基于不同人体测量方法的数据一致性和可替换性研究

余佳佳， 李 健

(北京服装学院 服装艺术与工程学院， 北京 100029)

人体测量作为体型研究及服装相关产品研发的基础，其测量数据的精确性极大程度影响后续研究成果的有效性。目前，人体测量方法主要包括手工测量法和三维扫描测量法[1]。其中，三维扫描测量法因所具有的扫描快速性、点云数据可保存性、数据可延伸探索性等优点被各研究人员青睐。

为采集到覆盖率更广的人体样本，研究人员通常会在不同时期针对不同地区人群，使用不同院校或研究单位的三维人体扫描设备获取人体数据。然而由于三维扫描仪价格昂贵且需要专业人员进行维护[2]，各研究院校或企业通常择其一而购之。由于不同扫描仪存在扫描原理和精度等不同，对不同仪器所获取的数据进行比对，确定不同仪器所得三维数据与手工数据的一致性、可替换性及不同设备所测数据间的等价性，具有很重要的意义[3]。目前已有研究中，张淑君等[4]通过对[TC]2三维扫描数据和手工数据进行T检验，得出2组数据存在显著性差异的结论，并利用曲线拟合的方式对单一仪器测量的三维数据与手工数据间的关系进行了进一步探讨；邹奉元等[5]通过分析[TC]2三维数据与手工数据的极差、方差以及标准差的置信区间，对三维数据与手工数据重复性进行了研究，并分析了造成测量误差的原因；Li等[6]通过配对T检验等方法对三维数据与手工数据的一致性进行了探讨。目前，服装领域大多为针对某单一扫描仪器测量数据与手工数据间的关系研究，多利用如T检验等方法进行数据一致性检验，针对不同扫描仪器间的数据关系研究及其他数据一致性检验方法的尝试还较少。

本文提出利用组内相关系数研究不同数据间的一致性关系的方法，并基于国家标准要求比对HumanSolutions和[TC]22种三维数据与其所对应的手工数据测量结果，分析检验三维测量数据与对应手工测量数据间的一致性和可替换性，再以手工数据作为媒介，检验不同扫描仪器测量数据间的等价性，明确各测量仪器数据差异及差异存在的原因，为后期人体测量仪及其测量数据的使用提供参考意见。

1 实验部分

1.1 实验用具

测量仪器：马丁计测仪、德国HumanSolutions/VITUS SAMRT XXL三维扫描仪、美国[TC]2三维扫描仪。具体扫描仪参数[7]如表1所示。

表1 三维人体扫描仪参数比较Tab.1 Anthropometric items

辅助软件：Rapidform XOR3、SPSS Statistics 20。

辅助工具：人体站姿定位板、水平激光仪、人体测量标记点、计算机。

1.2 实验对象

根据GB/T 22187—2008《建立人体测量数据库的一般要求》所提出的人体测量最小样本量计算方法，计算出本文实验所需最小样本量为131人。选取年龄为20～35岁的青年女性作为测量样本，共计388人。其中，HumanSolutions所测样本156人，[TC]2所测样本232人。

1.3 实验条件及要求

本文实验环境温度为(27±3)℃，环境湿度为(60±10)%。

根据GB/T 23698—2009《三维扫描人体测量方法的一般要求》，志愿者穿着肉色计测文胸及短裤，头部佩戴弹性计测帽，测量时立于人体站姿定位板，目视前方，自然呼吸。本文实验所有测量条件和着装完全一致。

1.4 测量项目

参考GB/T 16160—2017《服装用人体测量的尺寸定义与方法》，选取与人体形态相关性强的围度、宽度、厚度以及实长项目进行三维数据与手工数据的比对。其中，围度测量项为颈根围、胸围、乳下围、腰围、腹部前突点围、臀围、小腿最大围；宽度测量项为颈根宽、乳点间距、乳点位宽、乳下围位宽、腰围位宽、腹部前突点位宽、臀围位宽、小腿最突围位宽、肩幅(SP1)；厚度测量项为颈根厚、胸围位中心厚、乳头点位厚、乳下围位厚、腰围位厚、腹部前突点位厚、臀围位厚、小腿最突围位厚；实长测量项为后中心长、后长、前中心长、前长、肩宽2(SNP-SP2)、肩宽1(SNP-SP1)。

1.5 实验过程

1.5.1 手工测量

选取一名经过专业人体测量培训的测量人员对样本进行特征点标识及标记点黏贴，并借助马丁计测仪和水平激光仪对各测量项目进行测量。各测量数据取其3次测量结果均值作为对应部位测量值，并将该值视为对应部位测量真实值。

