國內外服裝用人體數據庫調查與分析

劉詠梅，張小雪，郭云昕

(東華大學 服裝·藝術設計學院，上海 200051)

國內外服裝用人體數據庫調查與分析

劉詠梅，張小雪，郭云昕

(東華大學 服裝·藝術設計學院，上海 200051)

人體體型數據是服裝設計開發和生產制造的基礎依據。人體體型數據庫提供了人體體型的大數據平臺，實現了人體體型數據的數字化儲存和檢索，為人體體型特征研究和成衣設計生產提供了重要的技術支持和數據支撐。通過探討服裝業對人體數據的更新需求及人體數據的獲取方法、發展趨勢等;并經過多渠道調研，匯總國內外22個人體數據庫的研究建立、運行使用以及數據含量等基本情況，基于尚在運行使用中的數據庫進行框架特征和功能分析，為人體數據庫的查詢使用和研究建立提供借鑒。

人體體型數據;人體測量;數據庫框架;數據庫功能

人體體型數據在服裝設計生產中有著重要的作用。人體體型大數據基礎是服裝設計制造中號型歸類和規格設計的重要依據，建立數據庫平臺實現人體體型大數據的數字化儲存和檢索，為研究人體體型特征、群體體型特征變化，為企業生產制造提供必要的數據支持和技術支撐。

國內外對該方面的研究都在持續積極探索中，關于人體體型數據庫(簡稱人體數據庫)的建立，英國、美國、日本和韓國等國家開始較早且已有了較權威的數據庫平臺，國內起步較晚，仍處于探索階段。我國服裝業規模巨大，隨著服裝生產制造的品質要求提升，對人體體型的研究以及人體體型大數據的查詢成為必然。以此為出發點，調查分析國內外人體數據庫的基本情況，對比數據庫框架和功能，為我國服裝用人體數據庫的研究和建立提供借鑒。

1 服裝用人體數據更新需求和獲取

1.1 人體體型數據的更新需求

服裝行業學術研究和企業對人體數據有著越來越多的更新需求:隨著生活習慣和飲食習慣的變化，人們的體型也發生了變化，測量跟蹤并更新人體體型成為迫切需要;基于人體體型大數據基礎的號型歸類和規格設計為我國本土服裝品牌提供了服裝結構設計的基礎依據;國外品牌進入中國后，亟需掌握目標消費人群的體型，設計和制作適合中國人人體的服裝;同時，行業對特定人群如兒童和老年人的人體尺寸和體型，以及特定部位的尺寸如文胸設計所要求的胸部詳細尺寸提出了更多的要求。以上種種，無一不反映出對服裝用人體數據更新需求的迫切性。

我國標準化研究院于1986—1988年首次進行了全國人體尺寸測量，初步建立了國家級人體尺寸基礎數據庫，并據此制訂了服裝號型國家標準GB 1335—1991《服裝號型》，這也是過去使用較多的標準。2009年，中國標準化研究院歷時4年，采集了23000份不同年齡的中國人三維人體尺寸數據。然而，如今服裝研究需求的人體尺寸數據仍舊無處可查，相關研究只能從測量人體開始，耗費大量的精力和財力。

1.2 服裝用人體數據的獲取

人體測量技術的發展經歷了由手動的、接觸式的、二維的階段，向自動的、非接觸式的、三維的階段的發展過程，自動測量和利用計算機處理分析數據成為發展必然。

1.2.1 人體測量技術及發展趨勢

依據測量時是否接觸人體，測量方法可分為接觸式測量法和非接觸式測量法［1］。接觸式測量包括馬丁測量法(Martin)，滑動量規法復模法(sliding gauge)和復模法(replica)。從掃描技術的原理上講，非接觸式測量主要包括激光測距獲取點云，紅外線技術掃描、立體視覺(stereo vision)獲取點云，超聲波法、以及白光相位法(即莫爾條紋法)等。國外較為成熟的設備有美國［TC］2公司的三維掃描儀、德國Techmath公司的測量系統、美國Cyberware公司的掃描設備和日本的Harnamatsu系統等。通常這類設備價格昂貴、占用空間大并需專業人員來操作。

近幾年，深度相機吸引了眾多研究者的關注，它擁有傳統的三維測量系統所不具備的一些優點，如較低的價格及較高的拍攝速度等。按技術實現原理，深度相機主要分為2類［2］:第一種基于飛行時間(TOF，time of flight)，如 Mesa Imaging、PMD Technologies、3DV Inc及Canesta等公司研發的深度相機;第二種方法類似結構光編碼(the light coding)，代表性的有 PrimeSensor深度相機及Microsoft Kinect深度相機。

