基于MEA-BP神經網絡的青年女性臂部體型識別

倪世明　白云龍　蔣益群

摘要： 青年女性臂部體型包含了大量的非線性特征，單一的BP神經網絡很難達到理想預測精度，為快速準確地識別青年女性臂部體型，提高預測精度，本文構建了一種基于思維進化算法（MEA）優化BP神經網絡的青年女性臂部體型識別模型。首先，通過[TC]²三維人體測量獲取611名青年女性的臂部數據;其次，通過主成分因子分析得到影響青年女性臂部體型特征的5大形態因子，選取5個特征指標采用兩步聚類法將臂部體型分為4類;最后使用Matlab軟件構建基于MEA-BP神經網絡的青年女性臂部體型識別模型。實驗結果顯示：該模型能有效識別臂部體型，準確率為95.45%，與單一BP神經網絡和GA-BP神經網絡對比，該模型具有更高的預測精度和更優的非線性映射能力。

關鍵詞： 青年女性;臂部體型;體型分類;MEA-BP神經網絡;識別模型

中圖分類號： TS941.17文獻標志碼： A文章編號： 10017003（2022）05004208

引用頁碼： 051107DOI： 10.3969/j.issn.1001-7003.2022.05.007

在服裝結構設計中，衣袖是重要的服裝部件，其形態和尺寸來源于人體臂部。近年來，為了提高衣袖的合體性和舒適性，使衣袖結構更符合人體臂部形態特征，許多學者對臂部體型做了相關研究。賀新等[1]對青年女性上肢形態特征進行主成分分析，提取特征因子，將4個典型指標分別細分為3類，定量描述了34類上肢形態差異;張雪云[2]對青年女性肩臂部特征參數進行逐步聚類，最終得到7類肩臂部特征形態;舒偉偉[3]將老年女性的6類全臂長、5類上臂圍進行交叉組合，最終得到6類臂部形態，并確定老年女性臂部號型規格;劉國聯等[4]通過拍攝青年女性的臂部照片并提取相關尺寸，建立了以臂寬為自變量的衣袖設計回歸方程。學者們通過提取人體臂部典型指標，并基于典型指標分別細分及交叉組合，獲得臂部復合體型，體型細分數量較多，雖然對服裝結構設計和號型歸檔有一定的理論依據，但缺乏實際生產中消費者衣袖穿著舒適性需求和服裝工業批量化生產需求的平衡，缺少對臂部體型整體分類和識別相關的研究。

人體體型數據存在復雜的非線性關系，在體型分類識別的方法上，學者們應用較多的有傳統的數理統計法[5-6]，也有近幾年機器學習界比較熱門的神經網絡，尤其是BP神經網絡，在人體工學領域應用較多[7]。BP神經網絡是一種多層前饋神經網絡，具有原理簡單、模型易搭建、能夠逼近任意非線性曲線的優點，已用于人體頭肩部體型識別[8]、人臉外觀預測[9]、人臉識別[10]等。但由于其初始閾值和權值是隨機選擇的，導致在處理人體體型復雜的非線性關系時，出現收斂速度慢、模型易發生震蕩、陷入局部最小等問題[10-11]。因此，需要尋求一種有效算法來優化BP神經網絡的權值和閾值，避免單一BP神經網絡模型不穩定、精度低等問題，從而提高網絡識別精度。思維進化算法（Mind Evolutionary Algorithm，MEA）是一種全局優化算法，通過多次“趨同”與“異化”操作，可以優化BP神經網絡的初始權值和閾值，從而提高模型的穩定性和預測精度。MEA-BP神經網絡在衛星鐘差預報[12]、竊電識別[13]、遙感影像分類[14]、土壤養分分級評價[15]等領域都有較好的應用。因此，本文嘗試將思維進化算法（MEA）優化BP神經網絡引入人體工學領域，用于青年女性臂部體型的識別。

本文以18～25歲的青年女性為研究對象，通過[TC]²三維人體測量獲取青年女性臂部的尺寸數據，應用主成分因子法分析得到臂部體型形態因子，并選取特征指標，隨后采用兩步聚類法進行臂部體型分類。最后，在此基礎上構建基于MEA-BP神經網絡的青年女性臂部體型識別模型，一方面為人體體型識別領域提供一種新思路，另一方面也為衣袖部位結構設計提供參考依據。

