基于二維圖像非接觸式人體測量方法探析

駱順華，王建萍

(1.東華大學服裝·藝術設計學院，上海 200051;2.山東工藝美術學院服裝學院，山東濟南 250300)

世界上沒有2個完全相同的人體，最早進行人體測量研究是Quelet在1870年測量男性各部位平均尺寸［1］。人體是服裝結構設計的依據，只有在對人體形態和尺寸準確測量的基礎上，才能設計與制作服裝，因此人體測量是合理進行服裝結構設計的基礎。人體測量方法有接觸式測量法和非接觸測量法。接觸式測量法分為馬丁法(Martin)、滑動量規法(sliding gauge)、復模法(replica);非接觸式測量法分為照相法、莫爾圖法(Moire topography)以及三維人體掃描［2］。本文基于二維圖像的非接觸式人體測量技術分解成3個步驟，并分析了每個步驟采用的主要方法及存在的問題。

1 非接觸式測量技術簡介

非接觸式測量技術是從上世紀80年代興起，歐美等發達國家都分別研制了各種非接觸式人體測量系統，主要有二維和三維2種測量方法［2］。雖然三維人體掃描系統精度高，但價格昂貴、系統龐大、測量要求暗室、設備不便于移動，因此實際生產應用性不強。相關學者［3－6］為找到一種既實用又簡便的測量技術，開展了以二維圖像為基礎的人體測量研究。基本思路是先用攝像機拍攝人體正面和側面等方向的二維圖像(如圖1);經過圖像去噪、邊緣檢測、輪廓提取等處理方法得到清晰的人體輪廓圖像;測量輪廓圖中人體各部位寬度、厚度和長度等尺寸;然后采用各種數學模型計算或模擬得到人體圍度尺寸。

圖1 攝像方法Fig.1 Photographic method

2 測量方法

2.1 圖像邊緣處理與尺寸提取方法

基于圖像測量臀寬、臀厚、腰寬、腰厚等特征部位尺寸前，圖像因為拍攝時的抖動、像素等原因會出現圖像邊緣模糊、噪點多等問題。圖像的邊緣處理可以減少誤差，提高人體測量精度。李曉久等［7］應用數字圖像邊緣檢測的原理以及3大類基于算子的邊緣檢測算法提取二維圖像邊緣。通過對比各算子的實際應用效果，發現Sobel與Smoothed邊緣算子的圖像增強效果較好，可有效排除噪聲干擾，且輪廓線清晰，有利于輪廓跟蹤、修補。趙靜秒［8］利用基于閾值的數字圖像邊緣分割原理，排除了拍攝時內外部因素對人體數字圖像造成的干擾;另外，分析人體數字圖像的點、線特征，總結出5種人體不同部位的輪廓測量方法，分別為曲線凸凹點識別法、極值識別法、建模識別法、曲線擬合逼近法及曲線長度的近似算法。黃秀麗［9］利用MatLab工具和計算機圖形處理學知識得到普通數碼照片中人體邊緣。翟文斌［10］根據2幅以上含有人體特征線信息的圖像得到人體的三維尺寸信息。通過對攝像頭獲得圖像進行格式變換、邊緣檢測等一系列預處理，提取輪廓圖中的胸部、腰部和臀部的平面二維尺寸。杜艷華［11］分析了多種常用的邊緣檢測和輪廓提取算法，結合人體結構特點，設計了一個包括圖像去噪、邊緣檢測、輪廓提取、尺寸頂點搜索和坐標計算的處理流程，達到人體尺寸信息自動提取的目的。袁緣［12］提出利用基于canny算子的數字圖像邊緣檢測方法來提取人體的邊緣，攝像機自標定，使實際測量過程簡便，同時考慮到畸變，自動校正，提高測量精度。Lin Yueh-Ling等［13］提出從人體正面和側面圖像來自動尋找人體輪廓特征點的系統方法。基于鏈碼算法自動提取55個特征點和26個人體尺寸。

