基于乳房角度的乳房形态分类

2017-08-16王建萍

丝绸 2017年8期

关键词：号型文胸乳房

刘羽,王建萍

(东华大学 a.服装艺术设计学院；b.现代服装设计与技术教育部重点实验室，上海 200051)

研究与技术

基于乳房角度的乳房形态分类

刘羽,王建萍

(东华大学 a.服装艺术设计学院；b.现代服装设计与技术教育部重点实验室，上海 200051)

通过对267位18～35岁的女性进行三维扫描，测量了104个项目的人体数据，提取了19个与乳房角度相关的测量项目。采用因子分析和系统聚类相结合的方法对数据进行分析，得到表征乳房立体形态特征的参数。以上乳房角(α)和内外乳点角/乳房深(β/h)为参数，从人体侧面和乳房细部两个方面将乳房立体形态分为9类，并获得各类型乳房的α和β/h的参考范围值。研究结果显示，该分类方法能有效、直接地表明乳房的立体形态特征，从而为乳房形态分类提供新的参数，为内衣样板的结构设计提供依据。

乳房角度；系统聚类；乳房形态；文胸；样板设计

目前国内采用的号型系统是以下胸围和胸差[1-3]作为文胸号型分类的参数。有研究者指出目前号型系统不能完全反映女性胸型，需要改进[4-6]；提出应该完善胸型分类[7-9]；通过增加表征乳房特征指标以改进文胸号型标准[10-11]。还有学者分别提出以“乳房半周弧长”即用尺子测量裸体乳房外侧到乳点的围度，和下胸围和乳深与乳宽比率(depth width ratio,DWR)作为参考标准的文胸号型分类的参数[12-15]。接着，Liu等[16]针对钢圈文胸的设计特点，将乳房宽、DWR和下胸围作为钢圈文胸号型分类参数。不管文胸款式设计得有多漂亮，如果文胸结构与乳房形态不匹配，就不能为胸部提供有效的支撑[17]。相关研究调查得出，70%～100%的女性穿着错误尺寸的文胸[14,18-19]。女性乳房形态是文胸结构设计的基础。随着人们生活质量的不断提高及社会环境的变化，女性消费者的体型也不断改变，因此对女性乳房形态进行正确评价，有助于改善文胸样板结构设计。

李莉莉[20]对中西部地区中年女性的乳底轮廓弧线形态特征进行分类研究，常丽霞等[11-12]通过胸部的宽度、围度和深度等部位尺寸对乳房形态进行研究，孙宁璐等[4]从横向、纵向和乳房体积三方面将胸型分为27类，Lee等[21]选取表示胸部三维形态的变量对胸部的三维形态进行分类。这些研究都没有涉及到乳房角度与乳房分类的关系。虽然冯丹琳等[9]对三维人体数据分析得出影响胸部丰满度的因素，涉及到角度(上、下乳房角度)，但没有具体指出乳房角度对胸型的影响。从乳房的立体形态中可明显看到乳房角度变量能有效地表达乳房的形态，因此，本文研究乳房角度参数与乳房形态的关系，以期利用乳房角度参数更加准确地表达女性的乳房立体形态，从而为文胸的结构设计提供参考。

1 乳房形态参数

1.1 乳房三维数据的获取

样本指标应选取适当的样本量才具有代表性。要求置信度应尽可能多地覆盖整个对象，而抽样误差的大小直接影响样本的代表性。同时置信度应尽可能多地覆盖整个研究对象[22]。服装号型的标准原则之一是样本要覆盖尽可能多的人，通常科学研究和工业生产中采用的置信水平至少为95%[23]。本文采用99%的置信水平，则样本容量N为：

(1)

式中：S为标准差，Δ为最大允许误差。

根据国家服装号型标准，胸围的标准差为5.5 cm[24]，最大允许误差为1 cm[25-26]，得到理论样本容量N=202，因此要求实验中的样本量应不小于202人。本文招募了267位年龄在18～35岁且均无哺乳、怀孕或胸部手术史的女性实验者。相对于传统手工测量方法，非接触式三维人体扫描仪及其测量系统能快速和有效地收集数据，且其扫描姿势、仪器位置和校对等变量能有效地控制，人体表面不同尺寸的测量准确性能得到提高，同时消除误差[27-29]。因此，本文采用美国[TC]2公司的[TC]2三维人体扫描仪对实验者进行三维扫描，以获得人体三维点云数据。

