青年男体非接触式测量系统围度拟合的完善

刘国联，季开宸，金 蓉，顾冰菲

(1.现代丝绸国家重点实验室，江苏苏州215123;2.苏州大学纺织与服装工程学院，江苏苏州215021)

当今社会，人们对自己的着装要求越来越高，人体测量的准确性也日趋受到各个生产厂商和消费者的重视[1]。三维非接触式人体测量仪以其快速、准确等优点逐步成为了行业的新宠。但是，由于仪器成本昂贵及携带不便，故利用照相机提取人体围度数据的非接触二维测量系统应运而生。

在二维非接触式人体测量方法中，照片测量法因其快速、精确、稳定作为最常用的测量方法，它通过拍摄人体的正面和侧面图像，可以得到人体的高、宽、厚等数据。然而围度尺寸的提取和读出要相对复杂得多，这就需要间接性地通过如曲线拟合等来近似地拟合结果。因此，围度尺寸作为服装结构设计重要参数之一，围度的拟合效果非常重要[2]。

黄秀丽[3]利用二维非接触式人体测量方法，对颈围、胸围、下胸围、腰围、腹围及臀围等服装上常用的围度尺寸进行了拟合预测，预测方法包括了双椭圆曲线拟合、二阶最小二乘回归分析和BP神经网络仿真等。其研究结果表明，下胸围、腰围和小腿肚围的拟合度最好;其次是胸围、腹围和大腿根围;颈围和膝围的拟合程度最差。

为了提高利用二维非接触测量方法预测围度的精度，本研究在通过依靠厚、宽比值把人体各部位特征进行分类的基础上，利用数码照相机所拍摄的青年男性所提取的围度高度与三维非接触式人体测量的同一围度一一对应，对青年男性各围度值进行了分类拟合研究[4]。

1 测量方法

1.1 测量对象

本研究以年龄18～26岁、身高158～191 cm的未婚苏州大学在校男大学生为被测对象，共测量了272名。在实验对象选择过程中，力求其体型特征符合青年男性的群体结构特点。

1.2 测量方法

1)本实验采用Symcad三维人体测量系统。该仪器利用数字白光投射技术，无接触地自动测量人体，能在30s内自动计算出88个尺寸数据，并且不受人体移动影响。

2)使用两台数码相机、三脚架和背景屏幕，对拍摄对象同时拍摄正面(1张)、侧面(1张)照片。

为了减少拍摄不同姿势时身体的误差，使用两台相机同时拍摄，拍照后可得到同一时刻同一状态下的身体姿态。在被测量对象身上贴标记点，以保证测量结果的准确性。拍摄距离为4m，固定不变。

2 数据提取方法

2.1 轮廓提取

将被试的正侧面两张照片利用Photoshop软件进行轮廓提取，背景用100%纯黑色填充，轮廓内部用50%白色填充(图1)。目的是为了将轮廓与背景明显地区分开来，便于后续的程序操作。

图1 人体正、侧面照片Fig.1 Front andside photos of human body

2.2 宽厚度提取

人体的宽度与厚度等尺寸在服装的结构设计中起着重要的作用，确定人体的宽度与厚度等尺寸有着重要的意义[5]。根据人体测量数据的统计结果可知，各围度的围高和身高存在一定的比例关系[6]。同一类人体中，各围度高占身高的比例分布在某一范围内，即包括极值的围高与身高的比例可以用区间表示为[w1，w2]。

以臀围为例，臀围的定义为:臀部最丰满部分的水平围度[6]。因此，在[w1，w2]内，同一行上左像素点所在列数与右像素点所在列数差的绝对值的最大值就是臀宽的像素值。同时，将最大值所在行记为WW1。在人体侧面图像中，WW1行上左像素点所在列数与右像素点所在列数差的绝对值为臀厚的像素值。