1.5.2 三维扫描测量

三维测量前，统一使用1.5.1节手工测量所使用的标识点位置，对人体进行立体标记点标识。用HumanSolutions三维扫描仪和[TC]2三维扫描仪分别对样本进行全身扫描，获取人体点云数据。本文实验通过将点云数据导入逆向工程软件，对人体点云进行异常点云删除、点云封装、断面修正、搭桥补洞等步骤，获取完整的三维人体模型。再依据所标记的特征点确定人体测量项目位置，在软件中对各部位数据进行手动测量。各测量数据取其3次测量结果均值作为对应部位测量值。

2 数据处理与分析

2.1 奇异值检验

对三维测量数据及手工测量数据分别进行奇异值检验，对异常值进行查验，对错误值进行删除。最终获取有效样本总计383个，HumanSolutions所测有效样本156个，[TC]2所测有效样本227个。

2.2 三维数据与手工数据比对

2.2.1 三维数据与手工数据的定性比对

分别对2组三维测量数据及其对应手工测量数据作对比折线图，观测样本三维数据和手工数据结果的变化趋势。选取胸围数据的对比折线图为例进行说明，结果如图1所示。

图1 不同扫描仪数据与手工数据对比Fig.1 Different scanner data compared with manual data (chest circumference).(a) HumanSolutions data versus manual data ; (b) [TC]2 data versus manual data

由图1可知，HumanSolutions和[TC]2三维数据与其对应手工数据间整体变化趋势一致。

2.2.2 三维数据与手工数据的一致性判别

为明确三维数据与手工数据是否存在一致性，本文利用组内相关系数对数据一致性进行定量说明。组内相关系数最先于1966年由Bartko提出用于测量和评价信度大小[8]，可用于评价不同测定方法对于同一定量测量结果的一致性或可靠性[9]。当组内相关系数在区间(0,0.40)时，代表数据一致性较差；当组内相关系数在区间(0.75,1.00)时，代表数据一致性良好。其中，组内相关系数具体计算方法如下式[10]所示。

式中：C表示组内相关系数；M区组表示随机区组间的方差；M误差表示误差的方差；M处理表示为处理组方差；k为组数；n为样本量。

按照上式分别计算各部位三维数据与其对应手工数据间的组内相关系数，计算结果如表2所示。将HumanSolutions所测三维数据与手工数据的组内相关系数用CH表示，[TC]2所测三维数据与手工数据的组内相关系数用CT表示。

由表2可知， HumanSolutions所测三维数据与对应手工数据的组内相关系数除肩宽1和肩宽2外均大于0.75。[TC]2所测三维数据与对应手工数据的组内相关系数除颈根宽、后长、前长、肩宽1、肩宽2外均大于0.75。由此说明选定的测量项目中大部分项目的三维数据与其对应手工数据间一致性良好。

表2 三维数据与手工数据组内相关系数表Tab.2 C between 3-D data and manual data

而针对组内相关系数较低的测量项目，需通过进一步的分析，确认该部位三维数据与对应手工数据间的一致性。

2.2.3 三维数据与手工数据的可替换性检验

通过三维数据与其对应手工数据的对比折线图(见图1)及组内相关系数(见表2)可知，大部分测量项目的三维数据与其对应手工数据间具有良好的数据一致性。本文实验基于GB/T 23698—2009《三维扫描人体测量方法的一般要求》所述的确定三维扫描测量精准度的方法，结合实际测量条件进一步对三维数据与其对应手工数据的可替换性进行检验。

分别求出各测量项目的三维数据与手工数据间的差值、差值的均值、标准差和95%的置信区间。将95%的置信区间结果与各测量项最大允差进行对比，探讨三维数据与其对应手工数据间的可替换性。各测量项目结果见表3，将HumanSolutions三维数据与其对应手工数据差值用ΔH表示，[TC]2三维数据与其对应手工数据差值用ΔT表示。

表3 三维数据与手工数据可替换性检验表Tab.3 Replaceability of 3-D data and manual data

由表3可知，HumanSolutions三维数据在围度项、部分宽度项(乳点间距、腹部前突点位宽)、部分厚度项(颈根厚、胸围位中心厚、腰围位厚、臀围位厚、小腿最突围位厚)、部分实长项(后长、前长、肩宽2、肩宽1)与手工数据差值的95%置信区间在最大允差范围内，因此针对上述测量项目，HumanSolutions三维数据与其对应手工数据间具有良好的可替换性。

[TC]2三维数据在部分围度项(颈根围、乳下围、腹部前突点围、小腿最突点围)、部分宽度项(乳点间距)、部分厚度项(颈根厚)、部分实长项(后长、前长、肩宽2、肩宽1)与手工数据差值的95%置信区间在最大允差范围内，因此针对上述测量项目，[TC]2三维数据与其对应手工数据间具有良好的可替换性。

