基于体型变化的服用人体基准点轨迹研究综述

贾绍龙，尚笑梅

（苏州大学纺织与服装工程学院，江苏苏州 215006）

近年来，随着我国社会经济的飞速发展和人们生活水平的日益提高，大众的消费观念产生了巨变，除关注服装的功能性和时尚性外，更加注重其合体性和独有性［1］。由此，服装的个性化逐渐成为被关注的焦点。它包含服装的个体尺寸和个性化，即合体性和个性两个方面［2］。目前，国内大多服装生产企业的生产模式仍然为批量生产，但服装的合体性对不同人必定各不相同。批量生产无法满足人们对合体性和个性的要求。MTM量体定制这一新兴生产模式可以根据不同用户各自的体型特征、尺寸要求、喜好款式等条件，特别定制服装。这是一种新兴的客户化服务的服装生产模式。它是一种基于基本的数据库技术和服装纸样生成技术的面向消费者的现代服装工业化生产方式，使我们享受到量身定制的适体、独创和信息时代的便捷。但是，其单裁单量的数据生成和制版的方式又相悖于现代化制造的批量生产理念，仅仅适用于高端定制。

为克服这一问题，国内外不少专家学者希望将三维人体扫描技术、样版智能化生成技术和服装智能化归号等服装缝纫前新型技术融入服装MTM技术，使服装量体生产可以做到针对不同消费者的独特条件和特殊需求进行满足客户需求的批量生产。不仅满足人们对服装个性化和舒适性要求，而且通过这种生产方式，使量身定制服装做到批量生产，在服装附加值大幅增加的前提下，成本没有较大改变。以此该技术成为服装行业前景广阔的领域之一［3-6］。

然而，在三维人体测量使用过程中发现，因为扫描仪系统的固有模型无法匹配实际测量时各种各样的人体体型，尤其是特殊体型。相关测量基准点无法获取，导致此类人群的测量精度存在较大问题［7］。由此，建立由于体型变化导致人体基准点位置变化的轨迹模型研究逐渐成为该领域解决此类问题的方法。目前，运用该方法进行体型研究的论文仍不多见，而在人体运动学及相关计算机领域该方法已被普遍使用。

1 3D扫描仪在人体体型研究的应用

国内目前在该领域的研究较多。北京服装学院爱慕人体工学研究所2003年开始建立人体数据库并实施相关项目的研究。西安工程大学、东华大学等高校已建立人体数据库进行人体体型研究。同时延伸到成衣标准号型修正这一领域［6］。苏州大学纺织与服装工程学院连续多年开展“基于体表形态的体型分类研究”工作。香港中文大学ChdieC.L.Wang运用设置可调整模型的思路，利用多个模型加权获得新的人体测量分析模型。Wang采用主成分分析方法给出疗个模型权系数，对这个模型进行加权得到目标模型。张金花，王宏付在《江浙女青年中心号型及各围度部位档差分析》和《基于三维人体测量的女性肩部研究》展示了研究成果。前者以三维人体测量为基础，对所得数据应用SPSS中的因子分析，得到人体围度的主要参考部位为身高、胸围、腰围、最大腹圆周、臀围。在此基础上进行数据的频度分析和相关性分析，结合GB／T 1335.2-2008《服装号型》，确定了人体的中心号型和主要围度部位的档差。后者通过采用非接触式激光三维人体扫描仪所采集的肩部相关数据，并且运用聚类分析和特征分析的方法分析，进而得出肩部结构设计的依据部位和与肩部高度相关的人体部位的测量分析数据。并且通过这些参考数据，结合经典的女装纸样设计，调整女装样版肩部结构尺寸，使改善后服装更加贴合人体［7］。

在国外，瑞士日内瓦大学MIRA实验室的Seo等采用三维描获取人体三维数据，并建立人体骨骼、皮肤可调模型。他选择了颈围、胸围、下胸围、腰围、臀围、身高、会阴到脚踝高、臂长等8个测量值作为特征量进行主成分析，给出各个特征量权系数，通过调节三维扫描数据调节人体骨骼，然后细化为人台模型［8］。韩国汉城国立大学TAE Kang与Sung认为在某一截面，前、后、横向分别有一定的增长比例，其他方向的增长比例将是这些方向的矢量叠加，可以通过插值求得。他们利用滑动量规测得一系列的人体横截面图像，根据截面尺寸重建可视人体模型［9］。Maryam Salehi，J.Shahrabi通过对比采用更新的人体数据采集系统和旧的系统进行男装服装制造的相关数据，发现采用更新系统后可以达到更适合人体和节省面料的作用。其数据更新系统的特点是采用了综合分层聚类的方法，分别处理与服装相关的各种尺寸。最终将膝盖围，大腿围，臀围，腰围，裤长，腹围，胸围，袖厂，袖窿弧长，衣长10种尺寸根据实际测量数据的标准误差参数分为5个聚类，供服装企业参考［10］。