以此为原理，利用事先编程的MATLAB软件对进行完轮廓处理的图片进行读取，可以得到全身各关键围度的高度、宽度、厚度(图2)。

图2 人体正、侧面轮廓Fig.2 Front and side silhouettes of human body

3.3 根据点云图提取各围度

由于没有比较明显的特征点，利用肉眼确定点云图的男体各围度(如胸围、腰围、腹围、大腿根围)比较困难，容易造成与照片围度不能很好对应的问题。故利用Image ware软件中截取平面时“y”轴高度值，将MATLAB读取出的对应高度值输入，便可得到点云图中各围度的精确位置(图3)。确定各围度截面后，便可利用B－spline工具对点云围度进行量取(图4)。

图3 位置确定Fig.3 Position determination

图4 围度尺寸测量Fig.4 Girth size measurement

3 结果分析

3.1 人体特征分类

人体特征差异主要体现在各个截面形状扁平程度的不同，因此可以将人体各截面厚度与宽度的比值作为描述人体特征的参数。对于人体的每一个围度，借助SPSS中的箱型图可以去除比值的奇异值，找到最大、最小值。但是，不同的档差会导致不同的围度分类结果，也必定会影响实验的结果。在整个实验过程中，所有数据的精确度均为0.01。因此理论上来讲，最小的档差应为0.01，但若按此分类会使分类过于庞杂，不利于实际操作和应用。为了探寻不同的档差产生的差异，本研究以胸围和腰围为例，分别选取 0.02、0.05、0.1 和 0.2 的档差进行对比，结果如表1、表2所示。

表1 不同胸围分档影响结果Tab.1 Effect results of different chest circumference grading

表2 不同腰围分档影响结果Tab.2 Effect results of different waistline grading

从表1和表2可以看出，不同档差会造成最终结果精确度的改变，并且档差越小，平均误差值越小。造成平均误差值随档差的减小而减小的原因有二:1)越细分的档差会更加优秀地反应某一类体型，拟合效果越精准，结果越准确;2)档差的细分会造成样本量的减少，导致相关程度的上升，从而使得平均误差值的降低。

档差过小(以档差0.02为例)，会造成人体分档过多，引起控制和操作上的不便;而档差过大(以0.2而为例)，会造成人体分档过少，不能有效地区分不同体型的差异。

因此，本研究参照谭菲[7]提出的人体各围度厚宽比以0.05为一档的分档原则，将所测量的272名男青年的厚、宽度比值进行分档，按照升序排列，各围度的厚宽比分档结果如表3所示。

从表3可以看出，各围度部位按照厚宽比分档的档数不尽相同，最少的是臀部和腹围，只有5档。而胸围的分档最多，有13档。各部位各档人数分布并不均匀，而是集中在靠中间的档差中，说明大多数男体的厚宽比呈一定规律分布。

4.2 拟合回归

通过SPSS软件对各围度的宽厚进行相关性分析，首先做出散点图，如图5、图6为胸宽与胸围、腰厚与腰围的散点图，然后计算其相关性。结果表明各围度的宽厚值均与其相应的围度值具有明显的相关性。其中胸围、腰围、臀围、腹围与各自的宽厚度之间相关程度较好。并使用MATLAB在照片中提取出的宽厚度与点云图量得的围度进行拟合回归，胸、颈和腰围的围度拟合结果如表4—表7。

表3 各围度部位按宽厚比分档结果Tab.3 Grading results of each part based on width-to-thickness ratio

图5 胸宽与胸围的散点图Fig.5 Scatter diagram of width and girth of chest

图6 腰厚与腰围的散点图Fig.6 Scatter diagram of thickness and girth of waist

表4 胸宽、胸厚与胸围的拟合方程Tab.4 Fitting formulas of width，thickness and girth of chest

表5 颈宽、颈厚与颈围的拟合方程Tab.5 Fitting formulas of width，thickness and girth of neck

表6 腰宽、腰厚与腰围的拟合方程Tab.6 Fitting formulas of width，thickness and girth of waist

表7 臀宽、臀厚与臀围的拟合方程Tab.7 Fitting formulas of width，thickness and girth of hip

对272个样本进行验证，误差分析结果如表8所示。由于人体每个围度之间的差别很大，比如说围度较小的小腿肚围和围度较大的胸围。用绝对误差(测试值与对照值之差)不能很好地反应出真实的误差情况，因此利用相对误差(绝对误差与测量值的比值)来反应实验结果并进行比较(表9)。

