大连地区老年女性体型分类研究

为深入了解大连地区老年女性体型特征,对老年女性体型进行科学的分类,采集大连地区60~80岁老年女性人体数据,通过主成分因子分析法、对比分析法和K-means动态聚类法分析了大连地区老年女性的体型特征,采用组合分类法实现体型的精确细分。研究发现:大连地区老年女性胸部和腰腹部凸出明显,手臂较长,老年女性体型主要分为正常型、矮胖型、高挑阔胸型、肥胖阔胸凸腹型4类;基于胸腰差和臀腰差组合,将老年女性体型划分为普通型、矮胖型、高挑阔胸型、肥胖阔胸凸腹型四大类,人群覆盖率达到96.57%;中间体的控制部位参考值为:身高160 cm、胸围97 cm、腰围86 cm、腹围95 cm、臀围97 cm、臂长52 cm、总肩宽40 cm。     

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。     

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。     

服装号型标准体型分类应用的研究

分析了我国服装号型标准GB／T1335-997中人体体型分类的不足，应用三维人体扫描仪采集青年女子体型数据，通过对标准差的比较，选取胸臀差作为体型分类指标，利用体型聚类分析法，将青年女子体型分为3类，达到方便服装企业生产及便于消费者选择的目的。     

人体体型分类与纸样结构调整

使用二维人体测量系统,拍摄158名青年女性正、侧面数字图像.根据测量数据对正、侧面体型分别进行归纳分类,由人体前后曲线的凹凸特点将侧面体型分为5类,根据胸腰及胸臀宽度差将正面体型分为3类.同时,针对不同体型提出纸样结构调整方案.     

长江下游地区学龄前女童体型的分类

针对童装规格与儿童体型快速发育不适应的问题,以长江下游地区3～6岁学龄前女童为研究对象,在人体测量基础上,采用因子分析法从13项人体测量指标中提取2个体型因子,通过计算相关指数选取4个代表性体型指标,并通过单因素方差分析、相关分析确定了3个用于聚类的体型派生变量.选用K-均值聚类法进行聚类,并用混合F统计量确定最佳分类数,将447名女童体型分为3类:胸小臀大的A型体、胸大臀小的V型体,及介于二者之间的H型体.3类体型的人数及年龄分布存在差异,按人数由高到低依次为:H型、A型、V型,且H型、A型分别为3～5岁女童、5～6岁女童的主要体型类别.     

东北地区青年女子体型分类与服装档差研究

我国服装号型体系中没有针对特定地区的体型细分研究,本文针对东北地区特定人群进行体型分类与档差研究。综合运用了三维扫描与手工测量两种方式,对465位东北地区18-25岁女青年进行人体测量,提取17个特征部位尺寸数据,通过因子分析,选取身高、胸围、腰围、臀围、颈椎点高、胸腰差、胸臀差7个特征参数,与GB/T 1335《服装号型》中成年女性进行比较,分析东北地区青年女子的基本体型特征。以胸腰差为依据对样本进行体型分类研究,对应国家号型标准,研究分析Y、A、B3种体型中间体特征,并根据回归方程计算得到3种体型的号型推档数值。     

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。     

基于人体纵截面特征曲线的体型分类

针对人体体型分类标准选择问题,提出了通过人体纵截面特征曲线进行分类的方法。选择了124名青年女性,使用三维扫描仪扫描获得三维人体数据。并提取人体纵截面轮廓曲线数据,通过椭圆傅里叶拟合对原始曲线进行降噪处理。使用转向角函数将截面轮廓曲线转换成角函数曲线,并根据角函数曲线特征提取了5个特征指标,利用主成分分析法提取3个主成分。采用K-means聚类算法进行体型聚类,用伪Ｆ 统计量确定最佳分类数目,将体型分为4类。最后通过对比分析4类体型特点,描述了各类体型在背部、背中心线、腹部、臀部和侧面厚度的差异。     

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。     

基于小波系数的青年女性体型分类及原型纸样

为建立基于纵截面曲线形态指标细分青年女性躯干体型的方法,选择了257名在校青年女性,使用扫描仪获得三维人体数据,借助Imageware逆向工程软件,对人体点云数据进行精简处理,通过三次样条函数对提取的纵截面轮廓点云数据进行拟合,运用小波去噪进行处理;利用小波分析的低频系数作为提取信号的总体特征,用Davies-Bouldin(DB)指标确定最佳聚类数目,利用K-means聚类算法进行体型聚类。实验结果：获得4类不同的体型,描述了各类体型在前后中心线、背部、胸部、臀部、肩部和侧缝的体型特征差异,最后构建4类体型对应的原型纸样,并分析纸样与人体体型之间的关系,可为青年女性原型纸样的合体性设计提供参考。     

