數(shù)；s為樣本標(biāo)準(zhǔn)差。

1.2 實(shí)驗(yàn)條件

在溫度為18～25 ℃，濕度為40%～60%的條件下，被試者穿著由接近人體皮膚的淺肉色駝絲錦薄型面料(其反射率與人體皮膚反射率近似)制成的合體舒適內(nèi)衣，自然站立在掃描儀指定位置，兩臂遠(yuǎn)離身體，自然張開30°～40°，雙手握拳進(jìn)行掃描。

1.3 測量項目與方法

測量5個特征部位圍度：胸圍、下胸圍、腰圍、腹圍和臀圍。測量要點(diǎn)為：胸圍過胸高點(diǎn)水平測量圍度，下胸圍過乳根點(diǎn)水平測量圍度，腰圍在腰部最細(xì)部位水平測量圍度，腹圍過腹凸點(diǎn)水平測量圍度，臀圍過臀凸點(diǎn)水平測量圍度。

人體中矢面和過人體兩側(cè)體側(cè)點(diǎn)的界面，將圍度截面分為4個部分。規(guī)定沿體側(cè)點(diǎn)方向?yàn)閲冉孛娴膶挾龋厝梭w前后方向?yàn)閲冉孛娴暮穸取?/p>

本文實(shí)驗(yàn)中，首先從三維人體掃描信息中提取點(diǎn)云數(shù)據(jù)，然后用Imageware軟件進(jìn)行可視化處理，得到胸圍、下胸圍、腰圍、腹圍和臀圍等特征部位的水平截面圖，特征圍度截面如圖1所示。最后測量這些圍度截面圖的寬度、厚度和圍度值(利用B樣條模擬)。

2 數(shù)據(jù)分析

為探索人體特征圍度部位的規(guī)律及其數(shù)量化表述，首先測量特征圍度水平截面的寬度、厚度等易于獲得的尺寸，計算厚度與寬度的比值，按比值進(jìn)行特征部位分類；然后逐類通過相關(guān)分析和回歸分析等方法得到特征圍度的計算公式。

2.1 特征系數(shù)的確定

經(jīng)觀察發(fā)現(xiàn)，人體特征部位水平截面的形狀與其寬度和厚度之比具有一定的規(guī)律性，存在聚類分析的必要性和可能性，因此，本文實(shí)驗(yàn)引入人體特征部位特征系數(shù)的概念，其反映人體圍度橫截面處的寬厚比，用符號S表示。以胸圍截面為例，人體特征部位的寬度、厚度及S的含義如圖2所示。

圖2 特征部位的測量及特征系數(shù)Fig.2 Measurement of characteristic parts and characteristic coefficient

2.2 特征部位分類

根據(jù)特征圍度水平截面形狀進(jìn)行特征部位分類。依次截取330名實(shí)驗(yàn)對象的胸圍、下胸圍、腰圍、腹圍和臀圍處的截面，測量每個實(shí)驗(yàn)對象在每個特征部位的特征系數(shù)S。經(jīng)匯總和整理，將S值按升序排序后以0.1為間隔進(jìn)行分類(S值在0.5～0.59之間的為A類，S值在0.6～0.69之間的為B類，S值在0.7～0.79之間的為C類，S值在0.8～0.89之間的為D類，S值在0.9～0.99之間的為E類，S值在1.0及以上的為F類)，并統(tǒng)計落在不同區(qū)間的人數(shù)，結(jié)果如表1所示。

表1 特征圍度分類Tab.1 Characteristics girth classification 人

從表1可知：胸圍厚寬比在0.7～0.99區(qū)間的人數(shù)占97.9%，下胸圍厚寬比在0.7～0.89區(qū)間的人數(shù)占95.2%，腰圍厚寬比在0.6～0.89區(qū)間的人數(shù)占95.2%，腹圍厚寬比在0.6～0.79區(qū)間的人數(shù)占95.5%，臀圍厚寬比在0.6～0.79區(qū)間的人數(shù)占98.2%。根據(jù)服裝標(biāo)準(zhǔn)95%的有效性原則，胸圍可分類區(qū)間是C、D和E，下胸圍可分類區(qū)間是C和D，腰圍可分類區(qū)間是B、C和D，腹圍可分類區(qū)間是B和C，臀圍可分類區(qū)間是B和C。

2.3 寬度厚度和圍度的相關(guān)分析

為了找出因變量(圍度)與自變量(厚度、寬度)之間的相關(guān)性和選擇合適的計算模型，先進(jìn)行相關(guān)分析和通過散點(diǎn)圖驗(yàn)證。表2示出人體特征圍度和相應(yīng)的寬度、厚度之間的相關(guān)分析表。可見，人體所有特征圍度的相關(guān)系數(shù)都較大(顯著水平P<0.001，為顯著相關(guān))，圍度和寬度、厚度之間可以進(jìn)行回歸擬合。

表2 特征圍度與其寬度、厚度的相關(guān)分析Tab.2 Correlation analysis of characteristic girth and width and thickness thereof

注：**表示顯著性水平為0.01；Sig.(2-tailed)表示兩側(cè)檢驗(yàn)，其值表示是否差異顯著的水平，這個值低于0.01就表示有顯著性差異。

因變量與自變量之間的關(guān)系可通過分析散點(diǎn)圖的趨勢來判斷，以便選擇合適的模型來分析和研究。繪制特征部位圍度與其寬度、厚度的散點(diǎn)圖，各特征部位的散點(diǎn)圖顯示出每類特征部位的圍度與其寬度、厚度值均呈線性關(guān)系。因每種特征部位圍度有2種或2種以上類型，本文以胸圍S值在0.8～0.89之間的散點(diǎn)圖為例，說明胸圍與其寬度和厚度的散點(diǎn)分布趨勢，結(jié)果如圖3、4所示。由此可見，人體的特征圍度與其寬度、厚度之間進(jìn)行二元線性回歸方程設(shè)計是可行的。