1.2 测量项目的确定及数据的提取

参考国家标准GB/T 16160—1996《服装人体测量的部位与方法》、服装标准ISO 8559—1989服装结构和人体测量人体尺寸、北服-爱慕人体工学研究所测量部位、文胸制作相关人体测量等[30-33]筛选出104个人体测量项目，分为体型整体形态(高度、围度、左右宽度、前后厚度、体表长度、角度)和乳房细部测量项目。其中，包括19个与乳房角度有关的角度测量项目。

在逆向工程软件Polyworks操作环境中，根据GB/T 23698—2009《三维扫描人体测量方法的一般要求》三维测量标准的基准点定义分别对267个人体的三维点云数据进行点标记并提取每个人体104个测量项目的数据。因大部分的人体左右乳房不对称，因此本文以人体右侧乳房来提取数据。

1.3 乳房形态相关参数的提取

1.3.1 皮尔森相关分析

参考前人的相关研究[34]，选择胸围、下胸围、胸深、乳房宽、乳房深和DWR 6个与乳房相关的基础部位尺寸，使用皮尔森相关分析法研究其余98个部位尺寸与6个基本部位尺寸之间线性关系的强弱。分析结果表明，有30个部位尺寸与以上6个乳房基本部位尺寸中的任何一个都不相关。同时，删除身高等10个与乳房形态明显不相关的高度测量项目，最终得到64个测量项目作为后续研究的基础变量。

1.3.2 因子分析

首先对数据进行KMO和Bartlett球形度检验，以检测数据是否合适作因子分析[35]。64个测量项目的Bartlett检测结果值为p=0<0.001，即相关矩阵不是一个单位矩阵，采集的实验数据可以进行因子分析；KMO值为0.895，接近1，即因子分析的结果可以接受。

在因子分析模块，基于相关矩阵，根据最大四次方值矩阵旋转方法，使用主成分法提取因子。经因子分析得出，8个因子的累计贡献率达到81.880%(表1、表2)，这些成分很好地表达了原始测量数据信息。其中第一成分的特征值为28.773，解释的方差占总方差的44.957%，选取绝对值较大的相关系数：内外乳点角、乳房深、乳点-内缘点距、DWR、乳房内弧长作为第一成分表征乳房形态的变量。从变量中可看到第一成分主要描述了乳房挺立及丰满程度。第二成分的特征值为7.784，解释的方差贡献率为12.162%。类似地，因子2～因子8分别选取下胸围、外缘点-下缘点距、下乳房角、乳点侧长、乳点高、下乳房倾斜角、上乳房角和乳房丰满度作为因子2～因子8表征乳房形态的变量。经因子分析提取了描述乳房形态特征的13个变量。

表1 初始特征值Tab.1 Initial Eigenvalues

表2 旋转载荷平方和Tab.2 Quadratic sum of rotating loads

1.3.3 变量聚类

本文通过分析选择出有代表性的参数表示乳房的形态，以便于在工业上的应用。因此本文对13个变量进行系统(变量)聚类分析，以进一步提取能表示乳房形态的变量。

由相关矩阵、树状图、冰柱图及文胸专业知识将变量分为5类(图1)，分别为：1)内外乳点角；2)上乳房角、下乳房倾斜角；3)乳房丰满度、外缘点-下缘点距；4)乳点高、下胸围；5)乳点侧长、下乳房角、乳房内弧长、乳点-内缘点距、DWR、乳房深。根据计算出的相关指数、测定的难易程度及专业知识，各组的代表变量选择内外乳点角、上乳房角、外缘点-下缘点距、下胸围和乳房深5个变量，如表3和图2所示。聚类进程表的原理是相关系数大的变量先聚成一类。本文系统聚类中，内外乳点角排在聚类进程表的最后一位，同时根据树状图和冰柱图的原理，如果将变量分为2类，则内外乳点角单独为一类，另外12个变量为一类，故内外乳点角是乳房形态分类的重要参数。对筛选出的另4个变量进行系统变量聚类分析得出3类：表示胸部整体形态的下胸围作为单独一类；上乳房角作为一类；另一类由外缘点-下缘点距和乳房深组成。因此可得出，内外乳点角和上乳房角这两个乳房角度变量与乳房形态的分类有密切的关系。