分析HumanSolutions测量数据中未在最大允差范围内的测量项目可知，颈根宽、乳下围位宽、乳下围位厚、腹部前突点厚等项目的ΔH值与最大允差差值不大于0.1 cm，乳点位宽、臀围位宽、乳头点位厚、后中心长处的ΔH值与最大允差差值不大于0.2 cm，腰围位宽、小腿最突围宽、前中心长处的ΔH值与最大允差差值不大于0.3 cm。考虑实际实验操作，认为三维数据与其对应手工数据的差异是由进行手工测量及三维扫描时志愿者姿态变化或呼吸等因素所导致的[11]，后期实验时需尽量降低姿势变化幅度，并尽量使志愿者在某个自然呼气或自然吸气状态下进行手工测量及三维扫描。

分析[TC]2测量数据中未在最大允差范围内的测量项目可知，围度项、宽度项、厚度项、实长项的最大允差分别为0.8、1.1、1.0、 0.2 cm。产生较大差异的原因可为：进行2种测量时，志愿者姿态或呼吸等导致尺寸的变化；手工测量时所测人体为柔性人体，而三维测量时所测三维人体模型可视为刚性人体，所以柔性人体和刚性人体的测量结果间存在差异。

2.3 不同三维仪器数据的比对及分析

对比2种仪器所得三维数据与其对应手工数据间的组内相关系数可知，CH数值整体大于CT数值，说明HumanSolutions所测三维数据与手工数据间的一致性优于[TC]2所测三维数据与手工数据间的一致性。

表3中，对比2种仪器所得三维数据与其对应手工数据差值的95%置信区间可知，HumanSolutions与[TC]2所测得三维数据在围度项上均与其对应手工数据存在较好的可替换性；在宽度项的腰围位宽、腹部前突点位宽、臀围位宽、小腿最突点位宽，HumanSolutions所测三维数据对应的ΔH范围更接近于最大允差范围；在厚度项除颈根厚外，HumanSolutions所测三维数据所对应的ΔH范围更接近于最大允差范围。说明在大部分人体围度项测量上，HumanSolutions三维数据和[TC]2三维数据具有等价性，可相互替换使用；在人体宽度项、厚度项测量上，HumanSolutions三维数据较[TC]2三维数据具有更高的数据准确性。

明确2种仪器所测三维数据间的关系后，对数据存在差异的原因进行探究。由扫描仪参数可知，HumanSolutions三维扫描仪每秒获取的数据密度(2 000 000字节/s)远大于[TC]2三维扫描仪(400 000字节/s)。分别从HumanSolutions三维扫描人体数据库及[TC]2三维扫描人体数据库中提取1个在某测量部位具有相同围度数值、相近扁平率的人体样本，截取该部位点云截面并以测量时该部位的立体标记点作为重合点对点云截面进行重叠，得到点云截面重叠图。图2为具有相同围度及扁平率的某个样本臀部点云截面重叠图，其中点A为臀部立体标记点。由重叠图可知，HumanSolutions扫描所得点云较[TC]2三维所得点云密集，包含更多的信息，由此推断当针对同个样本进行扫描时，[TC]2扫描仪数据丢失信息量较HumanSolutions扫描仪多，所测数据的精度较HumanSolutions扫描仪的差。进一步对[TC]2扫描所得点云截面图进行观测，结果如图3所示。

图2 HumanSolutions与[TC]2扫描点云截面对比Fig.2 Points cloud comparison between HumanSolutions and [TC]2

图3 [TC]2-腰围点云截面图Fig.3 [TC]2-cross section of waist point cloud

通过[TC]2扫描所获取的人体点云在胸部至人体肚脐部呈现出层次明显的双层点云片，且点云数据在人体侧面存在部分缺失，是导致[TC]2三维测量数据与手工测量数据间平均差值的95%置信区间与最大允差范围存在差异的原因。

3 结 论

用HumanSolutions和[TC]2所测三维数据与其对应手工数据，除个别项目外，在大多数项目中存在良好的数据一致性。HumanSolutions三维数据在围度项及大部分厚度项、实长项与手工数据具有可替换性，[TC]2三维数据与手工数据在不易受呼吸影响的项目上具有可替换性。此外，HumanSolutions三维数据较[TC]2三维数据与手工数据具有更优的数据一致性和可替换性。

HumanSolutions三维数据和[TC]2三维数据在大部分围度项存在数据的可替换性。

所以，在同时使用不同测量方法所获取的人体数据时，对数据进行一致性和可替换性检验是非常必要的。对于一致性强和具有可替换性的数据，可直接等价使用；对于不可替换的数据，可以通过建立数据间数学模型进行等价，或借助手工测量数据作为补充。建议后期研究通过增加样本量等方式对相关内容进行深入探讨。

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