2 人体特殊体型研究

2.1 人体体型分类研究

2003年，向东等人对特殊体型进行规范性分类，将特殊体型分为十大类：厚身体、屈身体、反身体、肥胖体、扁平体、凸胸体、后倾体、凸臀体、高髋体和低髋体［11］。

2009年，刘松龄等教授学者通过建立一个根据人体各个部位对称情况、长度、肥瘦、倾斜程度和凹凸情况，设定一系列标准范围来量化定义正常体型，若其分布在标准值范围外，则称其为特殊体型［12］。与此同时，也对特殊体型的分类以及相应的特体服装的结构的修正方法进行了研究和探讨。而这一指导思想即有关特体的量化定义、统计学分类和智能鉴别体系思想提出的基础。

根据陈明艳等人的总结，特殊体型大致可以分为十类，即肥胖体、反身体、凸胸体、厚身体、凸臀体、后倾体、屈身体、低髋体、高髋体和扁平体［13］。然而经过仔细观察比对，正常体型和特殊体型内部之间仍有很大差别，尤以特殊体型更加明显。其不同具体体现在特殊部位较多、各种特殊部位不同和参考值量的大小和位置的差异［14］。

2.2 特体鉴别研究

鉴别特殊体型是指观察人体外部轮廓、判断分类和鉴别的一系列工作。目前，服装领域并未对各种特殊体型的进行全面定义。只有针对特殊体型的具体特征，建立量化标准，才可以准确、客观地鉴别特殊体型［15］。

2009年，葛彦等人对驼背体、平肩体、溜肩体、0形腿、X形腿挺胸体、厚体、薄体、凸腹体、凸臀体以及各种复合特殊体等进行了鉴定。同时指出鉴别特体的过程：

测量者在短时间内观察人体正面、背面、侧面，判断体型是否对称，分析颈、肩、胸、腰、背、腹、臀、腿等部位的形态特征，并且了解体型厚薄、凹凸点位置等细节状况。然而，这种鉴别特体的方法需要测量者有较高的测量水平和较丰富的鉴别经验，很难广泛推广［16］。

2010年，谢红等教授学者对500个人体的测量，并分析凸胸体，凸肚体以及高肩胛骨体这三类典型特殊体型的特征参数，通过对每种特殊体型在其定义的特殊部位的数据进行聚类分析，量化地对上述特殊体型进行了鉴别。

2011年，东苗等人指出之前的服装定制中，鉴别特殊体型的一般方法是通过人工测量判断，对经验值的依赖较大［17］。提出通过三维扫描设备获取全面，细致的人体数据，在短时间内可以通过对人体数据进行鉴定。此外还将将常见的特殊体型分为四大类，并对这四种特殊体型的特征进行了定义，由智能算法保证客观性，准确性，改善了之前用人工测量判断这一方法对经验值的依赖较大的不足。

3 体表点轨迹模型研究

目前，该方向的研究在人体运动、骨骼模型研究中应用比较广泛。李刚在《基于微型传感器驱动的三维实时运动人体模型》中以生物动力学，根据人体各个关节的运动特征进行分层表示，采用传感器驱动并控制人体骨架的运动和皮肤模型的变形，实时再现人体真是运动。蔡建军在《基于欧式距离变换的人体2D关节点标定》中首先采用欧式距离变换对图像序列中的人体目标对象进行细化，建立目标区域为单位像素宽的人体2D骨骼模型，利用得到的关节点八邻域像素值够从多种不同人体运动状态精确提取人体关节坐标。毛以芳在《基于头肩矩特征的人体识别研究》中通过建立人体头肩二维模型，将人体头肩矩模型特征向量输入BP神经网络完成人体目标鉴别，最终完成人体识别工作。

4 结语

根据查阅的大量国内外资料发现，目前国内外的相关研究主要集中于对体型的分类和如何设计服装以补正特殊体型不足等方面，其侧重点主要在特体分类、相关工艺和制版处理方面。作为该项研究的重要手段，三维人体扫描仪目前的改进方向已逐渐集中于建立由于体型变化导致人体基准点位置变化的轨迹模型以优化丰富原有模型，使更加适应各种体型人群这一新的课题。而解决这一问题的相关研究-体表点轨迹模型的研究更多地运用于人体运动、骨骼模型和计算机3D模拟等领域，将这一研究引入人体型研究是今后该领域研究的重中之重。

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