基于HSI彩色模型远程测量青年男体围度拟合

为实现人体远程测量系统的有效性,提出运用人体照片来预测青年男体的围度。通过HSI颜色空间转换、轮廓光滑处理等图像处理方法提取了人体轮廓。通过识别人体特征点,得到人体的体表角度、宽度和厚度;按照体表角度、厚度/宽度等指标进行人体体型分类。基于各个围度对应的厚度和宽度构建了颈围、胸围、腰围、腹围、臀围和大腿根围的围度拟合方程,并对拟合方程进行了误差分析。结果表明,建立的围度预测模型有效,保证了人体远程测量系统的可靠性。     

青年男体非接触式测量系统围度拟合的完善

二维非接触测量系统是一项新兴的数字化服装技术。为了提高二维非接触式人体测量系统围度尺寸预测的精准度,尤其对于胸围、腹围等关键围度,以272名在校男大学生为研究对象,用人体各围度的宽厚比作为体型分类的依据,采用高度定位的方法,从三维扫描仪获取的点云图和人体正侧面照片中获取相关数据,并将获取的数据进行对应和筛选,然后进行青年男体围度尺寸测定与分析研究,建立拟合方程。实验结果表明,胸围、腹围、腰围和臀围等的拟合结果较理想,且预测的精准度得到了明显的提高,同时也证明了二维非接触测量方法的可行性。     

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。     

三维人体扫描系统的公众认知度分析及其对比研究

通过对公众的调查,获得各类人群对三维人体扫描技术的认识和看法,再通过对比分析[TC]^2和Cyberware两种扫描仪的软硬件等方面,给出结论和对三维人体扫描系统改进的意见。     

基于自动测体的围度曲线拟合模型

通过拍摄人体正面和侧面的图像,提取其轮廓线形用于服装三维人体尺寸的自动测量技术。该技术成本低,转换后二维尺寸的计算简单快速,适合产品的商业化。（一般的计算方法是对人体围度进行样本分析,利用拟合方法获得不同号型样本的围度曲线函数模型,通过围度曲线的二维信息估计尺寸。）主要基于自动人体测量需要,在选取号型随机样本的试验基础上,使用指数曲线、对数曲线、二次曲线和三次曲线拟合其中胸围曲线,建立对应的围度函数模型并对其在误差和线形方面展开详细的分析与比较,论证这些模型的合理性与不足之处,为建立更适用的围度尺寸函数模型提供参考。     

基于人体截面点云的围度尺寸计算

为简化围度尺寸计算过程,首先将三维人体截面点云转化到平面坐标系内,然后采用快速比较法获取点集中的4个极值点,并根据极值点将点集分成4个子区域,根据每个子区域点集的凸包具有单调性这种特性,对区域内点集的x和z坐标值进行排序比较去掉部分凹点,再通过计算点与相邻2点组成向量的叉积判断其夹角范围获取截面凸包点,将最终凸包点连接起来即为人体围度尺寸。结果表明:本文方法与Graham扫描法相比,二者时间复杂度相同,计算结果一致,但本文方法在程序上更容易实现,且通过简单的排序比较法简化初始点集可减少凸包顶点回溯迭代次数,从而提高计算人体围度尺寸的效率。     

江浙女青年中心号型及各围度部位档差分析

女性人体表面由复杂的曲面构成,即使胸围和腰围完全一样,三维的截面形状也会有显著差别.为更好地表达女性曲面特征,以江浙女青年的主要围度和身高为出发点,以三维人体测量为基础,对所得数据应用SPSS中的因子分析,得到人体围度的主要参考部位为身高、胸围、腰围、最大腹圆周、臀围.在此基础上进行数据的频度分析和相关性分析,结合GB...     