圖像拍攝時，被拍攝者輕微晃動或者相機的震動都會導致照片邊緣模糊。攝像機技術的提升是解決該問題的根本方法，比如索尼新研發的Exmor CMOS影像傳感器有效解決了圖像邊緣模糊。在測量輪廓圖特征部位尺寸前，獲得連續清晰的圖像輪廓圖是準確人體測量的基礎，其中關鍵問題是如何選擇合適的圖像輪廓邊緣檢測方法以及如何準確地確定人體特征點。

2.2 圍度尺寸計算方法

2.2.1 曲線擬合

李曉久等［14］用對數函數曲線擬合18～26歲人員的典型臀圍曲線。盧晨［15］建立圍度尺寸與人體身高、體重、寬度和厚度尺寸的函數關系模型估算圍度尺寸。并利用樣本的圍度曲線，建立基于樣本的人體軀干函數模型。黃秀麗［9］運用雙橢圓曲線擬合模型來預測人體主要圍度、肩寬及頸椎點高等。錢倩等［16］采用橢圓模型擬合四肢部位圍度尺寸，發現該模型擬合大腿根圍和小腿肚圍的圍度精度高。

不同部位需要采用的擬合曲線模型不同。在確定最佳擬合曲線前，需要采用幾種預選的曲線進行擬合，對比擬合精度，然后選擇擬合精度最高的曲線作為該部位的擬合曲線。

2.2.2 回歸分析

王玉秀等［17］確定 TNF指數、臀寬、臀厚、人體正、側面投影面積為建立臀圍回歸模型的主要部位。建立臀圍線性回歸模型預測臀圍。姜安［18］提出用最小二乘和偏最小二乘回歸實現人體胸圍尺寸測量。徐楓等［19］通過回歸分析、相關分析等統計方法得到精度高的青年女性胸圍回歸公式。黃秀麗［9］運用二階最小二乘回歸分析、線性回歸分析方法，提取人體主要部位的高、寬、厚等尺寸，通過數學模型計算人體圍度、肩寬及頸椎點高等值。譚非［20］采用二元一次線性回歸方法建立圍度算法模型，該模型以人工測量的圍度值為應變量，以程序自動提取的厚、寬度值為自變量。朱放放等［21］利用人體正、側、后二維圖像采集的不完全數據進行人體圍度計算，通過胸圍、腰圍和臀圍回歸方程計算圍度尺寸。錢倩等［16］提出最小二乘回歸分析模型適合計算膝圍等四肢主要部位的圍度。

綜上所述，回歸分析可以采用的數學模型有很多種，每個部位圍度應該使用多種較合適的回歸數學模型進行比較計算，然后對各計算值與實際測量值進行比較，再確定合適回歸模型。以上研究內容比較孤立，沒有學者對人體各部位的回歸數學模型進行系統化研究。回歸分析方法是基于其他部位測量值建立相關數學模型進行計算得到圍度尺寸，這種測量方法的精度與樣本數量、樣本形體相近度有很大關系，因此如何確定樣本質量以及體型分類對控制誤差有很大作用。

2.2.3 灰色關聯分析

李曉久等［22］采用灰色關聯分析方法，建立以身高、體重、胸寬、胸厚為主要部位的胸圍灰色模型，然后用TNF指數分類分別建立人體胸圍尺寸灰色模型。因為人體復雜、多變，各個部位彼此相關，符合灰色系統的特征，因此可以用灰色模型進行圍度測量。

