青年女体三维扫描数据的特征围度计算方法

李臻颖， 苏军强， 吴志明(. 常州纺织服装职业技术学院 服装系， 江苏 常州 364； . 江南大学 纺织服装学院， 江苏 无锡 4)

青年女体三维扫描数据的特征围度计算方法

李臻颖1， 苏军强2， 吴志明2
(1. 常州纺织服装职业技术学院 服装系， 江苏 常州 213164； 2. 江南大学 纺织服装学院， 江苏 无锡 214122)

为检验通过人体特征部位宽度和厚度的关系预测其围度数值的可行性，以330名20～26岁的青年女体作为样本进行研究。基于三维人体扫描数据，用Imageware软件获取胸围、下胸围、腰围、腹围和臀围5个人体特征围度部位的水平截面，测量水平截面的宽度、厚度并计算其比值；引入特征系数将特征部位分成6类，并分类对特征围度与其宽度、厚度进行相关分析来验证进行二元线性回归方程设计的可行性；逐类建立特征围度的回归方程并进行验证分析。结果显示，该方法预测的围度值与三维扫描测量的数值误差在±2 cm以内，平均误差在±0.7 cm以内。

人体测量； 3-D扫描； 特征围度； 围度计算； 青年女体

随着服装工业的发展，服装设计和生产已经进入了智能化高效能的时代，目前在人体测量技术从接触式向非接触式迅速过渡和发展的同时，基于三维扫描数据的个性化定制研究正在成为学术界和产业界关注的重点[1-3]。

在三维人体扫描数据的应用、人体个性化特征提取、服装定制方面的研究，已经有相关报道。文献[4-6]总结了基于非接触式三维人体测量技术的服装工业技术数字化研究成果，指出虚拟服装设计与服装样板自动生成、虚拟服装展示等研究是三维人体扫描数据应用研究的重要方向。匡才远等[7]以长江下游地区的中老年男性为对象进行人体体型数据测定，讨论了中老年男性的体型特征、各类体型特征的因子构成及因子中变量的相关关系等。李晓久等[8]通过摄取人体正面和侧面图像,用二维数据转换获得人体围度尺寸，以模糊C均值聚类方法进行人体体型聚类，并进行人体体型的自动判别。钱倩等[9]利用摄影测量技术获取人体正面和侧面图像，量取人体四肢主要部位的宽厚度尺寸，采用椭圆模型和最小二乘回归分析2种方法拟合肢体相关部位的围度尺寸。刘芳[10]以光栅投影测量的相关理论为基础,利用逆向工程建模技术建立数字化人体模型,建立组合式可展曲面的几何造型,完成了服装原型的三维曲面构造设计。

由此可见，基于三维人体扫描数据的应用性开发，尤其是人体特征部位(如胸围、下胸围、腰围、腹围和臀围等)的形态和数值提取及合理应用，关系到后续研究和开发的准确性。本文利用逆向工程软件Imageware读取扫描仪所输出的三维数据，采用统计分析的方法，寻找表征人体特征部分的围度和其厚度、宽度尺寸之间的线性回归关系，再通过对比三维输出数据来验证计算方法的科学性和准确性，以期获得人体特征部位围度的计算模型。本文通过易于获得的特征系数进行人体特征围度信息的分类提取和处理，这是一项面向服装结构设计与样板自动生成应用方向的基础性工作，可为实现服装快速个性化定制奠定基础。

1 实验方法

1.1 实验对象的选取与样本量的确定

人体扫描实验的对象是年龄在20～26岁之间的常州大学城在校女大学生，均已经完成生理发育，其身高在145～175 cm之间，体重在40～70 kg之间。选择的样本尽量代表更多的人，生源来自辽宁、甘肃、河南、贵州等地区，但大部分来自中国中东部地区。扫描时间是2015年3—4月，共计扫描330人。

相对保证误差为

式中：A为相对保证误差，为减小误差，A取值为1%；CV为变异系数；s为样本标准差。

1.2 实验条件

在温度为18～25 ℃，湿度为40%～60%的条件下，被试者穿着由接近人体皮肤的浅肉色驼丝锦薄型面料(其反射率与人体皮肤反射率近似)制成的合体舒适内衣，自然站立在扫描仪指定位置，两臂远离身体，自然张开30°～40°，双手握拳进行扫描。

1.3 测量项目与方法

测量5个特征部位围度：胸围、下胸围、腰围、腹围和臀围。测量要点为：胸围过胸高点水平测量围度，下胸围过乳根点水平测量围度，腰围在腰部最细部位水平测量围度，腹围过腹凸点水平测量围度，臀围过臀凸点水平测量围度。

人体中矢面和过人体两侧体侧点的界面，将围度截面分为4个部分。规定沿体侧点方向为围度截面的宽度，沿人体前后方向为围度截面的厚度。

本文实验中，首先从三维人体扫描信息中提取点云数据，然后用Imageware软件进行可视化处理，得到胸围、下胸围、腰围、腹围和臀围等特征部位的水平截面图，特征围度截面如图1所示。最后测量这些围度截面图的宽度、厚度和围度值(利用B样条模拟)。

2 数据分析

为探索人体特征围度部位的规律及其数量化表述，首先测量特征围度水平截面的宽度、厚度等易于获得的尺寸，计算厚度与宽度的比值，按比值进行特征部位分类；然后逐类通过相关分析和回归分析等方法得到特征围度的计算公式。

2.1 特征系数的确定

经观察发现，人体特征部位水平截面的形状与其宽度和厚度之比具有一定的规律性，存在聚类分析的必要性和可能性，因此，本文实验引入人体特征部位特征系数的概念，其反映人体围度横截面处的宽厚比，用符号S表示。以胸围截面为例，人体特征部位的宽度、厚度及S的含义如图2所示。

