基于局部特征的青年女性腿部形态分类

为提高女性裤装的合体性与舒适性,采用三维测量法、图像测量法及手工测量法相结合的方式,对236名18~25岁的青年女性腿部形态进行测量,获取20个相关特征变量;通过主成分因子分析得到影响腿部形态的主要特征因子,通过聚类分析得到青年女性腿部形态的分类结果;最后结合膝曲角的正负归纳出各类腿部形态的辨别规则并进行辨别验证。研究得出:影响腿部形态的主要特征因子有水平围度因子、长度因子、小腿围度差因子、腿部曲度因子、腿部轮廓因子和大腿围度差因子;人体腿部形态可分成圆体型、稍扁体型和扁体型3类;以大腿宽厚比、大腿根围膝围比、大小腿长比及膝曲角4个变量建立腿部形态分类规则。     

上海地区青年女性胸部分类研究

对上海地区特定人群的女性胸型进行分类研究。综合运用三维人体扫描与手工测量的方法,对100名上海地区18~25岁女性进行人体测量。通过数理统计分析软件对测量项目进行相关性分析、主成分分析及聚类分析,提取了反映青年女性胸部形态的特征向量,研究了该群体的胸部形态特征。结果表明:按照外扩程度指标、下垂程度指标和丰度指标可将胸型分为27类,得出各胸型特征指标的取值范围,并与现有文胸规格体系的号型分类相比较,认为该分类更合理、全面,弥补了现有体系在实际应用中的不足,提高了对胸型的覆盖率。研究表明本胸型分类具有一定的优越性。     

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%。     

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。     

青年女性羽绒服款式的意象评价模型构建北大核心

为了设计出符合年轻消费者情感需求的羽绒服,基于11个羽绒服设计要素,筛选34款代表性羽绒服,建立款式设计要素空间,以感性工学理论为指导,采用语义差异法设计调查问卷,获得青年女性对羽绒服款式15个维度的感性评价数据,通过均值分析、因子分析、多元回归和聚类分析,将羽绒服款式及其设计要素与感性意象相匹配,建立青年女性羽绒服款式意象评价模型。结果表明:羽绒服款式意象主要包括视觉、秩序、风格和结构因子;款式设计要素的组合搭配影响消费者的感性意象;文章得出的回归模型可以预测不同设计要素组合的羽绒服的感性意象。     

基于身高体重的青年女性躯干形态分类及识别

为了快速便捷地识别青年女性躯干形态,获取了304名年龄在18～25周岁青年女性的躯干形态参数,包括身高、体重及围度相关参数,将女青年躯干形态分为3类(“O胖体”“H匀称体”“X瘦体”),并归纳出每类体型的判别规则;同时建立了基于身高、体重的BP神经网络预测模型,实现了胸围、腰围和臀围的尺寸预测。结果表明：依据3类青年女性躯干形态的分类规则,88%基于身高、体重预测的样本都被正确分类,证明本文中基于BP神经网络预测模型进行体型识别的方法可行,可为个性化样板的生成提供技术参考和理论依据。     

足型分类方法研究进展

足部定性和定量分析是提升鞋类产品舒适性和功能性的前提.为了对不同足型分类方法进行比较,针对不同维度测量方法的本质特征及影响因素,综述了国内外常见的足弓测量方法及足型分类方法.指出了现有足型分类方法存在的不足,提出针对不同足型进行鞋类产品分类设计以提升舒适性和功能性,应注重对步态周期中足部产生变量的规律和机制进行研究.     

天津地区青年女性体型分类研究

随着服装数字化技术的发展,现有国家服装号型标准GB/T1335-1997已无法满足当前的需要。针对此情况提出,利用法国力克非接触式三维人体测量系统采集天津地区青年女性体型数据,使用SPSS17.0对实测数据进行分析,通过对现行国家标准与本课题结论的比较性研究,对现有服装号型标准提出修正建议。     

基于决策树算法的青年女性腰臀部识别

为提高青年女性腰臀部分类的准确性,为个性化定制提供依据,构建了一种基于决策树算法的青年女性腰臀部识别模型。采用聚类分析对收集到的153名18～25岁的青年女性腰臀部数据进行分类,提取5项反映腰臀部形态的典型指标,根据指标将腰臀部形态分为3类;再运用CART决策树算法将样本数据按70∶30的比例划分为训练集和测试集,并根据基尼系数选择最佳节点和最佳分支,构造分类树,研究青年女性腰臀部形态的分类规则,以可视化的形式来展现结果。结果表明:青年女性的臀部形态可分为3种,即凸臀体、正常体和凸腹体。决策树算法对腰臀部的分类识别效果良好,是一种切实有效的算法。     

