青年女體三維掃描數據的特征圍度計算方法

李臻穎， 蘇軍強， 吳志明(. 常州紡織服裝職業技術學院 服裝系， 江蘇 常州 364； . 江南大學 紡織服裝學院， 江蘇 無錫 4)

青年女體三維掃描數據的特征圍度計算方法

李臻穎1， 蘇軍強2， 吳志明2
(1. 常州紡織服裝職業技術學院 服裝系， 江蘇 常州 213164； 2. 江南大學 紡織服裝學院， 江蘇 無錫 214122)

為檢驗通過人體特征部位寬度和厚度的關系預測其圍度數值的可行性，以330名20～26歲的青年女體作為樣本進行研究。基于三維人體掃描數據，用Imageware軟件獲取胸圍、下胸圍、腰圍、腹圍和臀圍5個人體特征圍度部位的水平截面，測量水平截面的寬度、厚度并計算其比值；引入特征系數將特征部位分成6類，并分類對特征圍度與其寬度、厚度進行相關分析來驗證進行二元線性回歸方程設計的可行性；逐類建立特征圍度的回歸方程并進行驗證分析。結果顯示，該方法預測的圍度值與三維掃描測量的數值誤差在±2 cm以內，平均誤差在±0.7 cm以內。

人體測量； 3-D掃描； 特征圍度； 圍度計算； 青年女體

隨著服裝工業的發展，服裝設計和生產已經進入了智能化高效能的時代，目前在人體測量技術從接觸式向非接觸式迅速過渡和發展的同時，基于三維掃描數據的個性化定制研究正在成為學術界和產業界關注的重點[1-3]。

在三維人體掃描數據的應用、人體個性化特征提取、服裝定制方面的研究，已經有相關報道。文獻[4-6]總結了基于非接觸式三維人體測量技術的服裝工業技術數字化研究成果，指出虛擬服裝設計與服裝樣板自動生成、虛擬服裝展示等研究是三維人體掃描數據應用研究的重要方向。匡才遠等[7]以長江下游地區的中老年男性為對象進行人體體型數據測定，討論了中老年男性的體型特征、各類體型特征的因子構成及因子中變量的相關關系等。李曉久等[8]通過攝取人體正面和側面圖像,用二維數據轉換獲得人體圍度尺寸，以模糊C均值聚類方法進行人體體型聚類，并進行人體體型的自動判別。錢倩等[9]利用攝影測量技術獲取人體正面和側面圖像，量取人體四肢主要部位的寬厚度尺寸，采用橢圓模型和最小二乘回歸分析2種方法擬合肢體相關部位的圍度尺寸。劉芳[10]以光柵投影測量的相關理論為基礎,利用逆向工程建模技術建立數字化人體模型,建立組合式可展曲面的幾何造型,完成了服裝原型的三維曲面構造設計。

由此可見，基于三維人體掃描數據的應用性開發，尤其是人體特征部位(如胸圍、下胸圍、腰圍、腹圍和臀圍等)的形態和數值提取及合理應用，關系到后續研究和開發的準確性。本文利用逆向工程軟件Imageware讀取掃描儀所輸出的三維數據，采用統計分析的方法，尋找表征人體特征部分的圍度和其厚度、寬度尺寸之間的線性回歸關系，再通過對比三維輸出數據來驗證計算方法的科學性和準確性，以期獲得人體特征部位圍度的計算模型。本文通過易于獲得的特征系數進行人體特征圍度信息的分類提取和處理，這是一項面向服裝結構設計與樣板自動生成應用方向的基礎性工作，可為實現服裝快速個性化定制奠定基礎。

1 實驗方法

1.1 實驗對象的選取與樣本量的確定

人體掃描實驗的對象是年齡在20～26歲之間的常州大學城在校女大學生，均已經完成生理發育，其身高在145～175 cm之間，體重在40～70 kg之間。選擇的樣本盡量代表更多的人，生源來自遼寧、甘肅、河南、貴州等地區，但大部分來自中國中東部地區。掃描時間是2015年3—4月，共計掃描330人。

相對保證誤差為

式中：A為相對保證誤差，為減小誤差，A取值為1%；CV為變異系數；s為樣本標準差。

1.2 實驗條件

在溫度為18～25 ℃，濕度為40%～60%的條件下，被試者穿著由接近人體皮膚的淺肉色駝絲錦薄型面料(其反射率與人體皮膚反射率近似)制成的合體舒適內衣，自然站立在掃描儀指定位置，兩臂遠離身體，自然張開30°～40°，雙手握拳進行掃描。