國內有較多研究將微軟開發的Microsoft Kinect體感設備應用到三維人體測量及建模當中。這類深度相機雖然成本低，使用靈活，操作簡單，但直接獲取的點云數據通常帶嚴重噪聲和孔洞，分辨率低。為解決該問題，微軟研究院的科研人員提出了Kinectfusion算法［3］，大幅地提高了掃描的質量。

以美國［TC］2三維掃描系統為例，與以前的白光相位法不同，從2012年第5代三維掃描儀KX-16開始，包括現在最新的版本 TC2-18均采用Primesense公司的depth sensor技術，在價格和體積上均有改善［4］。需要說明的是，微軟的 Kinect及［TC］2公司所使用的 Primesense sensor均采用Primesense公司生產的RGBDepth芯片，因此其本質上是相同的。

1.2.2 人體數據的特征和屬性

隨著三維人體掃描儀的發展，服裝用二維尺寸數據從傳統的手工測量和記錄，發展為軟件處理人體模型并自動提取出二維尺寸，掃描的人體模型作為原始的人體整體數據逐漸被利用起來。按照數據屬性，人體二維尺寸可分為高度、圍度、寬度、厚度、長度和角度等;按照所在的部位，人體二維尺寸又可分為頸部尺寸、肩部尺寸、胸部尺寸、腰部尺寸和臀部尺寸等。

1.2.3 人體測量采樣方案

開展人體測量活動時，應該依據測量的目的選擇合適的抽樣方法。抽樣大體上可分為隨機抽樣和非隨機抽樣。隨機抽樣的最大特點是可用樣本數據對總體參數進行估計，并計算總體參數可能落入的區間范圍，從概率樣本中所獲信息的含金量是較高的。隨機抽樣包括簡單隨機抽樣、分層隨機抽樣、整群隨機抽樣、系統抽樣和多階段抽樣5種。服裝用人體測量大都采用簡單隨機抽樣和分層整群抽樣。如國家標準研究院在20世紀末設計的人體體型尺寸測量的抽樣方案即采用后者:對層進行分類，闡述群的組成，從群的設計效應來計算群的大小;結合估計的目標量采用總體分位數得出估計量的精度;最后，依據估計量的精度得出簡單隨機樣本的樣本量，將群的設計效應考慮進去可得分層整群抽樣所需的樣本量［5］。

2 國內外服裝用人體數據庫調查

2.1 國內外服裝用人體數據庫調查狀況

國內外服裝用人體數據庫調查采用文獻調查、網絡調查、電話調查和問卷調查等方法，在2013年9月至2013年12月期間完成。

調查歷時3個月，通過查閱文獻、網上搜索和郵件、電話聯系等途徑，共調查到國內外人體數據庫22個，如表1所示。其中:存在相關文獻可供查閱的數據庫有17個;聯系知情人，獲取10個相關數據庫現狀的一手資料;8個數據庫有相關的網站平臺或網頁介紹;10個數據庫使用現狀為正常，通過付費即可獲取數據庫中尺寸數據、數據統計分析結果和報告等;8個數據庫使用現狀為停止，停留在文獻研究階段，并未在實際中應用;另有4個數據庫的使用現狀為不詳，未查到這些數據庫的使用現狀。

表1 國內外人體數據庫使用現狀Tab.1 Use of body size database domestic and overseas

2.2 國外人體數據庫狀況

在調查到的8個國外大型人體數據庫中，已確定有7個可正常使用，并在網上可檢索到數據庫網站或網頁鏈接。這7個人體數據庫分別包括英國的SizeUK和 ShapeGB、美國的 SizeUSA、泰國的 Size Thailand、韓國的 SizeKorea、日本的 Size-JPN9294和Size-JPN0406人體數據庫等。

CAESAR項目建立的三維人體體型庫，結合采用三維人體掃描和手工測量的方法，對涵蓋意大利、荷蘭和美國等國家約5000名年齡在18～65歲的個體進行人體數據的收集［6］。其中:在意大利和美國使用Cyberware WB4三維人體掃描系統;在荷蘭使用Vitronic公司的Viro 3D Pro掃描儀［7］。

英國人體數據庫SizeUK項目始于2001年，是世界上首個采取人體掃描作為首要手段來獲取測量數據的全國性人體尺寸調查［8］。該項目由政府帶頭，全國17個零售商以及眾多院校、公司機構等參與合作。現在SizeUK中的數據由英國Sizemic公司代為銷售，為眾多服裝企業及相關研究提供有償服務［9］。

