運用三維人體測量的青年男性上半身體型分類

阮 婷, 袁惠芬, 汪東升, 孟曉東, 夏 威

(1.安徽工程大學(xué) 紡織服裝學(xué)院，安徽 蕪湖 241000；2.安徽工程大學(xué) 紡織面料安徽省高校重點實驗室，安徽 蕪湖 241000；3.安徽紅愛實業(yè)股份有限公司，安徽 安慶 246500)

隨著生活水平的提高，消費者對服裝舒適性和合體度的要求越來越高，現(xiàn)有的國標號型標準已不能滿足部分特殊體型人群的需要，服裝市場迫切需要更完備、更細致的人體體型分類。高磊等[1]利用手工測量和三維人體測量提取了男性下體部位及男性第一性征的數(shù)據(jù)，通過主成分分析提取了圍度形態(tài)因子、縱向形態(tài)因子、豐滿因子、性征形態(tài)因子和腰胯形態(tài)因子進行下半身體型分類，研究結(jié)果為男性內(nèi)褲的紙樣設(shè)計提供了建議。張中啟等[2]首先通過因子分析提取了反映下體體型特征的5個主要因子，再通過R型聚類提取了能夠反映男大學(xué)生下體體型特征的15個特征指標，最后利用層次聚類將男大學(xué)生下體體型分為5類，研究結(jié)果為設(shè)計合體男性褲裝提供了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。齊靜等[3]通過因子分析和K-means聚類分析將西部地區(qū)青年男性的體型分為7類，研究結(jié)果為制訂新的男性服裝號型標準提供了理論支持。黃燦藝等[4]選取身高、胸圍、總肩寬、頸根圍、頸中圍、后頸根圍、頸長和肩頸點寬8個尺寸，運用K-means聚類分析，把青年男性頸部按照粗細分為7個類型，研究結(jié)果為男裝領(lǐng)型的結(jié)構(gòu)設(shè)計提供了尺寸參考。金娟鳳等[5]借助IMAGEWAGE 12.0與MATLAB R2012b軟件，通過分析肩點橫截面形態(tài)特征，提取了曲線曲率半徑及矢額徑比作為分類指標，對比曲率半徑均值，確定了5個特征點角度，運用K-means聚類分析及方差分析將肩部形態(tài)劃分為4類，研究結(jié)果為肩部結(jié)構(gòu)設(shè)計提供了參考。隨著科技的進步，人體測量方式已逐漸從傳統(tǒng)手工測量轉(zhuǎn)向更高效客觀的非接觸三維掃描人體測量。與傳統(tǒng)手工測量方式不同，三維人體測量方式的測量部位更多、數(shù)據(jù)量更大，根據(jù)三維人體測量數(shù)據(jù)來進行體型分類是該領(lǐng)域研究的熱點和難點。本研究以青年男性大學(xué)生群體為對象，通過三維人體測量技術(shù)采集其上半身數(shù)據(jù)并通過因子分析提取特征參數(shù)，結(jié)合聚類分析實現(xiàn)青年男性上半身體型的分類，以期為提高青年男性上衣的合體性提供有價值的參考。

1 實驗方法

1.1 測試儀器

北京博維恒信3D Camega非接觸三維人體掃描儀。

1.2 測試要求

參照GB/T 23698—2009《三維掃描人體測量方法的一般要求》[6]，實驗環(huán)境需要符合裸體測量環(huán)境要求，實驗溫度為(25±2)℃，相對濕度為(65±5)%。測試需穿著三維人體測量專用的緊身衣，赤足，戴頭套，不得佩戴手表、眼鏡等飾品。測試者按測量要求自然站立，雙手握拳距離大腿5～8 cm，測量時保持正常呼吸頻率，避免因晃動造成的測試誤差。同時，為了提高測量精確度，對同一個人進行3次三維人體測量后取平均值。

1.3 測量項目

參照GB/T 16160—2017《服裝用人體測量的尺寸定義與方法》[7]，選取27個三維人體測量項目，另補充1個手動測量項目——體重，共計28個項目，具體如表1所示。

表1 測量項目Tab.1 Measurement items

1.4 樣本容量

合理的樣本容量N是進行樣本抽樣與分析的前提與基礎(chǔ)。在統(tǒng)計學(xué)中，N<30為小樣本，N>30為大樣本[8]。進行人體測量分析時，N越大，分析結(jié)果越精確。按GB/T 1335.1—2008《服裝號型 男子》[9]查詢青年男性上半身體型中重要部位尺寸(身高、胸圍、腰圍、總肩寬)的最大允許誤差和標準差，具體如表2所示。

表2 成年男性部分尺寸允許的最大誤差和標準差Tab.2 Maximum allowable errors and standard deviations of male adult part sizes

