颈根围控制基准点获取方法的优化分析

田亚楠，乐逸朦，贺莉文，尚笑梅

（1苏州大学纺织与服装工程学院，江苏苏州 215021；2利诚服装集团股份有限公司，江苏苏州 215021）

颈根围控制基准点获取方法的优化分析

田亚楠1，乐逸朦2，贺莉文1，尚笑梅1

（1苏州大学纺织与服装工程学院，江苏苏州 215021；2利诚服装集团股份有限公司，江苏苏州 215021）

本文以颈根围的控制基准点的获取方法为主要研究对象；采用4个基准点一次控制法、单侧基准点依次控制法、4个基准点依次控制法这3种方法分别获取颈根围测量值；研究3种方法对实验结果是否产生影响、测量值的精确度、以及实际可操作性；最后选取一种最优化的、可以获取最接近颈根围真实值的方法。研究发现三种测量方法对颈根围的实际测量值产生了一定的影响；其中，方法Ⅱ获取数据组离散程度偏大，不稳定，不具备实际操作性；方法Ⅰ和方法Ⅲ获取数据组离散程度较小，精确度较高，且两个数据组间存在显著差异并呈现显著相关性；在方法Ⅰ和方法Ⅲ数据组间建立回归模型，并进行模型对比与验证分析，选择出最优化的回归模型为y=-2.293+1.087x。

人体测量；颈根围；基准点；回归模型

人体的长度、围度等基本尺寸直接影响着服装的规格及造型设计，而人体颈部形态特征则是服装领部设计的基础[1]。颈部的粗细、曲度、比例等因素不仅决定了服装领部的整体造型，而且对其是否实用、舒适合体等着装效果起着至关重要的作用[2]。人体的颈椎由七块颈椎骨组成，第七颈椎骨作为领围线后中心标志的位置，前领窝点作为领围线前中心标志的位置[2]。

在人体测量过程中，颈根围的测量是必不可少的一项。根据GB/T16160-2008《服装用人体测量的部位与方法》，颈根围是指用软尺经第七颈椎点、颈根外侧点及颈窝点测量的颈根部围长[3]。也就是说，颈根围的测量值同时受第七颈椎点、左右颈根外侧点、颈窝点这4个基准点的控制。本文以颈根围的控制基准点获取方法为主要研究对象；采用4个基准点一次控制法、单侧基准点依次控制法、4个基准点依次控制法这3种方法分别获取颈根围测量值；研究3种方法对实验结果是否产生影响、测量值的精确度、以及实际可操作性；最后选取一种最优化的、可以获取最接近颈根围真实值的方法。通过人体手工测量获取实验数据；运用数理分析软件对所得数据进行统计分析，评估测量值的精确度及测量方法的可操作性；通过回归模型的建立以获取最接近颈根围真实值的数据值；为今后人体测量方法的优化及提高人体测量值的精确度提供参考路径。

1 颈根围测量实验设计

1.1 实验条件

1.1.1 测量者

随机选取10名女性测量人员，经统一测量技能培训的服用人体测量者，操作熟练度及准确度基本达标，年龄20岁至25岁，身高155cm至170cm。

1.1.2 记录者

随机选取10名女性记录人员，经统一测量数据记录培训的服用人体数据记录者，熟练度及准确度基本达标，与10名测量者随机组合成搭档共同完成测量与记录，年龄20岁至25岁。

1.1.3 被测者

随机选取15名在校青年女子作为被测人员，年龄18岁至25岁，身高155cm至170cm。

1.1.4 实验工具

体位标线（用来标示颈根围的4个控制基准点）、软尺、专用记录表格、记录笔、记录板、测体专用服装等。测量者身着测体工作服，手持测体工具；记录者身着专用工作服，手持记录表、记录笔、记录板；被测者身着专用测体紧身衣。

1.1.5 实验环境

在同一时间，同一的环境布置及操作流程，同时保证测量设备规格的一致性；环境温度27℃±3℃、湿度60%±10%，以保证实验人员感觉舒适；灯光强度适中，保证清晰读数。

