基于特征参数的青年女性乳房形态分析

为探究青年女性乳房形态区别,提出了乳房边界定义方法以保证乳房形态参数测量的一致性。使用[TC]²三维扫描仪对140名18~25岁在校未婚孕青年女性进行扫描,获取了包括高度、宽度、角度、弧线等28项乳房形态相关参数;通过变异系数和相关性分析筛选出6个影响乳房形态的主要参数作为聚类指标,从乳房立体形态和聚拢程度两方面对乳房形态进行细分;基于乳房形态分类结果,利用Fisher判别函数对样本进行回判验证。结果表明,青年女性乳房形态可分为9类,基于形态判别规则对初始样本数据整体回判的准确率高达97.1%,说明此判别方法具有较高的准确性,为现有的乳房形态研究提供了新思路。     

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。     

基于人体数字图像的青年女体围度拟合

为实现非接触式人体尺寸自动测量,提出用二维人体照片来预测青年女性的人体围度。首先使用相机获得人体的正面和侧面图像,通过MATLAB软件对图像进行阈值分割和二值转化等处理以提取正侧面人体轮廓。然后通过识别人体特征点得到人体的宽度和厚度,研究了人体基本尺寸的提取方法。基于各部位的宽度和厚度值进行颈部、胸部、下胸部、腰部、腹部和臀部六个特征部位的围度预测,并将预测结果与手工测量结果进行了比较。最后对各个特征部位的回归公式进行了误差分析,结果显示建立的围度预测模型是有效的,为服装定制实现中的非接触式人体自动测量系统奠定了可靠的基础。     

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。