为了更好地与陈国旗[8]所做数据进行比较，本研究选择与陈国旗相同的误差域的表示方法。即表8中相对误差域的各个数值代表的含义分别是:－4表示相对误差小于－3.75%;－3表示相对误差在－3.75%到 －2.5%之间;－2 表示相对误差在 －2.5%到－1.25%之间;－1表示相对误差在－1.25%到0之间;1表示相对误差在0到1.25%之间;2表示相对误差在1.25%到2.5%之间;3表示相对误差在2.5%到3.75%之间;4表示相对误差大于3.75%。

表8 误差分析结果Tab.8 Error analysis results

表9 拟合结果对比Tab.9 Comparison of fitting results

本研究选取的样本与陈国旗[8]所测量及拟合的样本有93%以上相同性，即此结论为在绝大多数样本相同的情况下所得，因此该结论具有较高的可信程度。

3 结论

利用青年男性各围度厚和宽预测拟合围度的过程，得到如下结论:

1)使用高度定位的新方法将照片中的围度与点云图对应，使得胸围等的拟合精度再一次得到了提高。表明利用二维非接触测量方法对于预测胸围等围度是可行的。

2)胸围、腰围、腹围和臀围与相对应截面的厚和宽相关程度较高。结论显示宽厚程度越高其围度在使用新方法后也提高得越明显。证明了利用厚与宽之比进行某些部位体型特征分类并以此为依据预测围度是合理的。

由于拍摄照片时和在三维人体扫描仪中时人的姿势不可能保持一致，所以导致身体姿态产生偏差不可避免，这可能也是导致精度还不是特别理想的原因之一。

[1]李晓久，王玉秀.二维非接触式人体测量系统中臀围的计算[J].纺织学报，2004，25(2):98-99.LI Xiaojiu，WANG Yuxiu.Calculation of hip in 2D noncontact anthropometry system [J]. Journal of Textile Research，2004，25(2):98-99.

[2]匡才远，刘国联.非接触人体测量技术研究进展及其应用[J].国外丝绸，2008(6):23-31.KUANG Caiyuan，LIU Guolian.Research and application of non-contact anthropometry technology[J]. Silk Textile Technology Overseas，2008(6):23-31.

[3]黄秀丽，基于数字图像的青年女体测量系统研究[D].苏州:苏州大学，2009:89-93.HUANG Xiuli.Body Measurement System of Young Female Based on Digital Figures[D].Suzhou:Soochow University，2009:89-93.

[4]陈国旗.基于数字图像的青年男体二维非接触测量系统研究[D].苏州:苏州大学，2011:45-46.CHEN Guoqi.2D Non-Contact Measurement System of Young Male Based on Digital Figures[D].Suzhou:Soochow University，2011:45-46.

[5]KAYA M D，HASILOGLU A S，MAHMUT B.A new approach to estimate anthropometric measurements by adaptive neuron fuzzy inferencesystem[J].International Journal of Industrial Ergonomics，2003(32):105-114.

[6]彭荣华，钟约先，张吴明.人体三维无接触测量系统的研究[J].计量技术，2004(2):36-38.PENG Ronghua， ZHONG Yuexian， ZHANG Wuming.Research on 3D non-contact measurementsystem [J].Measurement Technique，2004:36-38.

[7]谭菲.基于数字图像的青年女体体型及非接触式二维测量系统研究[D].苏州:苏州大学，2010:53-56.TAN Fei.Research on 2D Non-Contact Measurement System and Body Type of Young Female[D].Suzhou:Soochow University，2010:53-56.