1.2 实验方法

根据GB/T16160-2008《服装用人体测量的部位与方法》，颈根围是指用软尺经第七颈椎点、颈根外侧点及颈窝点测量的颈根部围长。采用4个基准点一次控制法、单侧基准点（3个点）依次控制法、4个基准点依次控制法这3种方法分别获取颈根围的测量值，具体操作手法及注意事项如下所述。

1.2.1 被测者站姿

两脚并拢、立姿端正，手臂自然下垂，双眼平视前方，放松、自然。注：在整个测量过程中，要求被测者保持统一站姿。

1.2.2 同一测量者使用体位标线

为15位被测者标示颈根围的4个基准控制点，以保证操作手法的统一性。其中，颈窝点、颈根外侧点、第七颈椎点的标示方法如下所述：

1.2.2.1 测量者站于被测者正前方，经过左侧颈点、左锁骨上端、右锁骨上端和右侧颈点形成一条近似圆弧的曲线，取左、右锁骨上端和正中线的交点为测量基准点FNP，即颈窝点，如图1所示。

1.2.2.2 测量者站于被测者正前方，用目光确定肩斜线和与颈部相切的线，这两条线相交于一点A，则角A的角平分线与肩部的交点为测量基准点SNP，即颈根外侧点，如图2所示。

测量者站于被测者的正后方，当被测者低头时即可观察到凸出的第七颈椎点，由于此关节部位是一个近似圆形的范围，所以将其中心点确定为测量基准点BNP，即第七颈椎点，如图3所示。

1.2.3 以体位标线标示的四个控制点为基准，10名测量者按照以下3种不同的操作手法，依次测量15位被测者的颈根围。具体操作手法如下所述：

1.2.3.1 四个基准点一次控制法

被测者保持站姿，测量者站于被测者正前方，左手将软尺零刻度固定于被测者的颈窝点，右手控制软尺活动，使其一次性经过被测者的右颈根外侧点、第七颈椎点、左颈根外侧点、最后固定于颈窝点，此时右手拇指确定的刻度即为颈根围。注：此基准点控制顺序是为保证软尺的刻度线紧贴被测者颈根处，且测量者在此操作过程中一直保持站在被测者正前方，但视线需要随右手移动以保证软尺一次性经过4个基准点。

1.2.3.2 单侧基准点依次控制法

被测者保持站姿，测量者站于被测者正前方，左手将软尺零刻度固定于被测者的颈窝点，右手控制软尺活动至被测者的左颈根外侧点；然后，测量者移动至被测者的左侧，左手移动至右手所在位置并固定左颈根外侧点，右手继续控制软尺活动至被测者的第七颈椎点；此时右手拇指确定的刻度为左侧颈根长（为保证测量手法同一性，统一测量被测者的左侧颈根长）；通常情况下，人体颈根左右两侧差异不大，所以将左侧颈根长度的两倍确定为颈根围。

1.2.3.3 4个基准点依次控制法

被测者保持站姿，测量者站于被测者正前方，左手将软尺零刻度固定于被测者的颈窝点，右手控制软尺活动至被测者的左颈根外侧点；测量者移动至被测者的左侧，左手移动至右手所在位置并固定左颈根外侧点，右手继续控制软尺活动至被测者的第七颈椎点；测量者移动至被测者的正后方，左手移动至右手所在位置并固定第七颈椎点，右手继续控制软尺活动至被测者的右颈根外侧点；测量者移动至被测者的右侧，左手移动至右手所在位置并固定右颈根外侧点，右手继续控制软尺活动至被测者的颈窝点；此时右手拇指确定的刻度即为颈根围。

1.3 数据处理

按照以上3种不同测量方法分别获取每一位被测者的颈根围测量值。首先，每一位被测者需要由10名测量者各自重复测量3次，即累计被测30次；获取每位被测者的30组颈根围测量值，实验共有15名被测者，累计450组人体测量值；剔除异常数值和无效数据，可用于研究分析的有效数据为432组；统计各数据组的算术平均值用于数理统计与分析。