1數據收集及預處理

1.1實驗對象與儀器

為了使臂部體型分類和識別更具針對性，本文選取了18～25歲的611名青年女性作為實驗對象;身高150～180 cm，平均身高160.7 cm;體重40～69 kg，平均體重50.4 kg。

本文采用[TC]²三維人體測量儀（美國[TC]²公司）、人體測高儀（日本Martin）及體重計（江蘇蘇宏醫療器械有限公司）等作為實驗儀器。將測量環境溫度設置為（27±3） ℃，相對濕度設置為（60±10）%，測量環境符合裸體測量標準。測量方法參照GB/T 23698—2009《三維掃描人體測量方法的一般要求》，每一個實驗對象穿著儀器規定服裝，重復測量3次，取平均值，以減小儀器測量誤差。

1.2測量項目

本文將青年女性臂部作為體型研究部位，根據服裝結構設計的需要，參照GB/T 5703—2010《用于技術設計的人體測量基礎變量》，確定能夠反映臂部體型的12項測量項目和計算得到的2個派生變量，合計14個指標。考慮到人體的對稱性，同時參照GB/T 16160—2017《服裝用人體測量的尺寸定義與方法》主要測量人體右臂，因此本文只分析人體右臂體型，測量項目和測量方式如表1所示。

1.3數據預處理

使用SPSS軟件進行數據預處理，用Q-Q概率圖對臂部數據進行正態檢驗，以全臂長為例，檢驗結果如圖1所示。數據大致落在一條斜線上，表明基本服從正態分布。經檢驗，14個指標均服從或近似服從正態分布。然后使用莖葉圖和箱形圖尋找異常值，全臂長的箱型圖如圖2所示，SPSS軟件自動標記了1.5倍至3倍四分位距（Inter Quartile Range，IQR）的溫和異常值和超過3倍IQR的極端異常值[16]。通過查看并分析異常值的原始三維掃描數據，綜合判斷數據的有效性，剔除極端異常樣本，最終確定有效樣本586個，有效率95.91%。

2臂部體型分類

2.1描述性統計分析

使用SPSS軟件對青年女性臂部14項指標進行描述性統計分析，得到各指標的極小值、極大值、均值、標準差、偏度、峰度等基本統計量，結果如表2所示，反映了臂部數據的集中趨勢、離散程度和總體分布等[17]。其中，極小值、極大值反映臂部數據的變異范圍;均值反映臂部數據的中心位置，描述集中趨勢;標準差描述臂部數據的離散程度，標準差越大，數據離散程度越大;偏度和峰度描述臂部數據的總體分布情況，偏度反映數據分布的對稱程度，等于0表示對稱分布，大于0表示右偏，小于0表示左偏;峰度反映數據分布的集中趨勢高低特征，大于0表示分布較陡，小于0表示分布平緩。

由表2可知，全臂長變化范圍是[39.89，70.87]，是臂部指標中變異程度最大的;其標準差為4.63，表明全臂長變量與均值之間差異較大，波動最大;其偏度為0.23，峰度為-0.13，表明全臂長為平緩的右偏態分布。臂根圍標準差為3.11，說明樣本之間存在較大的差異性;其偏度為0.33，峰度為0.96，表明臂根圍為陡峭的右偏態分布。由此可見，臂部體型的差異主要體現在長度和圍度方面。

2.2主成分因子分析

利用SPSS軟件對14項指標進行主成分因子分析，通過分析各主成分方差貢獻率、累計貢獻率，對特征根大于1的前5個主成分進行提取，累計方差貢獻率為88.94%，如表3所示，可以用于描述青年女性臂部體型特征。

根據最大方差法對因子載荷矩陣進行選擇，旋轉后的成分矩陣如表4所示。比較旋轉后的載荷數絕對值，分析各成分包含的變量因子和共性，對主成分因子進行定義。由表4可知，主成分因子1在上臂圍、肘圍、上臂最大圍、前臂圍、腕圍等圍度相關變量上載荷較大，定義為臂部圍度因子;主成分因子2在臂根圍、臂根高、袖山高等臂根部變量上載荷較大，定義為臂根因子;主成分因子3在臂根扁平率、臂根厚等臂根形態變量上載荷較大，定義為臂根形態因子;主成分因子4在全臂長、上臂長、前臂長等長度相關變量上載荷較大，定義為臂部長度因子;主成分因子5在上臂長比前臂長上有較大載荷，定義為臂部比例因子。綜上，通過主成分因子分析得到影響人體臂部體型特征的5大因子：臂部圍度因子、臂根因子、臂根形態因子、臂部長度因子、臂部比例因子。