SizeUK數據庫是針對英國17歲以上的人體進行測量建立的;2009年，英國又開展了名為ShapeGB的針對0～17歲年齡段的人體數據庫項目。ShapeGB是一個半公半私的由6個主要零售商、5所院校及一些公司和機構進行合作的項目［10］。2013 年初，Manchester Metropolitan University和ASOS服裝公司等的合作項目Size Nottingham將對360位老年人體型數據進行收集［7］。

美國的SizeUSA和SizeUK較為相似。使用SizeUK和SizeUSA數據庫可生成24000頁的報告，包括每個測量項目的含義、最大值、最小值、頻數(總共的或依照年齡、地區、群體和民族等)，所選群體的三維體型分析，測量數據和三維體型的相關性分析表等［11－12］。2007 年，Maria等為 SizeUK 人體數據庫開發了一系列的三維體型分析工具［13］。

泰國的SizeThailand由政府和服裝企業等投資，政府、紡織機構、服裝企業和高等院校等參與完成。SizeThailand歷時14個月，覆蓋全國5個地區，設置了13個數據信息采集點，收錄了13442個個體的人體數據信息。最終得到每個被測者超過140個人體尺寸數據，三維人體形狀以及一些健康、飲食、生活方式等信息［14］。

韓國的SizeKorea是由韓國技術標準院為構建依據性別和年齡層而變化的身材指數數據而進行的調查。該調查始于1979年，每隔5～7年就會進行一次，截止目前已進行了6次調查。其中，第6次調查是針對14016名7～69歲的男女人體進行直接測量，其測量項目包括身高、胸圍和體重等126項;另外還選擇了848名20～30歲的男女，進行三維掃描［15］。

日本的Size-JPN9294和Size-JPN0406人體數據庫是由日本的HQL機構完成。在1992—1994年，HQL運用手工測量、馬丁測量儀和三維掃描儀相結合的方法，建立起年齡覆蓋7～90歲的人體數據庫Size-JPN9294。2004—2006年，該機構對上述數據庫進行更新和補充，形成Size-JPN0406。此外，HQL還對人體局部形態(比如手)建立起數據庫;對在日本居住的外國居民建立起專門的數據庫，對兒童和老年人等均有相應的數據庫［16］。

Body Browser是Google于2012年初對所有用戶公開的人體數據庫。該數據庫是Google團隊基于Html5的 WebGL 3D技術，運用 Zygote Media Group提供的人體圖像開發而成。簡單地說，用戶可通過谷歌瀏覽器在bodybrowser.googlelabs上瀏覽人體數據模型包括人體模型、肌肉、骨骼甚至是內臟和血管等的三維視圖。然而，這只是提供給用戶直觀的三維人體模型進行瀏覽，人體模型瀏覽可按性別、人體表面皮膚、骨骼、內臟和血管等方式瀏覽。

2.3 國內服裝用人體數據庫狀況

本研究共查到14個國內人體數據庫，其中僅有3個數據庫正常使用。分別是蘇州大學的人體數據庫SizeCN、西安工程大學的中國西部三維人體數據庫和北京服裝學院愛慕人體工學研究所的人體數據庫。

蘇州大學的SizeCN是由尚笑梅教授帶領的團隊從2006年起，耗時6年構建完成的。至該平臺搭建好時，已收錄3000多人的體型信息，以體表大類數據為主，可推算出人體細部尺寸。該項目實現了多元人體測量數據的自動處理和特征的智能提取;建立了二維手工測量數據與三維自動測量數據的關聯關系;通過對數據分析驗證，手工和三維測量技術規范制定、歸類及產業數據提取、數據容量與分配的抽樣方法等體系內容的研究，完成了大類服裝人體信息數據庫建設。

西安工程大學的人體數據庫依托項目“中國西部三維人體數據庫的建立及應用研究”，由張欣教授及其團隊完成。研究人員選取實體關系(E-R)模型設計數據模式，采用MS SQL Server2000作為數據庫，結合C/S和B/S結構系統的各自的特點，建立了三維人體數據庫的物理結構［17］。實現了以陜西省服裝工程技術研究中心為基地的內部、外部信息的保存與共享。三維人體數據庫系統實現了包括背景信息、測量數據及掃描信息的錄入，以及系統維護、權限管理等功能［18］。同時，可為個人、企業和科研人員提供三維人體測量數據的瀏覽、查詢和統計分析的功能。