樣本容量N計算公式[10]如下：

式中：μα表示α水平的概率；S表示總體標準差；Δ表示樣本最大允許誤差。

取顯著性水平α=5%，根據(jù)標準正態(tài)分布函數(shù)表μα=1.96、人體腰圍標準差S=6.70 cm、最大允許誤差Δ=1.0 cm，得N≈173，即理論上N應(yīng)不低于173?？紤]到會產(chǎn)生無效樣本，最終確定N=210。

1.5 實驗對象

選取安徽工程大學(xué)210名青年男性在校大學(xué)生作為研究對象，年齡為18～25歲，身高為160～190 cm，體重為45～98 kg。

2 實驗數(shù)據(jù)分析

2.1 數(shù)據(jù)的標準化處理

為保證實驗數(shù)據(jù)的合理性，在數(shù)據(jù)分析之前對數(shù)據(jù)進行標準化處理。數(shù)據(jù)標準化處理分為數(shù)據(jù)同趨化處理和無量綱化處理，前者解決不同性質(zhì)數(shù)據(jù)問題，后者解決數(shù)據(jù)可比性問題。常用的數(shù)據(jù)標準化方法有最小最大標準化、Z-score標準化和按小數(shù)定標標準化等。本研究選擇Z-score標準化處理，即用變量的觀察值減去變量均值，再除以變量標準差。經(jīng)Z-score標準化處理后，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為無量綱的純數(shù)值，可消除數(shù)據(jù)大小和單位的影響，便于不同單位或量級的指標進行比較和加權(quán)。經(jīng)Z-score標準化處理后的數(shù)值應(yīng)為-1～1，若數(shù)值的絕對值大于2，則認為該數(shù)值為異常值而予以剔除。預(yù)處理后，最終保留199名實驗對象的測量數(shù)據(jù)。

2.2 因子分析

2.2.1Bartlett和KMO檢驗

因子分析能夠在丟失最少信息的前提下，將原始的眾多指標綜合成具有代表性的因子[11]。KMO即Kaisex-Meyer-Olkin測度，可檢測變量間的偏相關(guān)度是否很??；Bartlett球形檢驗，可檢驗相關(guān)矩陣是否為單位矩陣。KMO和Bartlett球形檢驗可用于檢測數(shù)據(jù)是否適合做因子分析[12]。KMO檢驗結(jié)果見表3。

表3 KMO和Bartlett檢驗Tab.3 Test of KMO and Bartlett

根據(jù)表3可知，KMO檢驗結(jié)果為0.702，大于0.7，說明數(shù)據(jù)適合做因子分析。Bartlett球形檢驗的近似卡方值較大，為9 894.175，相應(yīng)顯著性概率為0.000，為高度顯著，說明變量間相互獨立。因此，采集的數(shù)據(jù)適合進行因子分析。

2.2.2分析過程

表4是對上半身相關(guān)部位總方差的解釋。其中，前7個成分的特征值大于1，累積方差達80.541%，即提取前7個成分后，可解釋總方差的80.541%。

表4 上半身相關(guān)部位總方差解釋Tab.4 Total variance explained for upper body

表5是因子載荷矩陣采用方差最大法經(jīng)過正交旋轉(zhuǎn)得到的旋轉(zhuǎn)成分矩陣。結(jié)合表4，可以得到以下7個用于描述上半身特征的公因子：

(1)第1公因子為體重、頸圍、胸圍、腹圍、腰圍、上臂圍、手腕圍、總肩寬、前肩寬、胸圍上身比、前胸寬、后背寬這12個關(guān)于上半身圍度寬度的變量，稱為圍度寬度因子；

(2)第2公因子為肚胸凸差、胸凸、腰凹、肚凸、凸腹值這5個關(guān)于上半身曲線的變量，稱為曲線因子；

(3)第3公因子為身高、后腰節(jié)長、前腰節(jié)長、前胸圍線高這4個關(guān)于上半身長度的變量，稱為長度因子；

(4)第4公因子為下身上身比、后腰節(jié)身高比這2個關(guān)于上半身比例的變量，稱為上半身比例因子；

(5)第5公因子為肩斜左、肩斜右這2個關(guān)于肩部的變量，稱為肩部形態(tài)因子；

(6)第6公因子為袖長、袖長身高比這2個關(guān)于袖長的變量，稱為袖長形態(tài)因子；

(7)第7公因子為胸腰差，稱為胸腰差因子。

綜上，影響上半身體型特征的因子可以歸納總結(jié)為圍度寬度因子、曲線因子、長度因子、上半身比例因子、肩部形態(tài)因子、袖長形態(tài)因子、胸腰差因子。其中，影響青年男性上半身體型的主要變量集中在圍度寬度因子上，其次是曲線因子和長度因子。