2.3臂部體型分類

青年女性臂部數據具有非線性、數據復雜等特點，參照王軍等[18]分類青年女性腰臀部體型所應用的兩步聚類法，進行臂部體型的探索性分類。兩步聚類法是一個探索性分析工具，可以揭示臂部體型數據的分類，系統自動選擇最佳聚類數[17]。從表4可以看出，5大因子載荷最大值所對應的特征因子分別是：上臂圍、臂根圍、臂根扁平率、全臂長、上臂長/前臂長，因此選取這5個變量作為臂部體型分類的特征指標。在SPSS軟件中應用兩步聚類法，對實驗獲取的586個樣本進行探索性聚類分析，發現青年女性臂部體型分為4類時，聚類效果最佳。聚類分布情況如表5所示，特征變量平均值如表6所示。

從表6可以看出，4類青年女性臂部體型存在明顯區別。第1類臂部體型：長胖臂，手臂粗壯，臂根厚實，長臂，上臂長于前臂;第2類臂部體型：中間臂，手臂中等粗細，臂根圓潤，中長臂，上臂明顯長于前臂;第3類臂部體型：長瘦臂，手臂較細，臂根勻稱，中長臂，上臂長于前臂;第4類臂部體型：短扁臂，手臂纖細，臂根扁平，短臂，上臂明顯長于前臂。

3基于MEA-BP的臂部體型識別模型構建

3.1算法原理

3.1.1BP神經網絡

BP神經網絡是一種多層前饋神經網絡，由輸入層、隱含層、輸出層構成[19]，具有信號前向傳遞、誤差反向傳播的特點，拓撲結構如圖3所示。w_ij、w_jk為BP神經網絡的權值，根據預測誤差反向調整權值和閾值，直至逼近期望輸出，在處理非線性關系上應用廣泛。

3.1.2MEA原理

思維進化算法是由孫承意等[20]于1998年針對進化算法（Evolutionary Computation，EC）存在的早熟、收斂速度慢等問題提出的一種優化算法。MEA沿襲了遺傳算法（Genetic Algorithms，GA）關于“群體”“個體”“環境”和“進化”等概念，并提出“群體和自群體”“公告板”“趨同”和“異化”等新概念[12]。MEA算法的趨同和異化操作，避免了GA算法交叉與變異的雙重性問題，朝著有利方向進化，跟遺傳算法優化速度相比，MEA算法優化效率更高，實用性更廣[21]。

3.1.3MEA優化BP神經網絡

在BP神經網絡訓練的過程中，由于網絡初始化隨機選擇權值和閾值，容易導致模型結果異常[11]。本文使用MEA算法優化BP神經網絡，經過趨同、異化操作，算法不斷迭代，產生全局最優個體，并通過編碼規則解析最優個體，將其作為BP神經網絡初始化訓練的權值和閾值，進而進行仿真預測。MEA優化BP神經網絡流程如圖4所示。

3.2MEA-BP識別模型構建

本文根據MEA優化BP神經網絡流程，使用Matlab軟件構建MEA-BP模型，用來識別青年女性臂部體型。

3.2.1樣本與變量選擇

實驗中共有586個有效樣本，按照7︰3的比例分配訓練集和測試集，其中訓練樣本410個，測試樣本176個。將主成分因子分析中提取的5大因子對應載荷最大的5個變量（上臂圍、臂根圍、臂根扁平率、全臂長、上臂長/前臂長）作為MEA-BP臂部體型識別模型的輸入變量，把4種臂部類型（1長胖臂、2中間臂、3長瘦臂、4短扁臂）作為輸出變量。

3.2.2模型參數設置

構建3層結構的BP神經網絡，隱含層神經元數量按照Hecht-Nielsen法[22]確定n=2N+1（n為隱含層節點數，N為輸入節點數），計算得出隱含層節點為11。最終模型為MEA-BP（5-11-1）。BP神經網絡模型參數設置如表7所示，MEA算法參數設置如表8所示。