北服-愛慕人體工學研究所的人體數據庫，收錄有文胸相關尺寸數據。截止到2008年，該研究所陸續為數千名中國女性進行人體測量，建立了中國女子人體體型數據庫，征集有效數據近百萬條，該體型數據庫可按不同年齡段、身高段、出生地等條件進行查詢和簡單數據分析。此外，研究所還開發了人體體型數據分析與管理軟件。

東華大學近些年也有很多建立人體數據庫的研究和項目。趙微［19］利用VB對統計軟件SPSS進行二次開發，形成了人體數據信息系統應用程序。李惠敏［20］提出將MatLab和Web有機結合起來，建立并實現對象關系型人體測量數據庫，完成了人體三維在線建模，豐富了信息查詢模塊的內容與形式。王鵬［21］采用java card技術，將表示人體3D信息的點云數據一并存入卡內，客戶定制服裝時，讀取卡內的信息，可快速模擬出該客戶的三維虛擬人體，進而可完成虛擬試穿。任天亮［22］結合Visual C++2008和SQL Sever2008，完成軟件的界面設計，利用ODBC來管理和訪問數據庫。時延文［23］針對男西裝中用到的人體尺寸信息，運用Visual C++結合ADO數據庫訪問技術建立友好的程序界面，實現對人體數據信息的查詢、刪除、添加和統計等操作。然而，據調查，這些數據庫并沒有保存下來。

3 國內外人體數據庫對比分析

對正常使用中的人體數據庫，從框架和功能2個方面進行對比分析，得到國內外服裝用人體數據庫的研究現狀及國內同國外人體數據庫研究的差距。

3.1 人體數據庫框架

在進行前期的數據采集工作時，精確的采集方法和完整的采集項目，為后續數據庫的順利搭建提供了保證。分析現有數據庫數據信息的采集方法和數據庫規模等是必要的。

國內外人體數據庫均采用三維掃描為主，輔助以手工測量的方法進行采集數據，國外有3個數據庫還進行了關于生活方式和消費習慣等的問卷調查，國內僅有1個。

對各數據庫按照開始研究時間的先后進行A到J的編號，其中數據庫B、F和G為國內人體數據庫，其余為國外人體數據庫。以研究時間為橫坐標，數據庫收錄人體總數為縱坐標做象限圖(如圖1所示)。其中，A人體數據庫于1992—1994年建立，收錄個體總數在3萬以上，遠遠高于其他數據庫，暫不顯示在象限圖內。從圖1中可看出，國外對人體數據庫的研究時間開始較早，除E、I數據庫以外，其余國外人體數據庫收錄個體數目均在10000以上。國內數據庫多在2000年以后，收錄總數在2000～5000人之間。所以，從研究時間和數據庫規模上的角度分析，國外人體數據庫都領先于國內人體數據庫，尤其是規模上，國內仍有較大的提升空間。

圖1 數據庫建立時間和規模象限圖Fig.1 Establishment time and scale of database

從數據庫收錄個體性別比例(見圖2)來看，極個別的數據庫中僅收錄女性尺寸，絕大部分的數據庫是包括男體和女體的尺寸，且從調查中可知，在男女均有的數據庫中有2/3的數據庫男體和女體各占一半。

圖2 數據庫收錄個體性別分布Fig.2 Gender distribution proportions for sample in database

國內外人體數據庫收錄個體在年齡上具有較廣的覆蓋面(見圖3)。然而，在收錄總數一定的前提下，年齡分布越廣，某年齡段內個體數目越少，與之對應的統計分析結果的覆蓋率和精準度降低。所以僅考慮年齡的橫向廣度是不夠的，更應該縱向加大某年齡段內個體的總數，這也是國外有些數據庫近些年來的研究熱點，如在繼SizeUK之后，英國于2009年又開展針對0～17歲年齡段的人體數據庫項目ShapeGB和2013年初開展的針對老年人的Size Nottingham合作項目。

我國在建立人體數據庫時在性別和年齡上應盡可能覆蓋面廣，同時對每種性別和年齡段的樣本量需運用統計學原理進行確定。數據庫中每個樣本的數據信息應包含基本信息、二維尺寸信息和三維人體模型。另外，一些特定目的如文胸研究和對老年人體型研究等，對人體數據庫提出了更高的需求，需要數據庫在建立初期測量時即要考慮收錄個體的特征和每個個體尺寸項目等。

