金娟鳳, 孫 潔, 倪世明, 鄒奉元,3
(1. 浙江理工大學 服裝學院, 浙江 杭州 310018; 2. 浙江傳媒學院 設計藝術學院, 浙江 杭州 310018; 3. 浙江理工大學 浙江省服裝工程技術研究中心, 浙江 杭州 310018 )
基于三維人體測量的青年女性臀部體型細分
金娟鳳1, 孫 潔2, 倪世明1, 鄒奉元1,3
(1. 浙江理工大學 服裝學院, 浙江 杭州 310018; 2. 浙江傳媒學院 設計藝術學院, 浙江 杭州 310018; 3. 浙江理工大學 浙江省服裝工程技術研究中心, 浙江 杭州 310018 )
如何實現準確的體型分析是滿足消費者對服裝合體性要求的關鍵問題。為提高服裝臀部的合體性,著重探討與人體臀部體型密切相關的截面曲線的變化,借助數理統計方法對女性臀部體型進行細分。以三維人體測量為基礎,選擇了300名年齡在20~24歲之間的在校女青年測量其臀部數據;對獲取的28項臀部測量項目進行聚類分析,根據典型指標的算法,提取了能全面反映臀部特征信息的6項典型指標;依據典型指標,通過方差分析,將臀部體型細分為5類;通過對比臀部截面曲線特征,最終驗證了5類臀部體型細分的合理性。
三維測量; 臀部; 典型指標; 聚類分析; 體型細分
服裝的合體性是影響服裝外觀質量的一個重要因素[1]。尺寸相同的人穿著同一件服裝,由于體型不同往往會導致穿著舒適性截然不同。因此,體型分析一直都是研究的熱點[2]。
近年來,三維人體測量逐漸成為獲取人體數據的重要工具[2]。對人體體型的研究,主要集中在人體軀干整體體型分類[3-4]。如楊允出等[5]引入軀干體積指數(TVI),將體型分為X、H、A、V 4種體型;Yong Limchoi等[6]利用數理統計方法按體側角對人體側面體型進行細分,確定了4種人體側面體型。針對局部特征部位的體型研究,常麗霞等[7]通過提取影響青年女性胸部的特征指標將乳房形態細分為9類;黃燦藝等[8]通過提取4個頸部典型指標對在校男大學生頸部形態進行分析;張金花等[9]利用三維測量對青年女性的肩部形態進行了細分研究,但是對服裝合體性影響較大的臀部形態特征的分析和研究卻很少。
臀部是人體特征的關鍵部位。本文著重探討臀部截面曲線的變化,對女性臀部進行深入有效的研究。借助三維測量技術,獲取女性臀部長度、高度、圍度、寬度、厚度及角度數據,通過聚類分析和方差分析對女性臀部體型特征分類,為進一步進行臀部體型識別提供理論基礎。
1.1 試驗對象
使體型劃分具有針對性,選取300名在校青年女性,年齡為20~24歲,身高為150~175 cm,平均身高為161.70 cm,體重為45~68 kg,平均體重為51.45 kg。
1.2 儀器與條件
采用美國[TC]2公司的三維人體測量儀、經校正的人體測高儀及體重計,測量溫度為(27±3)℃,相對濕度為(60±10)%,符合裸體測量的環境標準。
1.3 測量要求
參照GB/T 23698—2009《三維掃描人體測量方法的一般要求》進行人體測量。測量時,人體穿著與儀器配套的短褲與背心,頭戴泳帽。為減少儀器誤差,對同一個人進行3次重復測量,取平均值[10]。
1.4 測量項目
參考GB /T 5703—1999《用于技術設計的人體測量基礎變量》,確定26個測量項目,包括系統可以直接獲得的20個測量項目和需要計算的6個項目,如表1所示,并將身高(H)和體重(Wei)作為體型的重要指標引進。
2.1 聚類分析
數據預處理后,將獲得的292組數據作為實驗樣本,應用SPSS13.0數據處理軟件進行R型聚類分析。這是一種降維的方法,可在變量眾多時尋找有代表性的變量,以便在用少量、有代表性的變量代替大變量時,損失信息很少。這種方法可以定性地找出項目與項目之間的相關性和親密性[11],圖1為聚類樹形圖。

表1 測量項目表Tab.1 Body size items to be measured

圖1 聚類樹形圖Fig.1 Dendrogram of hierarchical clustering technique in Q-cluster analysis
為使聚類后的各指標組間有明顯的差異,結合圖1,將選取的26個測量項目劃分為6類。第1類:身高(H)、臀圍高(HH)、腹圍高(AbH)、會陰高(CrH)、腿外長(OuL)、腿內長(InL);第2類:體重(Wei)、腰圍(WG)、臀圍(HG)、臀后圍(BHG)、臀圍橫長(HW)、腹圍(AbG)、腹后圍(BAbG)、腹厚(AbT)、腹圍橫長(AbW);第3類:臀前圍(FHG)、臀厚(HT)、腹前圍(FAbG)、腹臀厚(AbF_X-HF_X);第4類:后臀起翹角(SBA)、臀突量(AbB_X-HB_X);第5類:臀橫矢徑比(HW/HT)、腹圍橫矢徑比(AbW/AbT);第6類:股上長(VRL)、上襠總長(CrL)、前襠長(FCrL)、后襠長(BCrL)、腰臀距(WHL)。
2.2 典型指標的選擇
聚類結束后,在各類變量中選擇典型指標,主要依據專業知識,并綜合所選變量具有代表性且易測量獲得2個原則確定代表變量,提取特征指標。計算每個指標的相關指數,公式為