經過若干次趨同操作，MEA-BP模型達到最優。最終優勝子種群和臨時子種群的趨同過程如圖5—圖6所示，其中得分為模型訓練集均方根誤差的倒數[23]，分析得到：1） 各子種群得分不再增加，代表子種群均已成熟;2） 優勝子種群1、2、3、4、5和臨時子種群1、2、3、5都沒有執行趨同操作，該現象表示在這些子種群周圍沒有發現更好的個體;3） 臨時子種群的最高得分是子種群1，低于優勝子種群的最低得分子種群1，此時模型達到全局最優解，不需要再執行異化操作，繼而解碼[23]得到優化后的BP神經網絡的初始權值和閾值。

3.3結果與分析

首先建立BP神經網絡預測模型，然后引入MEA優化BP神經網絡的權值和閾值，建立MEA-BP神經網絡預測模型。為了驗證MEA-BP識別模型在人體體型識別上更具優勢，將單一BP神經網絡、GA-BP神經網絡、MEA-BP神經網絡分別構建青年女性臂部體型識別模型，并對比實驗結果。三種模型預測結果、預測誤差對比如圖7—圖8所示，臂部體型識別準確率如表9所示。

綜合分析可知，基于單一BP神經網絡、GA-BP神經網絡、MEA-BP神經網絡構建的青年女性臂部體型識別模型錯判數分別是25、12、8個樣本，識別準確率分別是85.80%、93.18%、95.45%，得出MEA-BP神經網絡的識別準確率最高。MEA優化BP神經網絡的權值和閾值，促進了整體網絡的學習過程，提高了模型的識別精度，體現了思維優化算法在優化BP神經網絡模型上的優越性。

4結論

人體臂部體型研究是提高衣袖合體性和舒適性的關鍵，本文通過對青年女性臂部體型的研究，可以得到以下結論。

1） 應用主成分因子分析法得到影響青年女性臂部體型的5個主成分因子，分別是臂部圍度因子、臂根因子、臂根形態因子、臂部長度因子、臂部比例因子。

2） 應用兩步聚類法，將青年女性臂部體型分為4類：長胖臂、中間臂、長瘦臂、短扁臂，分別占17.4%、30.7%、22.4%、29.5%。

3） 構建了基于MEA-BP神經網絡青年女性臂部體型識別模型，識別準確率為95.45%，均高于單一BP神經網絡和GA-BP神經網絡模型。

本文將思維進化算法（MEA）引入BP神經網絡體型識別模型，不僅可以提高模型識別精度，也為采用神經網絡進行人體體型識別提供了一種新的研究方法，拓寬了MEA-BP神經網絡的應用領域，具有廣泛的研究價值。

參考文獻：

[1]賀新， 金紅淑. 青年女性側面上肢形態特征細分[J]. 北京服裝學院學報（自然科學版）， 2021， 41（1）： 35-42.HE Xin， JIN Hongshu. Morphological feature subdivision of lateral upper limb for young female[J]. Journal of Beijing Institute of Fashion Technology （Natural Science Edition）， 2021， 41（1）： 35-42.

[2]張雪云. 湖北地區青年女性肩臂部特征及衣袖版型自動生成系統研究[D]. 武漢： 武漢紡織大學， 2017： 39-49.ZHANG Xueyun. Research on Automatic Generation of Young Women in Hubei Area and Characteristics of Shoulder and Arm Sleeve Prototype Board[D]. Wuhan： Wuhan Textile University， 2017： 39-49.

[3]舒偉偉. 老年女性臂部形態分析與號型規格設置[J]. 浙江紡織服裝職業技術學院學報， 2021（4）： 12-17.SHU Weiwei. Arm morphology analysis and type specification setting for elderly women[J]. Journal of Fashion Institute of Technology， 2021（4）： 12-17.

[4]劉國聯， 朱曉培， 姜川. 基于女體臂部特征的衣袖原型結構設計研究[J]. 針織工業， 2011（3）： 53-55.LIU Guolian， ZHU Xiaopei， JIANG Chuan. Research on prototype structure design of sleeves based on the features of womens arms[J]. Knitting Industry， 2011（3）： 53-55.

[5]YANG R Y， CHEN Y F， CUI M H. Hunchback body type classification[C]//The 14th Textile Bioengineering and Informatics Symposium Proceedings （TBIS 2021）. Lieberetz： Czech Republic， 2021： 582-588.