中韩女青年体型特征与体脂肪率对比分析

利用马丁测量仪和体重脂肪率计测仪,选择年龄在20~39岁之间的中、韩女性共400名,测出其躯体围度与体脂肪率等数据;通过SPSS10.0软件对数据进行方差分析,发现中韩两国女性(20~39岁)体型特征与体脂肪率非常相似,但也有不同之处。最后应用人体测量学理论得出结论:中韩两国女青年的平均肥胖指数都在正常范围之内,但韩国女性的体脂肪率和体重指数(BMI)值略高于中国女性,该数据可为服装工业提供更精确的人体尺寸资料。     

基于三维人体测量的青年女性裆底高特征探讨

裆底高关系到上体长与下体长的比例是否协调,裤装款式是否舒适等,本文以青年女性为研究对象,利用非接触式三维人体测量仪测得相关数据,再通过excel和spss软件对所得数据进行整理分析,总结得出青年女性裆底高与腰高的差值的平均值为26.64cm;裆底高与身高的比值趋于0.44。另外通过聚类分析,将被测对象分成四类,身高以4.9cm分档时,裆底高以3cm分档。     

青年女性细分化裙装原型的围度拟合研究

围度尺寸是裙装结构设计的重要参数。本文以119名在校女大学生为研究对象,运用照相测量法和手工测量法进行人体测量。运用Corel DRAW 12.0软件量取腰宽、腰厚、臀宽、臀厚等尺寸。根据厚、宽度比值进行体型分类,并根据各类体型的宽度、厚度和围度尺寸建立细分化的腰围、臀围回归方程。结果表明,细分化的围度尺寸预测的可行性较好,对青年女性裙装样板的自动化生成具有重要意义。     

服装设计用三维人体扫描系统

针对当前大多数服装业商用三维人体扫描系统耗时长、价格昂贵等缺点,提出建立一种能够从3个方向同时扫描人体的扫描系统。借助2个互成120°夹角的工业用平面镜,只要在单一方向上安装CCD相机和标准线激光。相机每拍摄1次,就可得到3幅不同视觉方向的图像,其中2幅图像相当于相机在平面镜中2个虚拟相机对目标从不同角度拍摄所得到图像,根据三角测量原理可实现三维人体点云数据采集。详细介绍了扫描系统的元件选用和系统布置方法,自行设计了每个区域大小非线性关系的圆柱体标定靶,对系统的内外参数和系统总体进行了标定,并运用欧几里得距离进行了误差计算。实验结果验证了系统的高效性、可行性和可靠性。     

基于三维人体测量的女性肩部研究

肩部作为人体和服装的贴合区,是服装结构设计重要的部位之一,也是服装合体性要求较高的部位之一.为提高服装肩部的合体性,以三维人体测量为基础,获取与肩部相关的部位数据,使用SPSS软件进行数据处理.首先将肩部相关变量进行归类,根据特征指标的算法,得出每类的特征部位,确定出肩部的特征部位,即肩宽和右肩倾斜角度.对特征部位的数...     

基于人体特征提取的模特体形尺寸自动测量方法

 为提高模特选拨中体形尺寸测量的速度和精确性,提出了一种基于人体特征提取的模特体形尺寸自动测量方法。该方法采用由激光三维扫描仪输出的三维点云数据,经去噪、人体朝向自动调整等操作得到三维人体表面轮廓;通过近似区域搜索和精确找点自动找取等步骤提取了13个人体特征界标,由其坐标信息得到模特体形尺寸。用此法测量了石膏模型100次和六名真人模特,并与手工测量结果作比较,结果表明该方法是一种可靠快速的人体尺寸测量方法。     

基于三维人体测量技术的女性乳房形态细分研究

人体体型细分是数字化服装生产和销售的前提,胸部形态结构是影响女装合体性和舒适性的关键因素。针对女性而言,即使是胸围、胸下围尺寸完全一致,胸厚、胸宽、乳房的耸、扁程度也有不同的差异。通过非接触式三维人体测量仪(TecMath)测量270名中国西部地区年龄在18~30岁之间的青年女性,对测量项目数据进行统计分析(聚类分析),找到影响青年女性胸部特征的部位,同时将乳房形态细分为9类,为文胸等贴体内衣设计及服装量身定制提供技术参数。     

基于三维人体测量的青年女性臀部体型细分

如何实现准确的体型分析是满足消费者对服装合体性要求的关键问题。为提高服装臀部的合体性,本文着重探讨与人体臀部体型密切相关的截面曲线的变化,借助数理统计方法对女性臀部体型进行细分。以三维人体测量为基础,选择了300名年龄在20-24岁之间的在校女青年测量其臀部数据;对获取的28个臀部测量项目进行聚类分析,根据典型指标的算法,提取了能全面反映臀部特征信息的6个典型指标;依据典型指标,通过方差分析,将臀部体型细分为5类;通过对比臀部截面曲线特征,最终验证了5类臀部体型细分的合理性。     