表5 旋轉(zhuǎn)成分矩陣Tab.5 Rotational component matrix

表5(續(xù))

2.2.3特征指標的提取

為便于描述上半身體型特征，采用權(quán)重分析方法，計算比較各公因子的方差貢獻率和各變量的權(quán)重，提取出各公因子的特征指標。首先通過計算因子貢獻率與7個因子累計貢獻率的比值得到各因子的權(quán)重，然后依據(jù)成分得分系數(shù)矩陣的系數(shù)計算得到各變量在公因子中的權(quán)重，具體結(jié)果如表6所示。

表6 因子權(quán)重值Tab.6 Factor weights

由表6可以看出，胸圍、肚胸凸差、身高、下身上身比、肩斜左、袖長身高比、胸腰差在各公因子中所占比重最大，即這7個變量在各公因子對應(yīng)的變量中最為重要，故將這7個變量作為青年男性上半身的特征指標。

3 K-means聚類分析

K-means聚類采用距離作為個體之間相似性的評價指標，把距離近且獨立的簇作為最終目標[13]。在進行K-means分析時，首先依據(jù)專業(yè)知識和因子權(quán)重比例確定分類的特征指標，然后利用ANOVA檢驗確定聚類數(shù)K，最佳分類數(shù)的類間誤差平方和最小，類內(nèi)誤差平方和最大且F值最大。最佳分類數(shù)的組內(nèi)差異遠小于組間差異，即最佳分類數(shù)的組內(nèi)體型相似、不同組體型差異明顯。

結(jié)合服裝結(jié)構(gòu)知識可知：圍度寬度因子反映人體的寬度和軀干、上肢的厚度；曲線因子反映人體曲線凹凸程度及豐滿度；長度因子反映人體高度，肩部形態(tài)因子、上半身比例因子、袖長形態(tài)因子和胸腰差因子只反映人體上半身部分結(jié)構(gòu)特征。結(jié)合因子權(quán)重的占比可知：圍度寬度因子、曲線因子和長度因子的權(quán)重共占上半身總權(quán)重的68.9%，占比較高；上半身比例因子、肩部形態(tài)因子、袖長形態(tài)因子和胸腰差因子的權(quán)重之和占上半身總權(quán)重的31.1%，占比不高。因此，不將上半身比例因子、肩部形態(tài)因子、袖長形態(tài)因子和胸腰差因子作為上半身分類依據(jù)。綜上所述，選取圍度寬度因子中的前肩寬、曲線因子中的肚胸凸差和長度因子中的身高作為K-means聚類分析的特征指標。

方差分析見表7。通過表7可知，從概率值來看，當顯著性小于0.05時，變量是無差異的假設(shè)成立，故當分類數(shù)為4、5、6、7、8、9、10時結(jié)果可接受。比較來看，當體型分類數(shù)為4時，類間誤差平方和最大，類內(nèi)誤差平方和最小且F檢驗值最大，聚類效果最佳，說明將樣本分為4類較為合理。

表7 方差分析Tab.7 Analysis of variance

采用胸圍、肚胸凸差和身高3個指標對青年男性上半身體型進行分類，將199個樣本分為4類。各項分類指標中心值及其案例數(shù)和占比見表8。由表8可知：第一類胸圍最小，肚圍最小，肚胸凸差較大，身高最矮，上半身體型呈現(xiàn)矮瘦圓臺型；第二類胸圍最大，肚圍最大，肚胸凸差較小，身高較矮，上半身體型呈現(xiàn)矮胖圓臺型；第三類胸圍較大，肚圍較大，肚胸凸差最小，身高最高，上半身體型呈現(xiàn)高胖圓臺型；第四類胸圍較小，肚圍較小，肚胸凸差最大，身高較高，上半身呈現(xiàn)高瘦圓臺型。由4類體型占比來看：第四類高瘦圓臺型占比最大，為30.15%；第三類高胖圓臺型占比最小，為21.61%。

表8 分類結(jié)果Tab.8 Classification results

4 結(jié)語

使用因子分析提取出圍度寬度因子、曲線因子、長度因子、上半身比例因子、肩部形態(tài)因子、袖長形態(tài)因子、胸腰差因子這7個反映青年男性上半身特征的公因子。采用權(quán)重分析方法，選取胸圍、肚胸凸差和身高作為分類指標。通過方差分析，確定最佳分類數(shù)為4。運用K-means聚類分析法，將青年男性上半身體型分為矮瘦圓臺型、矮胖圓臺型、高胖圓臺型和高瘦圓臺型4種，各體型占比分別為24.62%、23.62%、21.61%和30.15%。其中，高瘦圓臺型占比最高，高胖圓臺型占比最低。該研究結(jié)論為企業(yè)進行青年男性上半身服裝結(jié)構(gòu)設(shè)計提供了有價值的參考。