[6]SUNG H A， LEE Y， YONG M K， et al. Fuzzy classification for Korean females lower body based on anthropometric measurement[J]. ， 2016， 35（1）： 121-126.

[7]劉曉航， 劉莉. BP神經網絡在服裝人體工效學中的應用[J]. 紡織導報， 2016（9）： 114-115.LIU Xiaohang， LIU Li. The application of BP neural network in clothing ergonomics[J]. China Textile Leader， 2016（9）： 114-115.

[8]KONG X F， WANG X Q， GU G H， et al. Human recognition based on head-shoulder contour extraction and BP neural network[C]//Image Processing and Pattern Recognition. Beijing： International Symposium on Optoelectronic Technology and Application （IPTA）， 2014.

[9]XUE S S. Research of human appearance level quantification algorithm based on BP neural network[J]. IOP Conference Series： Materials Science and Engineering， 2020， 768（7）： 072021.

[10]ZHANG R Y， LEE E J. Human face recognition used improved back-propagation （BP） neural network[J]. Journal of Korea Multimedia Society， 2018， 21（4）： 471-477.

[11]李康順， 李凱， 張文生. 一種基于改進BP神經網絡的PCA人臉識別算法[J]. 計算機應用與軟件， 2014， 31（1）： 158-161.LI Kangshun， LI Kai， ZHANG Wensheng. PCA face recognition algorithm based on improved BP neural network[J]. Computer Applications and Software， 2014， 31（1）： 158-161.

[12]呂棟， 歐吉坤， 于勝文. 基于MEA-BP神經網絡的衛星鐘差預報[J]. 測繪學報， 2020， 49（8）： 993-1003.L? Dong， OU Jikun， YU Shengwen. Prediction of the satellite clock bias based on MEA-BP neural network[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica， 2020， 49（8）： 993-1003.

[13]林佳能， 程仲漢， 林筆星. 基于MEA-BP的竊電識別方法研究[J]. 電子設計工程， 2021， 29（11）： 175-180.LIN Jianeng， CHENG Zhonghan， LIN Bixing. Study on identification method of stolen electricity based on MEA-BP[J]. Electronic Design Engineering， 2021， 29（11）： 175-180.

[14]王海軍. MEA-BP模型在遙感影像分類中的應用研究[J]. 數學的實踐與認識， 2017， 47（2）： 142-147.WANG Haijun. Research on the application of MEA-BP model in remote sensing image classification[J]. Mathematics in Practice and Theory， 2017， 47（2）： 142-147.

[15]周婧， 白云龍， 張小寶， 等. 基于MEA-BP神經網絡的土壤養分評價模型[J]. 中國農機化學報， 2020， 41（2）： 231-236.ZHOU Jing， BAI Yunlong， ZHANG Xiaobao， et al. Soil nutrient evaluation model based on MEA-BP neural network[J]. Journal of Chinese Agricultural Mechanization， 2020， 41（2）： 231-236.

[16]孫向東， 劉擁軍， 陳雯雯， 等. 箱線圖法在動物衛生數據異常值檢驗中的運用[J]. 中國動物檢疫， 2010， 27（7）： 66-68.SUN Xiangdong， LIU Yongjun， CHEN Wenwen， et al. Application of box plot method in outlier test of animal health data[J]. China Animal Quarantine， 2010， 27（7）： 66-68.

[17]李昕， 張明明. SPSS22.0統計分析/從入門到精通[M]. 北京： 電子工業出版社， 2015： 273-279.LI Xin， ZHANG Mingming. SPSS22.0 Statistical Analysis/from Entry to Mastery[M]. Beijing： Publishing House of Electronics Industry， 2015： 273-279.

[18]王軍， 李曉久， 潘力， 等. 東北地區青年女性腰臀部體型特征與分類[J]. 紡織學報， 2018， 39（4）： 106-110.WANG Jun， LI Xiaojiu， PAN Li， et al. Waist hip somatotype and classification of young women in northeast China[J]. Journal of Textile Research， 2018， 39（4）： 106-110.

[19]王小川， 史峰， 郁磊， 等. MATLAB神經網絡43個案例分析[M]. 北京： 北京航空航天大學出版社， 2013： 265-278.WANG Xiaochuan， SHI Feng， YU Lei， et al. MATLAB Neural Network Analysis of 43 Cases[M]. Beijing： Beihang University Press， 2013： 265-278.