1.3 測量項目與方法

測量5個特征部位圍度：胸圍、下胸圍、腰圍、腹圍和臀圍。測量要點為：胸圍過胸高點水平測量圍度，下胸圍過乳根點水平測量圍度，腰圍在腰部最細部位水平測量圍度，腹圍過腹凸點水平測量圍度，臀圍過臀凸點水平測量圍度。

人體中矢面和過人體兩側體側點的界面，將圍度截面分為4個部分。規定沿體側點方向為圍度截面的寬度，沿人體前后方向為圍度截面的厚度。

本文實驗中，首先從三維人體掃描信息中提取點云數據，然后用Imageware軟件進行可視化處理，得到胸圍、下胸圍、腰圍、腹圍和臀圍等特征部位的水平截面圖，特征圍度截面如圖1所示。最后測量這些圍度截面圖的寬度、厚度和圍度值(利用B樣條模擬)。

2 數據分析

為探索人體特征圍度部位的規律及其數量化表述，首先測量特征圍度水平截面的寬度、厚度等易于獲得的尺寸，計算厚度與寬度的比值，按比值進行特征部位分類；然后逐類通過相關分析和回歸分析等方法得到特征圍度的計算公式。

2.1 特征系數的確定

經觀察發現，人體特征部位水平截面的形狀與其寬度和厚度之比具有一定的規律性，存在聚類分析的必要性和可能性，因此，本文實驗引入人體特征部位特征系數的概念，其反映人體圍度橫截面處的寬厚比，用符號S表示。以胸圍截面為例，人體特征部位的寬度、厚度及S的含義如圖2所示。

圖2 特征部位的測量及特征系數Fig.2 Measurement of characteristic parts and characteristic coefficient

2.2 特征部位分類

根據特征圍度水平截面形狀進行特征部位分類。依次截取330名實驗對象的胸圍、下胸圍、腰圍、腹圍和臀圍處的截面，測量每個實驗對象在每個特征部位的特征系數S。經匯總和整理，將S值按升序排序后以0.1為間隔進行分類(S值在0.5～0.59之間的為A類，S值在0.6～0.69之間的為B類，S值在0.7～0.79之間的為C類，S值在0.8～0.89之間的為D類，S值在0.9～0.99之間的為E類，S值在1.0及以上的為F類)，并統計落在不同區間的人數，結果如表1所示。

表1 特征圍度分類Tab.1 Characteristics girth classification 人

從表1可知：胸圍厚寬比在0.7～0.99區間的人數占97.9%，下胸圍厚寬比在0.7～0.89區間的人數占95.2%，腰圍厚寬比在0.6～0.89區間的人數占95.2%，腹圍厚寬比在0.6～0.79區間的人數占95.5%，臀圍厚寬比在0.6～0.79區間的人數占98.2%。根據服裝標準95%的有效性原則，胸圍可分類區間是C、D和E，下胸圍可分類區間是C和D，腰圍可分類區間是B、C和D，腹圍可分類區間是B和C，臀圍可分類區間是B和C。

2.3 寬度厚度和圍度的相關分析

為了找出因變量(圍度)與自變量(厚度、寬度)之間的相關性和選擇合適的計算模型，先進行相關分析和通過散點圖驗證。表2示出人體特征圍度和相應的寬度、厚度之間的相關分析表。可見，人體所有特征圍度的相關系數都較大(顯著水平P<0.001，為顯著相關)，圍度和寬度、厚度之間可以進行回歸擬合。

表2 特征圍度與其寬度、厚度的相關分析Tab.2 Correlation analysis of characteristic girth and width and thickness thereof

注：**表示顯著性水平為0.01；Sig.(2-tailed)表示兩側檢驗，其值表示是否差異顯著的水平，這個值低于0.01就表示有顯著性差異。

因變量與自變量之間的關系可通過分析散點圖的趨勢來判斷，以便選擇合適的模型來分析和研究。繪制特征部位圍度與其寬度、厚度的散點圖，各特征部位的散點圖顯示出每類特征部位的圍度與其寬度、厚度值均呈線性關系。因每種特征部位圍度有2種或2種以上類型，本文以胸圍S值在0.8～0.89之間的散點圖為例，說明胸圍與其寬度和厚度的散點分布趨勢，結果如圖3、4所示。由此可見，人體的特征圍度與其寬度、厚度之間進行二元線性回歸方程設計是可行的。