图1 系统聚类的树状图和冰柱图Fig.1 Dendrogram and icicle of hierarchical clustering

表3 5个变量的定义Tab.3 Definition of the five variables

图2 5个变量的示意Fig.2 Diagram of the five variables

2 乳房形态分类

筛选出的5个变量中，上乳房角α、内外乳点角β和乳房深h表征乳房的立体形态。其中，上乳房角α从人体侧面的角度表征乳房整体的立体形态。上乳房角α越大，乳房越耸立，α越小，则越扁平；内外乳点角β和乳房深h对乳房细部进行描述。内外乳点角β一定，乳房深h越大，则乳房越挺立，隆起程度越大；相反，乳房深值h越小，则乳房越扁平。乳房深h一定，内外乳点角β越小，乳房越挺立；相反，内外乳点角越大，乳房越扁平，由此用β/h作为变量表示乳房细部立体和丰满程度。因此，用上乳房角α和β/h作为特征指标对乳房隆起度和丰满程度进行定性描述。

由样本上乳房角α的频数分布图(图3)可得，α的平均值为25.37°，最大值为37.16°，最小值为13.20°。首先以上乳房角α为参数将267个乳房样本分为A、B和C三大类，并计算出A、B、C三类乳房形态的上乳房角度的中值分别为19.90°、25.66°和31.84°(图4)。在乳房侧面空间位置上，A类群体呈扁平，B类群体较耸立，C类呈耸立状态。上乳房角α越大，则乳房的侧面整体立体形态越耸立。

图3 上乳房角α的直方图Fig.3 Histogram of upper breast angle α

图4 以上乳房角α为参数的分类Fig.4 Classification by upper breast angle α

在乳房细部立体状态上，以β/h为参数将A类群体细分为A1、A2、A3三类(表4)，分别表示乳房细部隆起程度较大、隆起、隆起程度较小。同理将B、C群体分别分为B1、B2、B3(表4)和C1、C2、C3(表4)。在SPSS统计软件中，利用K-均值聚类分析得出A1、A2、A3的中值分别为16.62、25.72、39.20，B1、B2、B3的中值分别为15.60、23.39、35.70，C1、C2、C3的中值分别为11.59、16.64、25.41。图5从乳房的横截面角度显示各类乳房的隆起程度。在上乳房角α相同的前提下，β/h值越小，乳房隆起越大，越耸立；β/h值越大，乳房隆起较小，越扁平。其中，女性乳房形态中BB1所占比例最大，为20.97%，即乳房整体形态较耸立，细部隆起。BB2、AA2次之，分别为19.10%、13.11%。

表4 A、B、C三类乳房形态分类及比例Tab.4 Morphological classification and proportion of breast of Types A,B and C %

图5 以β/h为参数的分类Fig.5 Classification by β/h

3 结论

本文探索了乳房角度与乳房形态分类的关系，首次将因子分析和变量聚类法结合起来对数据进行分析。依次以α和β/h为变量将267个个体的乳房形态分为9类，并指出各类乳房所对应特征参数的范围值及所占比例。该研究方法从人体侧面和乳房细部两个角度全面合理地研究乳房立体形态，并直观地展示乳房形态，有助于更加有效地了解各类乳房的形态，为乳房形态的全面研究提供理论基础，对内衣生产提供一定的指导。

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Researchonbreastshapeclassificationbasedonbreastangle

LIU Yu,WANG Jianping

(a. College of Fashion and Design; b. Key Laboratory of Clothing Design & Technology,Ministry of Education, Donghua University,Shanghai 200051,China)

In this paper,the somatic data of 104 projects was measured,and 19 measurement items related to breast angle were abstracted based on three dimension scanning data of 267 women at the age from 18 to 35. The data was analyzed with factor analysis method in combination with hierarchical clustering method to obtain the parameters expressing three-dimensional shape characteristics of breast. By upper breast angle (α) and inside and outside breast angular point/breast depth (β/h),the three-dimensional shape of breast was classified into 9 types from the aspects of human body side and breast detail,and the reference ranges of (α) and (β/h) of each type were obtained. The research results show that the classification method is useful to describe the three-dimensional characteristics of breast shape directly,so as to provide new parameters for classification of breast shape and a basis for structural design of underwear pattern.

breast angle; hierarchical cluster; breast shape; bra; pattern design

10.3969/j.issn.1001-7003.2017.08.006

2016-11-23;

:2017-00-00

中央高校基础研究基金项目(CUSF-DH-D-2015037)