表2 各類別變量的值
2.3 臀部體型分析
為了尋找臀部數據特點,應用聚類分析中樣本快速聚類(K-Means)的方法,對臀部數據依據典型指標進行快速聚類分析,能快速把各個觀測變量分到各類。表3是將人體數據依據6個典型指標聚類成3、4、5類時獲得的典型指標的方差分析結果。觀察表3數據可知,將實驗樣本分為5類時,F檢驗的概率均小于0.05,因此快速聚類成5類為最佳選擇。根據最終聚類中心,找到各類別臀部體型的中間體,圖2為各類別臀部體型截面曲線圖。表4為聚成5類時典型指標最終類中心值及各類樣本容量表。
圖2清晰直觀地表明5類體型在臀圍截面曲線方面存在著明顯的區別。
第1類:臀部厚度適中,臀前后曲線均凹凸有致,臀前曲線前凸明顯,表現為臀部豐滿腹部前凸;
第2類:臀部厚度較厚,臀后曲線凹凸明顯,臀前曲線稍有前凸,臀后部收攏明顯,表現為夾臀,豐滿;
第3類:臀部厚度較薄,寬度較寬,臀前后曲線平緩,表現為臀部扁平;
第4類:臀部厚度較厚,曲線平緩,表現為臀部厚而平;
第5類:臀部厚度適中,臀部曲線圓順,表現為臀部豐滿圓潤。

表3 典型指標方差分析

圖2 各類臀部體型截面曲線圖Fig.2 Curves of all types of hip sections.(a) Ⅰ;(b)Ⅱ,(c)Ⅲ;(d)Ⅳ;(e)Ⅴ

項目類別12345臀圍(HG)90429172927494618699臀圍高(HH)93548691788378697654臀橫矢徑比(HW/HT)148149149147152上襠總長(CrL)49666686616967806144腹臀厚(AbF_X?HF_X)24002454247525862325臀突量(AbB_X?HB_X)430383298345375樣本容量5436579100所占比例/%17147223271342
1) 通過R型聚類分析及Person相關分析,對[TC]2三維人體測量儀獲得的青年女性臀部數據進行分析,提取了反映臀部形態的6個典型指標,即臀圍高(HH)、臀圍(HG)、腹臀厚(AbF_X-HF_X)、臀突量(AbB_X-HB_X)、臀橫矢徑比(HW/HT)、上襠總長(CrL)。
2) 按照提取的6個典型指標,通過方差分析最終將臀部體型劃分為5類,并得出相應的特征指標聚類中心及所占人數比例;通過對比各類型臀部截面曲線特征,驗證了5類臀部體型劃分的合理性。
FZXB
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Research on subdividing of young female′s hip shapes based on 3-D body measurement
JIN Juanfeng1,SUN Jie2,NI Shiming1,ZOU Fengyuan1,3
(1.FashionCollege,ZhejiangSci-TechUniversity,Hangzhou,Zhejiang310018,China; 2.SchoolofArtDesign,ZhejiangUniversityofMediaandCommunications,Hangzhou,Zhejiang310018,China; 3.ZhejiangProvincialResearchCenterofClothingEngineeringTechnology,ZhejiangSci-TechUniversity,Hangzhou,Zhejiang310018,China)
How to achieve precise body shape analysis is a key issue to meet consumer requirement on apparel fit. In order to improve the fitting of garment on hips, this paper focused on the differences of curves about hip sections to study on subdividing of young female′s hip shapes by statistical analysis. Measurement of 300 young college female students of 20-24 year old were taken with a 3-D body scanner; the position data of 28 items relating to the hips was examined using cluster analysis, and typical index algorithm was used to extract 6 typical indices that can fully reflect the information of hip characteristics. Based on analysis of variance of the typical indices, the body shapes of female′s hips were subdivided into 5 types; and finally, the rationality of this subdividing was verified by comparing the sectional feature curves of each type of hips.
3-D body scanning; hip; typical index; cluster analysis; subdivision of body shape
0253- 9721(2013)09- 0108- 05
2012-10-15
2013-05-05
浙江省自然科學基金資助項目(Y1110504);浙江理工大學研究生創新研究項目(YCX12016)
金娟鳳(1987—),女,博士生。主要研究方向為人體工程與數字化服裝。鄒奉元,通信作者,E-mail:zfy166@ zstu.edu.cn。
TS 941.17
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