圖3 胸圍與其寬度的散點圖Fig.3 Scatter plots of bust and its width

圖4 胸圍與其厚度的散點圖Fig.4 Scatter plots of bust and its thickness

2.4 圍度擬合的回歸分析

以圍度為因變量，其特征系數為自變量，首先檢驗相關性，結果如表3所示。

根據表3中的數據顯示最小相關系數是0.851，也就是說，自變量特征系數最小能解釋85.1%的因變量。最小的計算系數是0.763，表示最小回歸關系能解釋76.3%的圍度變量。對每個F值，顯著水平P<0.001，并且顯著標識為“***”，因此，各回歸方程系數極為顯著，可以進行回歸方程系數分析。

表3 特征部位圍度與特征系數的相關性Tab.3 Correlation between characteristic position girth and characteristic coefficients

注：R為相關系數；R2為計算系數，通過回歸關系反映由自變量變化引起因變量變化的比例；F為回歸均方除以殘差均方；Sig.為顯著水平。

假設二元線性回歸方程：Y=A0+A1X1+A2X2。表4示出各類特征部位圍度的回歸方程和顯著水平。

表4 各類特征部位圍度的回歸方程及顯著水平Tab.4 Regression equations and significant levels of all kinds of characteristic position girth

注：Y為特征圍度；X1為對應圍度的厚度；X2為對應圍度的寬度；P1為回歸常數的顯著水平；P2為X1的顯著水平；P3為X2的顯著水平。

表4中的數據表明回歸方程適用，且在各類特征圍度表示中其厚度和寬度是非常重要的構成要素。

2.5 誤差分析

為檢驗回歸方程所推算出的圍度值與三維輸出的圍度值之間的符合程度，選取30個實驗對象的三維掃描數據，獲得其寬度、厚度值和S值，將其寬度、厚度值代入S值所對應的特征圍度(胸圍、下胸圍、腰圍、腹圍和臀圍)回歸方程。計算推算值與實際測量值之間的誤差，結果如表5所示，顯示各類特征圍度的誤差值在±2 cm以內，平均誤差在±0.7 cm以內，證明這些圍度計算公式是有效的，可以直接用于人體特征圍度的預測。

表5 計算值與實測值的誤差分析Tab.5 Error analysis of calculated values and measured values

3 結 論

本文以三維人體掃描數據為基礎，通過逆向工程軟件獲取人體特征圍度部位的厚度和寬度值，通過計算特征系數S(厚度/寬度)，并進行特征圍度部位分類，實現對特征部位的分類描述。通過逐類探尋特征圍度的回歸方程，建立了各類特征部位的圍度計算回歸方程。通過驗證分析和檢驗，證明該方法可實現較高精確度的青年女體圍度的計算。

FZXB

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Calculating method of characteristics girth of young female body by 3-D scanning data

LI Zhenying1， SU Junqiang2， WU Zhiming2
(1.CollegeofFashion,ChangzhouTextileGarmentInstitute,Changzhou,Jiangsu213164,China； 2.SchoolofTextileandClothing,JiangnanUniversity,Wuxi,Jiangsu214122,China)

In order to test the feasibility of predicting the circumference of the body by the width and thickness of the body′s characteristic position, 330 young women aged 20 to 26 years old were taken as samples for study. Based on 3-D body scanning data, the horizontal section of chest circumference and lower chest circumference, waist circumference, abdominal circumference and hip circumference of five body feature parts were obtained by Imageware software. The width and thickness of the horizontal section were measured and the ratio was calculated. Characteristic coefficient was introuced to divide the characteristic parts into six categories, and the correlation analysis on the characteristics of girth and its width and thickness was done to verify the feasibility of the two linear regression equation design. Regression equation of characteristics of girth was established and validated by categories. Test results show that measurements predicted by the method has an error of ±2 cm with numbers measured by 3-D scanning measuring and the average error is within 0.7 cm.

body measurement； 3-D scanning； characteristic girth； circumference calculation； youth female body

2016-05-30

2016-10-14

江蘇省高等職業院校國內高級訪問學者計劃資助項目(2015FX003)；江蘇省科技廳自然科學基金面上項目(BK20151191)；江蘇高校品牌專業建設工程資助項目(PPZY2015B192)

李臻穎(1972—)，女，副教授，碩士。主要研究方向為服裝數字化技術。E-mail:792936001@qq.com。

10.13475/j.fzxb.20160507305

TS 941.17

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