2 3种测量方法的精确度分析

首先，从数字1至15对15名被测者进行依次编号；将4个基准点一次控制法、单侧基准点依次控制法、4个基准点依次控制法这3种方法分别编号为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ；对3种方法获取的颈根围测量值进行初步分析，对比分析3种测量方法相应数据组的稳定性、精确度、及实际可操作性。

2.1 数据组离散程度统计

运用Excel软件，统计数据组的均值、标准差和AVEDEV函数值（绝对偏差的平均值）。其中，标准差越大，代表组内大部分数值和其均值之间的差异越大；而AVEDEV函数是返回一组数据与其均值的绝对偏差的平均值，用于测评这组数据的离散程度，其值越大，表明该组数据离散程度越大。统计结果如表1所示。

表1 不同测量方法对应测量值的离散程度统计表(单位：cm)

续表1

从表1可以得出如下结论：

①3种不同的控制基准点获取颈根围的测量方法对应数据组的均值存在差异，说明控制基准点的获取方法对实验结果产生了一定的影响。

②通过对比3个数据组的标准差值和AVEDEV函数值，可以发现，方法Ⅱ的标准差和AVEDEV函数值均高于方法Ⅰ和方法Ⅲ，而方法Ⅰ和方法Ⅲ之间差异并不大。说明方法Ⅱ组内大部分数值和其均值之间的差异较大，且该数据组离散程度偏大，不够稳定，所得测量值不够精确。

2.2 3种测量法对比分析

对表1中三种测量方法所获取的均值进行对比，结果如图1所示。结合表1的统计结果和图1的对比分析图可以发现：

①方法Ⅱ的测量值偏大，方法Ⅰ的测量值偏小，而方法Ⅲ的测量值恰好居中。

②根据三种测量方法的实验操作可知，方法Ⅲ的操作手法是完全按照颈根围的定义，逐步控制基准点进行测量的，所得测量结果也就最接近颈根围的真实值。同时，结合表1的离散程度统计表可知，方法Ⅲ的标准差值和AVEDEV函数值普遍较小，数据组离散程度较小，测量值较为稳定。因此，可以将方法Ⅲ获取的测量值作为颈根围真实值的参照标准。但方法Ⅲ的操作手法较为复杂，用时较长。

由表1得知，方法Ⅱ的数据组离散程度偏大，不够稳定，说明方法Ⅱ不具备实际操作性。而方法Ⅰ的测量值普遍低于方法Ⅲ，但其数据组离散程度较小，测量值较为稳定，说明方法Ⅰ具备一定的实际操作性。且方法Ⅰ的操作手法是根据颈根围的定义，一次性控制基准点进行测量的，操作简便，用时较短。

综上所述，在颈根围的实际测量过程中，方法Ⅰ具备一定的实际操作性，且手法简便，用时较短，但所得测量值与颈根围的真实值存在明显差距；方法Ⅱ不具备实际操作性；方法Ⅲ具备一定的实际操作性，且所得数据最接近颈根围的真实值，但手法复杂，用时较长。

3 回归模型建立及验证分析

首先，对方法Ⅰ和方法Ⅲ的数据组进行配对样本T检验，判断两个数据组间是否显著存在显著性差异；从15个样本中随机选取13个样本进行回归分析，建立回归模型；最后对余下的2个样本进行模型验证，选择最优化的回归模型。

3.1 两种方法的差异显著性分析

运用SPSS数理分析软件，对15个样本的两个数据组进行成对样本T检验，所得结果如表2和表3所示。

表2 两种方法的成对样本相关系数表

表3 两种方法的成对样本T检验

表2中显示两种方法所得颈根围数据组的相关系数为0.965，即两者呈显著相关性；表3中显示两种方法所得颈根围配对数据组的Sig.值为0.000，即两者存在显著性差异。因此，两种方法所得颈根围数据组之间可以建立回归模型。