中国西南彝族男性体型分类及胸腰覆盖率研究

为研究并细分中国特定地区男性体型及服装标准体型覆盖率,选择中国四川、云南、贵州3个地区年龄在18～80岁的930名彝族男性作为人体测量样本。采用服装人体测量的质量控制规定进行手工测量,利用SPSS软件进行K-均值聚类分析,将数据与GB/T 1335.1—2008《服装号型男子》中体型分类范围进行比较,对该地区彝族男性的体型特征重新分类,并计算出3个地区彝族男性不同体型胸腰覆盖率。研究结果丰富了中国西南地区的服装人体数据,对中国男性服装标准号型数据库进行了补充和细化,为服装企业和产品研发提供了更准确的数据支持。     

东北地区女青年体型及档差的修订

采用随机抽样的方法对500名女大学生进行人体测量。通过身高与胸围、胸围与腰围的比值进行人体体型分类,运用SPSS快速聚类的方法将人体体型分为6种,其中选用大于10%的样本量作为研究对象共3种体型,分别是胸略小标准体型、胸腰肥胖体型、瘦高体型。设定身高以5cm为分档值,对剩余9项控制部位的数值进行平均值的计算,得到各档控制部位的平均数值,再用各档均差的平均数求出3类体型的档差,最终得出更适合18～24岁女青年控制部位的新档差。女青年控制部位档差的确定,可为服装设计提供参考。     

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。     

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%。     

中西部地区男大学生下体体型分类研究

介绍了采用非接触式三维人体扫描仪,以中西部地区233名年龄为18～25岁的在校男大学生为研究对象,对其下体体型进行测量。并对测量数据进行统计分析,用臀腰差、腰围高/腰围为分类指标,将中西部地区男大学生下体体型分为矮胖体、矮瘦体、标准体、高胖体、高瘦体5类体型,并对下体规格覆盖率进行验证,验证结果基本符合多数消费者的要求。     

二维非接触人体测量中体型的模糊聚类分析

二维非接触人体测量系统中,围度尺寸需要通过二维至三维的数据转换间接获得。为增强围度预测的精度,应按不同体型类别分别建立预测模型。为避免指标间的信息重复,进行主成分分析,将原有的24项指标归纳为4项综合指标,对人体体型进行客观的综合评价。应用模糊C均值聚类分析进行人体体型分类,分别建立预测模型,以最大隶属度原则对样本进行分类。应用F统计量和聚类有效性函数检验聚类的有效性,并结合实际应用结果确定最佳分类数。     

陕西省男大学生服装号型研究

利用三维测量技术采集陕西省18～25岁的男大学生的体型数据,采用快速聚类法将男大学生体型聚为S、N、F三类。根据体型分类,先确定控制部位和中间体,然后采用非参数和密度估计法设置身高和胸围的分档数值,其他控制部位的分档数值通过与身高和胸围的二元线性回归方程得到,由此确立了陕西省男大学生2.0～2.5号型系列,号型覆盖率达到90%,符合服装工业化生产的要求。     

福建地区青年女性体型划分与尺寸分档

体型的划分是服装号型标准中一个很重要的问题,体型的划分方法很大程度上关系到服装号型覆盖率的大小和号型标准使用的方便程度.对500名福建地区青年女性进行人体测量,选取人体13个测量变量,并派生出11个变量,运用SPSS统计软件对数据进行统计分析,采用聚类分析将人体上下体单独进行分类,将青年女性上体体型分为4类,下体体型也...     

青年男性肩点横截面曲线及其体型细分

为建立基于横截面曲线形态指标细分青年男性肩部体型的方法,选取了年龄在18~26周岁的213名在校青年男性,用三维人体扫描仪测量获得其肩部数据,借助IMAGEWARE 12.0与Mat Lab R2012b软件,利用冒泡排序算法实现了肩点的自动准确提取,且肩高相对误差控制在(0,0.011)之间;通过分析肩点横截面形态特征,提取了曲线曲率半径及矢额径比作为分类指标,对比曲率半径均值,确定了5个特征点角度为-50°、-35°、0°、50°与90°;应用K-Means聚类方法及方差分析,将肩部体型划分为4类,建立了依据特征点曲率半径与矢额径比细分肩部体型的方法,通过对比肩点截面曲线形态,进一步定性描述了4类肩部截面的曲线变化特征。