2.3 誤差、精度分析方法

誤差、精度分析是任何實驗結果處理的必要步驟，不僅可以驗證方法的可行性，而且可以確定結果的偏差程度，為后續改進工作提供參考依據。二維圖像非接觸式人體測量方法獲取人體測量數據的步驟較多，而且是與人體不接觸，必然在每個環節有機器設備、計算模型、人為操作的誤差存在。王玉秀等［17］對臀圍的簡單線性回歸模型進行共線性檢驗。為增強回歸精度，采用逐步回歸方法進一步選取自變量，最終引入嶺回歸方法解決多重共線性問題，預測值平均誤差為0.52 cm。朱放放等［21］提出增加實驗次數和樣本數可以提高實驗數據的準確度以及增加人體數據以優化圍度模型等方法來減少誤差。郭靜等［23］得出照相測量產生誤差的因素包括數碼相機本身的光學構造、人為操作及后期測量等，其中光學誤差基本符合球面變形規律。根據分析結果，提出了選擇數碼相機和優選數據測量軟件的組合，Nikon D100與Shapeline組合的誤差程度最小，而Canon PowerShot S400與Photoshop組合得到的誤差程度最大。蔡劍等［24］利用拍攝照片的方法獲取服裝人臺特征尺寸，采取參照標定法得出測量尺寸并進行誤差分析，利用MatLab編程降低圖像畸變程度以減少誤差，提出拍攝背景對比度高可以減小誤差。國外研究主要集中在人工測量和二維圖像測量值的誤差和精度對比上。Meunier等［25］采用2臺照相機同時對人體正面和側面進行采集圖像并建立數學模型計算，結果發現與人工測量數據沒有顯著差異。Patrick等［26］提出了通過二維的人體圖片測量人體尺寸的方法，并用單因素方差分析對此方法獲得的尺寸與人工測量尺寸精度進行比較，得到二者沒有顯著差異的結論。Herianto等［27］基于服裝電子商務的人體尺寸采集需要更高效率和便利性。提出從攝像圖片上獲取尺寸，其中對人工測量和照相測量方法進行了對比和統計分析，得出照相測量的尺寸有很高的精確度和可靠度。Marianne等［28］采用人工測量方法和二維非接觸照相方法對5個運動員進行了人體尺寸測量，然后基于Yeadon模型的方法計算人體尺寸，發現2種方法絕對精度的平均標準差為2.1%和2.87%。Chiraz［29］提出用校準過的單目序列低分辨率圖片計算人體測量尺寸，選擇預估身高和肩寬為例，預估精度的控制采用平均多幀系列預估值。找到一種提高2個尺寸平均估計值精度的新方法，誤差減小需要合理選擇、控制三維模型和人體表面標記位置誤差。

以上學者從使用的設備、數學模型對比以及圖片處理等方面進行誤差和精度的分析。誤差產生的原因很多，從圖像拍攝、輪廓邊緣提取到圍度計算都會有不同程度的誤差，如何把誤差控制在合理范圍內還有待進一步研究。實際應用與實驗室研究相比，誤差影響因素更多，而且可控性更差，因此誤差分析對于評價和判斷二維圖像非接觸式人體測量方法的實用性有重要意義。

3 總結

二維圖像非接觸式人體測量方法的圍度尺寸的提取有曲線擬合、回歸方程、圖形數學模型、灰色關聯分析等研究方法。曲線擬合模型有很多，但以上研究都是針對青年人體某一部位和某一特定體型，模型的普遍性不高，針對不同體型和人體不同部位的人體模型建立的規律沒有闡述。回歸分析方法一般選擇的測量部位有身高、體重、臀厚、臀寬、腰厚、腰寬等。回歸分析方法精確度不穩定與樣本數以及樣本離散程度有關。部分學者在曲線擬合和回歸分析之前并沒有考慮到拍攝圖像輪廓處理的問題，且圖像輪廓處理的最佳方法有待進一步確定。拍攝圖像輪廓的處理是否得當是產生誤差的主要原因。

基于圖像的二維人體測量在測量方法的規范性、操作簡便化、誤差精度等方面還有待進一步研究。圖像的二維人體測量在服裝在線定制中有很好的應用前景，目前服裝在線定制電子商務中還沒有解決的主要問題是人體尺寸遠程準確獲取，該問題

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