上海地区青年女性胸部形态的分类

用接触式测量方法测试了上海地区200名青年女性的胸部尺寸,采用SPSS分析软件对胸部测量项目数据进行因子分析,提取胸围、下胸围、胸厚等9项参数作为特征指标,并采用聚类分析方法将青年女性胸部形态细分为5类,各类分类特征明显。     

长三角地区成年胖体女性体型特征及分类

为了解胖体女性体型特征,提高“大码”服装合体性,以BMI≥24 kg/m2或腰围≥80 cm为样本筛选条件,有效测量了151名18～55岁长三角地区成年胖体女性人体数据。采用因子分析法在42项测量项目中提取了7个影响成年胖体女性体型的公因子,并结合相关分析从中选取8个特征变量,整合为4项体型聚类指标。运用系统聚类法确定最佳聚类数,使用k-means聚类法将长三角地区成年胖体女性体型分为A、O、H、V型4类。胖体女性体型特征分析及分类研究,有助于构建胖体人台,为“大码”女装设计提供参考。     

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MEA-BP神经网络的青年女性臂部体型识别

青年女性臂部体型包含了大量的非线性特征,单一的BP神经网络很难达到理想预测精度,为快速准确地识别青年女性臂部体型,提高预测精度,本文构建了一种基于思维进化算法（MEA）优化BP神经网络的青年女性臂部体型识别模型。首先,通过[TC]²三维人体测量获取611名青年女性的臂部数据;其次,通过主成分因子分析得到影响青年女性臂部体型特征的5大形态因子,选取5个特征指标采用两步聚类法将臂部体型分为4类;最后使用Matlab软件构建基于MEA-BP神经网络的青年女性臂部体型识别模型。实验结果显示：该模型能有效识别臂部体型,准确率为95.45%,与单一BP神经网络和GA-BP神经网络对比,该模型具有更高的预测精度和更优的非线性映射能力。     

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。     

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。     

河南地区青年女学生组人体测试及体型研究

针对河南地区18~25岁青年女学生,采用随机抽样的方式,使用三维人体测量仪,获得静态人体数据及体型分布状况。介绍了调研方法、数据预处理方法,对测量数据进行统计分析,并对不同体型的比例进行比较分析、A体型与B体型的尺寸对比、A体型与国标GB/T 1335.2—2008的比较。结果表明:河南地区体型分类离散性很大,但160/84、160/88、160/92、165/84、165/88这5个号型的占比达42.15%,大部分属于正常体型;肩宽较小,上下身接近黄金比例;胸部丰满;与国标A体型相比围度偏大。为该群体女性服装基础版型设计、号型规格确定以及生产的优化提供基础依据。     

基于SVM女性服装型号推荐方法研究北大核心CSCD

摘要：针对网络服装销售中由于服装尺寸退货问题,根据不同年龄段女性体型特征数据,提出了基于机器学习方法的女性服装型号推荐方法,并给出了女性体型判别及预测的大体流程。首先,随机选择300位年龄在18～50岁的女性体型数据作为研究数据;其次,提取身高、背长、臂长、肩宽、颈围、臀围、胸围、腰围作为预测特征集,并对特征采用信息增益方法得到增益指数;再次,采用SVM方法和RBF核函数训练多个模型;最后,采用投票方式选取最终所属类,进行服装型号推荐。最终分类器采用测试集测试,结果表明模型预测准确度达到98％以上,预测结果可靠。     

我国西部地区青年男性体型描述与体型分类研究

 介绍了应用三维人体测量数据进行青年男性体型描述与体型分类的方法。应用三维人体测量仪测量了236名我国西部地区的青年男性人体数据,并在SPSS软件中对数据进行统计分析。结果显示,与二十几年前的人体测量数据相比,我国西部地区青年男性人体体型已经发生了很大变化,我国现行的服装号型标准中将体型分为4类的方法急需改进。通过因子分析和聚类分析最终将男性体型分为7类,分类结果较为理想。研究结果为了解我国青年男性体型现状和制订新的服装号型标准提供了理论支持。     

基于K-means 聚类分析的不同种植区烤烟外观质量区域分类

根据全国烤烟主产区生态特点,采集了全国112 个典型生态点初烤C3F 烟叶样品,运用快速聚类法(K-Means Cluster)分析了各烟草种植区烤烟外观质量区域特征及分布。结果表明,5 大烟草种植区中部烤烟外观质量均可分为3 类;“油分”和“色度”指标在北方烟草种植区烤烟样品间差异极显著,“叶片结构”指标在黄淮烟草种植区烤烟样品间差异极显著,“身份”和“色度”指标在长江中上游烟草种植区烤烟样品间差异极显著,“身份”和“油分”指标在东南烟草种植区烤烟样品间差异极显著,烤烟外观各项指标在西南烟草种植区烤烟样品间差异均达极显著水平。     

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。