基于三维人体扫描模型的衬衣版型生成方法

针对衬衣定制自动生成版型与体型匹配误差不可控问题,提出一种基于三维人体扫描模型的衬衣版型生成方法。首先,扫描目标人体获得个性化的三维人体模型,通过对模型截面曲线的几何特征分析,在三维人体模型上提取个性化体型特征点;使用服装制版标准人台,构建一个衬衣的标准三维基础模型;然后,使用保刚性变形算法,以个性化体型特征点为约束,实现该衬衣标准三维基础模型的变形;最后,使用基于质点-弹簧系统的三维模型展平算法,根据变形后的衬衣三维模型各个版片生成对应的二维版片,添加经实验验证的版片边缘线缩放量,生成适应目标体型的个性化衬衣版型。实验结果表明,该方法能够生成合体的衬衣版型,基于数字化模型和自动化处理算法,实现衬衣版型的自动化生成,保证个性化制版的精度,并提高制版效率,为服装智能生产制造提供技术解决方案。     

基于人体扫描线点云的光顺去噪

利用自制的便携式三维人体测量系统获得人体扫描线点云。在测量过程中,由于受扫描设备的物理特性、扫描环境、光照和标定算法本身的缺陷等因素的影响,点云中不可避免混有噪声点。根据噪声点的特点将其分为3类：与人体真实数据相隔较远的点为第1类噪声点;点云中重叠的点为第2类噪声点;夹杂在人体真实数据点中而导致点云不光顺的点为第3类噪声点。对于第1类和第2类噪声点,采用基于距离的选点删除法;对第3类噪声点采用基于离散点云曲率及曲率变化的Savitzky-golay滤波方法。实验结果显示,以上2种方法能有效去除人体扫描线点云中的噪声点,并能保持点云固有的几何细节。     

基于三维测量的青年女性臀部体型概率神经网络识别模型构建

如何快速准确地实现体型识别是人体体型研究的热点。为满足服装臀部合体性的要求,本文结合青年女性臀部体型特征,构建了基于三维测量的青年女性臀部体型PNN识别模型。首先,运用三维人体测量仪采集数据,并提取6个典型指标,进行臀部体型细分;其次,引入概率神经网络方法,构建以典型指标作为输入层,体型类别作为输出层,径向基函数作为模式层的网络结构模型;再次,利用MATLAB R2009a软件对构建的概率神经网络模型进行仿真实验,通过训练获取精度高、结果稳定的模型;最后,测试模型识别精度。结果表明,该模型识别率高,识别性能良好,为女性臀部体型识别提供了一种新方法,同时也拓宽了概率神经网络方法的应用领域。     

利用激光扫描点云的碳纤维织物表面三维模型重建

织物表面的自动化分析与测量是纺织企业需要解决的重要问题。针对该问题,利用三维激光扫描系统,运用调整照明、分析织物组织循环图和控制扫描范围的方法采集到了高质量、密集的碳纤维织物表面原始点云。对原始点云实施了分类预处理。通过向预处理后的点集中加入点云约束条件和梯度约束条件构建了尺度独立的屏蔽约束条件,重建出了较为理想的碳纤维织物表面三维模型。结果表明,利用重建模型测量纱线宽度的平均测量误差为0.12 mm。     

青年女性体表角度分析

为建立体表角度和原型省角的对应关系,将体表特征参数转换为服装结构参数,在原型设计中引入角度参数,以期进一步改善服装的合体性.依据原型轮廓设计要求选定正面的肩斜角、体侧角、侧面的胸上凸角、胸下凸角、背入角、背侧角6个体表角度,以300名18～28岁在校女大学生为研究对象,利用逆向工程软件Imageware 12.0获得三维人体点云数据的三维坐标.根据坐标点,计算体表的各个角度,并利用统计软件对各个体表角度进行分析,确定显著性角度.研究结果可为利用体表角度结合人体尺寸数据的原型设计方法提供支撑.