圖3 數據庫收錄個體年齡分布Fig.3 Age distribution for sample in database

3.2 人體數據庫功能

調查發現，現存人體數據庫的功能大都集中在數據統計、體型分析、人體建模和生成報告等4大功能:1)數據統計，是指對數據庫中某些尺寸進行簡單地統計分析，如均值分析、方差分析和最大最小值分析等。現存的國內外人體數據庫都有數據統計功能;2)體型分析，指數據庫具備按照一定的人體尺寸和某種標準對相似人體進行歸類的功能。體型表達的是一個整體特征，這種特征可將千變萬化的形體類別化。如國際上通用的BMI身體指數、我國國標中將女子體型分為Y、A、B、C 4類等體型分析方法。國內外人體數據庫中均有此功能;3)人體建模，指查看和編輯數據庫中的三維人體模型，甚至通過輸入一定的參數生成和修改人體模型。國外8個人體數據庫中僅韓國人體數據庫SizeKorea具備此功能;國內人體數據庫中蘇州大學的SizeCN和西安工程大學的中國西部三維人體數據庫具有人體建模的功能;4)生成報告，是指數據庫可對數據進行某些統計分析，并將統計分析的結果以報告的形式展現給用戶。國外大型人體數據庫大都具備此項功能，國內人體數據庫尚未將此功能作為一個獨立的功能進行設計。

以上比較分析可知，在建立數據庫時，其功能模塊可從這4部分入手。數據統計是人體數據庫的基本功能;體型分析，體現了服裝行業對人體數據庫的特殊需求。這二者應該在數據庫有所體現;人體建模，是隨著非接觸式三維掃描儀的發展而新興的功能模塊，有較大的挖掘空間，可依據實力適當地實現;在全國或區域大規模人體測量項目中，如能直接在數據庫中實現對人體體型數據統計報告的生成，則可省去借助其他單獨的統計軟件進行分析的繁瑣，提高對體型數據的利用效率。

4 結語

通過調查和分析國內外人體數據庫的框架及功能可得以下4點結論。

1)國外人體數據庫大都規模較大，普遍被測體數目較大，覆蓋率廣，對相關行業具有較大的指導意義;國內人體數據庫一般是院校和特定企業項目合作的結果，測量樣本特征比較單一，數目有限，且成果僅為合作企業享用;另外，國家標準化研究院雖開展全國范圍內的人體測量，但是大部分企業和院校很難使用其大量的測量數據和詳細的數據統計分析結果。

2)更加細分化專業化的人體數據庫是人體數據庫發展的一個方向。這種細分化和專業化可體現在針對某身體部位、某個年齡段或某類人群的人體而搭建的人體數據庫。如繼SizeUK之后，英國于2009年又開展針對0～17歲年齡段的人體數據庫項目ShapeGB和2013年初開展的針對老年人的Size Nottingham合作項目，是對目標人群進行細分建立專門的數據庫。

3)在人體數據庫的可檢索性方面，國外數據庫有較好的體現，但是數據庫對公眾開放的程度仍然有很大的提升空間。比如，數據庫中原始的人體尺寸數據的獲取大都并未開放，而這些數據對科研具有較大的價值。

4)國外人體數據庫樣本數量可觀，對數據分析的利用較充分，可供國內借鑒和參考。然而，在建立起的人體數據庫中，作為人體數據來源的三維模型文件，調查到的國外人體數據庫只是將模型儲存在數據庫中，而數據庫平臺本身對其進行的操作和利用不夠充分，人體三維模型比單純的數字具有更大的利用價值，如通過編寫插件，使數據庫同三維建模軟件聯動起來，可以更好地對人體模型進行利用。

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Survey and analysis on domestic and overseas human body database for garments'use

LIU Yongmei，ZHANG Xiaoxue，GUO Yunxin
(Fashiono·Art Design Institute，Donghua University，Shanghai200051，China)

Human body anthropometric data is fundamental basement for fashion design and manufacturing.And body database provides a platform to store and retrieve those data digitally.It's also important support both in technology and data for body size characteristic research and apparel manufacturing.This paper attempted to carry out discussions on apparel industry's requirements，obtaining technology and development trends of human body anthropometric data.A survey via multi channels showed basic situations of the establishment，operation and data information 22 human body databases domestic and overseas.We also conducted a comparative analysis of frame feature and function module among databases in normal used to provide guidance and accumulation for use and establishment of human body databases.

body anthropometric data;human body measurement;database frame;database function

TS 941.2

A

10.13475/j.fzxb.20140502607

2014－05－12

2014－12－03

劉詠梅(1969—)，女，副教授，博士生。主要研究方向為服裝先進制造技術。E-mail:liuyongmei@dhu.edu.cn。