[20]SUN C Y， SUN Y， XIE K M. Mind-evolution-based machine learning and applications[C]//IEEE. Hefei： Proceeding of the 3rd World Congress on Intelligent Control and Automation， 2000： 112-117.

[21]WANG Z H， MA G S， GONG D Y， et al. Application of mind evolutionary algorithm and artificial neural networks for prediction of profile and flatness in hot strip rolling process[J]. Neural Processing Letters， 2019， 50（3）： 2455-2479.

[22]周振民， 劉荻. 基于Matlab的人工神經網絡用水量預測模型[J]. 中國農村水利水電， 2007（4）： 45-47.ZHOU Zhenmin， LIU Di. Artificial neural network water consumption prediction model based on Matlab[J]. China Rural Water and Hydropower， 2007（4）： 45-47.

[23]孫俊， 唐凱， 毛罕平， 等. 基于MEA-BP神經網絡的大米水分含量高光譜技術檢測[J]. 食品科學， 2017， 38（10）： 272-276.SUN Jun， TANG Kai， MAO Hanping， et al. Hyperspectral detection of moisture content in rice based on MEA-BP neural network[J]. Food Science， 2017， 38（10）： 272-276.

Young female arm body shape recognition based on MEA-BP neural network

NI Shiming BAI Yunlong JIANG Yiqun

（1a.College of Architecture & Art Design; 1b.College of Information Engineering， Shaoxing Vocational & Technical College，

Shaoxing 312000， China;

2.College of Engineering， Iowa State University， Iowa 50011， USA）

Abstract： The research on human arm shape is the key to improving the fit and comfort of the sleeve. Young females arm shape has multiple nonlinear features. Since the initial threshold and weight are randomly selected， the single BP neural network is prone to the problems of unstable model and low accuracy when dealing with the complex nonlinear relationship of human body shape. The thought evolution algorithm is a global optimization algorithm， which can optimize the initial threshold and weight of BP neural network through multiple "convergence" and "alienation" operations， so as to improve the stability of the model and prediction accuracy. In order to quickly and accurately identify a young female arm shape， this paper constructs a MEA optimized BP neural network based arm shape recognition model for young females.

Firstly， the arm data of 611 young women aged 18-25 are obtained by [TC]2 3D body measurement， and the values of 14 measurement items are extracted. SPSS software is used to preprocess the data， and descriptive statistical analysis of the indicators is conducted. Secondly， through principal component factor analysis， five morphological factors affecting young female arm shape are obtained， namely， arm circumference factor， arm root factor， arm root morphology factor， arm length factor and arm proportion factor. The characteristic factors corresponding to the maximum load of the five factors are： upper arm circumference， root circumference， root flattening rate， whole arm length and upper arm length/forearm length， which are selected and divided into five categories by two-step clustering method： long fat arm， middle arm， long thin arm and short flat arm， accounting for 17.4%， 30.7%， 22.4% and 29.5%， respectively. Finally， Matlab software is used to construct a young female arm body shape recognition model based on MEA-BP neural network. MEA optimizes the weight and threshold value of BP neural network， which promotes the learning process of the whole network and improved the stability and recognition accuracy of the model. The innovation of this paper is reflected in the research object and research method. Existing studies are based on the subdivision and cross combination of typical indicators to obtain the complex arm shape， but there are a large number of body shape subdivisions， and there is a lack of studies on the overall classification and recognition of the arm shape. In this paper， it is an innovation to select the arm shape for the whole classification and recognition research. The MEA-BP neural network has a good application in satellite clock prediction， electric stealing identification， remote sensing image classification， soil nutrient grading evaluation and other fields. This paper tries to introduce the thought evolution algorithm （MEA） optimized BP neural network into the field of human engineering for the identification of young female arm shapes， which is an innovation of research method. Compared with the single BP neural network and GA-BP neural network， the MEA-BP neural network model has higher prediction accuracy and better nonlinear mapping ability.

The introduction of mind evolution algorithm （MEA） into BP neural network body shape recognition model can not only improve the accuracy of the model recognition， but also provide a new research method for body shape recognition using neural network， which broadens the application field of MEA-BP neural network， and has a wide range of research value.

Key words： young females; arm shape; body type classification; MEA-BP neural network; recognition model