圖3 胸圍與其寬度的散點(diǎn)圖Fig.3 Scatter plots of bust and its width

圖4 胸圍與其厚度的散點(diǎn)圖Fig.4 Scatter plots of bust and its thickness

2.4 圍度擬合的回歸分析

以圍度為因變量，其特征系數(shù)為自變量，首先檢驗(yàn)相關(guān)性，結(jié)果如表3所示。

根據(jù)表3中的數(shù)據(jù)顯示最小相關(guān)系數(shù)是0.851，也就是說，自變量特征系數(shù)最小能解釋85.1%的因變量。最小的計算系數(shù)是0.763，表示最小回歸關(guān)系能解釋76.3%的圍度變量。對每個F值，顯著水平P<0.001，并且顯著標(biāo)識為“***”，因此，各回歸方程系數(shù)極為顯著，可以進(jìn)行回歸方程系數(shù)分析。

表3 特征部位圍度與特征系數(shù)的相關(guān)性Tab.3 Correlation between characteristic position girth and characteristic coefficients

注：R為相關(guān)系數(shù)；R2為計算系數(shù)，通過回歸關(guān)系反映由自變量變化引起因變量變化的比例；F為回歸均方除以殘差均方；Sig.為顯著水平。

假設(shè)二元線性回歸方程：Y=A0+A1X1+A2X2。表4示出各類特征部位圍度的回歸方程和顯著水平。

表4 各類特征部位圍度的回歸方程及顯著水平Tab.4 Regression equations and significant levels of all kinds of characteristic position girth

注：Y為特征圍度；X1為對應(yīng)圍度的厚度；X2為對應(yīng)圍度的寬度；P1為回歸常數(shù)的顯著水平；P2為X1的顯著水平；P3為X2的顯著水平。

表4中的數(shù)據(jù)表明回歸方程適用，且在各類特征圍度表示中其厚度和寬度是非常重要的構(gòu)成要素。

2.5 誤差分析

為檢驗(yàn)回歸方程所推算出的圍度值與三維輸出的圍度值之間的符合程度，選取30個實(shí)驗(yàn)對象的三維掃描數(shù)據(jù)，獲得其寬度、厚度值和S值，將其寬度、厚度值代入S值所對應(yīng)的特征圍度(胸圍、下胸圍、腰圍、腹圍和臀圍)回歸方程。計算推算值與實(shí)際測量值之間的誤差，結(jié)果如表5所示，顯示各類特征圍度的誤差值在±2 cm以內(nèi)，平均誤差在±0.7 cm以內(nèi)，證明這些圍度計算公式是有效的，可以直接用于人體特征圍度的預(yù)測。

表5 計算值與實(shí)測值的誤差分析Tab.5 Error analysis of calculated values and measured values

3 結(jié) 論

本文以三維人體掃描數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過逆向工程軟件獲取人體特征圍度部位的厚度和寬度值，通過計算特征系數(shù)S(厚度/寬度)，并進(jìn)行特征圍度部位分類，實(shí)現(xiàn)對特征部位的分類描述。通過逐類探尋特征圍度的回歸方程，建立了各類特征部位的圍度計算回歸方程。通過驗(yàn)證分析和檢驗(yàn)，證明該方法可實(shí)現(xiàn)較高精確度的青年女體圍度的計算。

FZXB

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Calculating method of characteristics girth of young female body by 3-D scanning data

LI Zhenying1， SU Junqiang2， WU Zhiming2
(1.CollegeofFashion,ChangzhouTextileGarmentInstitute,Changzhou,Jiangsu213164,China； 2.SchoolofTextileandClothing,JiangnanUniversity,Wuxi,Jiangsu214122,China)

In order to test the feasibility of predicting the circumference of the body by the width and thickness of the body′s characteristic position, 330 young women aged 20 to 26 years old were taken as samples for study. Based on 3-D body scanning data, the horizontal section of chest circumference and lower chest circumference, waist circumference, abdominal circumference and hip circumference of five body feature parts were obtained by Imageware software. The width and thickness of the horizontal section were measured and the ratio was calculated. Characteristic coefficient was introuced to divide the characteristic parts into six categories, and the correlation analysis on the characteristics of girth and its width and thickness was done to verify the feasibility of the two linear regression equation design. Regression equation of characteristics of girth was established and validated by categories. Test results show that measurements predicted by the method has an error of ±2 cm with numbers measured by 3-D scanning measuring and the average error is within 0.7 cm.

body measurement； 3-D scanning； characteristic girth； circumference calculation； youth female body

2016-05-30

2016-10-14

江蘇省高等職業(yè)院校國內(nèi)高級訪問學(xué)者計劃資助項目(2015FX003)；江蘇省科技廳自然科學(xué)基金面上項目(BK20151191)；江蘇高校品牌專業(yè)建設(shè)工程資助項目(PPZY2015B192)

李臻穎(1972—)，女，副教授，碩士。主要研究方向?yàn)榉b數(shù)字化技術(shù)。E-mail:792936001@qq.com。

10.13475/j.fzxb.20160507305

TS 941.17

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