3.2 回归分析及模型建立

运用SPSS数理分析软件，对随机选取的13个样本进行回归分析，选择曲线估计中的线性、2次、3次、复合及Logistic函数类型，所得拟合结果如表4所示。其中，方法Ⅰ对应数据组为自变量，方法Ⅲ对应数据组为因变量。以下结果为所有有效模型的最优拟合结果，可以通过比较相关系数的平方值（R方）来比较各模型的优劣。R方越大，则模型越优。

表4 两种方法的模型汇总及参数估计值

从表4可以看出，线性函数、2次多项式和3次多项式的R方均为0.932，且高于复合型和Logistic函数；其中，3次多项式的b2值和b3值均为0.000，说明此3次回归模型无效。

综上所述，采用线性回归和2次回归这两种模型进行拟合是较为合适的，其中，线性回归模型拟合结果为y=-2.293+1.087x；2次回归模型拟合结果为y=-25.055+2.231x-0.014x2。

3.3 回归模型对比验证

对余下的2个样本（被测者编号为6号和12号）进行模型验证，所得模型验证结果如表5所示。其中，x值是方法Ⅰ的实际测量值；y值是方法Ⅲ的模型验证值；y'值是方法Ⅲ的实际测量值；差值比率指的是y值与y'值之间的差值所占y'值的比重。差值比率越小，则对应的回归模型越优。

从表5可以看出，两个样本线性回归模型对应的差值比率均小于2次回归模型对应的差值比率，说明线性回归模型y=-2.293+1.087x是最优化的拟合结果。

表5 两个样本的回归模型对比验证

4 结语

本文主要研究了通过控制基准点获取颈根围的3种不同测量方法：4个基准点一次控制法、单侧基准点依次控制法、4个基准点依次控制法；利用Excel软件统计分析数据组，对比3种方法获取测量值的离散度和精确度，发现方法Ⅱ数据组离散程度偏大，不稳定，不具备实际操作性，方法Ⅰ和方法Ⅲ数据组离散程度较小，精确度较高，但两组测量值间存在明显差异；利用SPSS软件对方法Ⅰ和方法Ⅲ数据组进行成对样本T检验，发现两者存在显著差异且呈现显著相关性，可以建立回归模型；随机选取13个样本进行曲线估计和回归拟合得到两种较优的回归模型；利用余下2个样本对两种模型进行对比验证，最终选择线性回归模型y=-2.293+1.087x为最优化的拟合结果。

在实际人体测量过程中，方法Ⅲ是完全按照颈根围的定义逐步控制基准点进行测量的，所得测量值最接近颈根围的真实值，可以作为参考标准，但实际操作较为复杂，用时较长。因此建议，在实际操作中采用方法Ⅰ，然后通过回归方程获取最接近颈根围真实值的数据值。本文的研究方法和结论为今后的人体测量方法优化提供了一定的研究路径和参考依据。

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The measure method's optimization for neck base girth through controlling the benchmark

TIAN Ya-nan1,LE Yi-meng2,HE Li-wen1,SHANG Xiao-mei1

(1.College of Textile and Clothing Engineering,Soochow University,Jiangsu Suzhou215021,China 2.Leacheng Apparel Co.,Ltd,Jiangsu Suzhou215021,China)

This paper used three different methods to gain the neck base girth,and researched whether the three different methods could influence the measurement data accuracy and the potential influence degree;finally selected the most optimal measurement method,and provided reference for the future of the human body measurement.The study found that the three methods in fact influenced the data accuracy.The data of first method had bigger discrete degree,and the method didn’t have the actual operational.While the first method and the third method gained more accurate data.But there were significant differences between the two groups of data,and they presented significant correlation.So established aregression model between the two groups of data,finallychoose the Linear equation“y=2.293+1.087x”as the most optimal regression model.

anthropometry；neck base girth；benchmark；regression model

TS941.17

A

投稿日期：2016-08-07

苏州市科技支撑项目（SG201468）

田亚楠（1991-），女，硕士生，研究方向：服装数字化，邮箱：1247562355@qq.com.

尚笑梅，shangxiaomei@suda.edu.cn