图2 特征部位的测量及特征系数Fig.2 Measurement of characteristic parts and characteristic coefficient

2.2 特征部位分类

根据特征围度水平截面形状进行特征部位分类。依次截取330名实验对象的胸围、下胸围、腰围、腹围和臀围处的截面，测量每个实验对象在每个特征部位的特征系数S。经汇总和整理，将S值按升序排序后以0.1为间隔进行分类(S值在0.5～0.59之间的为A类，S值在0.6～0.69之间的为B类，S值在0.7～0.79之间的为C类，S值在0.8～0.89之间的为D类，S值在0.9～0.99之间的为E类，S值在1.0及以上的为F类)，并统计落在不同区间的人数，结果如表1所示。

表1 特征围度分类Tab.1 Characteristics girth classification 人

从表1可知：胸围厚宽比在0.7～0.99区间的人数占97.9%，下胸围厚宽比在0.7～0.89区间的人数占95.2%，腰围厚宽比在0.6～0.89区间的人数占95.2%，腹围厚宽比在0.6～0.79区间的人数占95.5%，臀围厚宽比在0.6～0.79区间的人数占98.2%。根据服装标准95%的有效性原则，胸围可分类区间是C、D和E，下胸围可分类区间是C和D，腰围可分类区间是B、C和D，腹围可分类区间是B和C，臀围可分类区间是B和C。

2.3 宽度厚度和围度的相关分析

为了找出因变量(围度)与自变量(厚度、宽度)之间的相关性和选择合适的计算模型，先进行相关分析和通过散点图验证。表2示出人体特征围度和相应的宽度、厚度之间的相关分析表。可见，人体所有特征围度的相关系数都较大(显著水平P<0.001，为显著相关)，围度和宽度、厚度之间可以进行回归拟合。

表2 特征围度与其宽度、厚度的相关分析Tab.2 Correlation analysis of characteristic girth and width and thickness thereof

注：**表示显著性水平为0.01；Sig.(2-tailed)表示两侧检验，其值表示是否差异显著的水平，这个值低于0.01就表示有显著性差异。

因变量与自变量之间的关系可通过分析散点图的趋势来判断，以便选择合适的模型来分析和研究。绘制特征部位围度与其宽度、厚度的散点图，各特征部位的散点图显示出每类特征部位的围度与其宽度、厚度值均呈线性关系。因每种特征部位围度有2种或2种以上类型，本文以胸围S值在0.8～0.89之间的散点图为例，说明胸围与其宽度和厚度的散点分布趋势，结果如图3、4所示。由此可见，人体的特征围度与其宽度、厚度之间进行二元线性回归方程设计是可行的。

图3 胸围与其宽度的散点图Fig.3 Scatter plots of bust and its width

图4 胸围与其厚度的散点图Fig.4 Scatter plots of bust and its thickness

2.4 围度拟合的回归分析

以围度为因变量，其特征系数为自变量，首先检验相关性，结果如表3所示。

根据表3中的数据显示最小相关系数是0.851，也就是说，自变量特征系数最小能解释85.1%的因变量。最小的计算系数是0.763，表示最小回归关系能解释76.3%的围度变量。对每个F值，显著水平P<0.001，并且显著标识为“***”，因此，各回归方程系数极为显著，可以进行回归方程系数分析。

表3 特征部位围度与特征系数的相关性Tab.3 Correlation between characteristic position girth and characteristic coefficients

注：R为相关系数；R2为计算系数，通过回归关系反映由自变量变化引起因变量变化的比例；F为回归均方除以残差均方；Sig.为显著水平。

假设二元线性回归方程：Y=A0+A1X1+A2X2。表4示出各类特征部位围度的回归方程和显著水平。

表4 各类特征部位围度的回归方程及显著水平Tab.4 Regression equations and significant levels of all kinds of characteristic position girth

注：Y为特征围度；X1为对应围度的厚度；X2为对应围度的宽度；P1为回归常数的显著水平；P2为X1的显著水平；P3为X2的显著水平。

表4中的数据表明回归方程适用，且在各类特征围度表示中其厚度和宽度是非常重要的构成要素。

2.5 误差分析

为检验回归方程所推算出的围度值与三维输出的围度值之间的符合程度，选取30个实验对象的三维扫描数据，获得其宽度、厚度值和S值，将其宽度、厚度值代入S值所对应的特征围度(胸围、下胸围、腰围、腹围和臀围)回归方程。计算推算值与实际测量值之间的误差，结果如表5所示，显示各类特征围度的误差值在±2 cm以内，平均误差在±0.7 cm以内，证明这些围度计算公式是有效的，可以直接用于人体特征围度的预测。

表5 计算值与实测值的误差分析Tab.5 Error analysis of calculated values and measured values

3 结 论

本文以三维人体扫描数据为基础，通过逆向工程软件获取人体特征围度部位的厚度和宽度值，通过计算特征系数S(厚度/宽度)，并进行特征围度部位分类，实现对特征部位的分类描述。通过逐类探寻特征围度的回归方程，建立了各类特征部位的围度计算回归方程。通过验证分析和检验，证明该方法可实现较高精确度的青年女体围度的计算。

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

江苏省高等职业院校国内高级访问学者计划资助项目(2015FX003)；江苏省科技厅自然科学基金面上项目(BK20151191)；江苏高校品牌专业建设工程资助项目(PPZY2015B192)

李臻颖(1972—)，女，副教授，硕士。主要研究方向为服装数字化技术。E-mail:792936001@qq.com。

10.13475/j.fzxb.20160507305

TS 941.17

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