正侧面形态特征驱动的女性腿型分类

2022-09-22汪芬芬王革辉黄添宜张向辉王永荣

纺织学报 2022年9期

汪芬芬，王革辉,2，黄添宜，张向辉,2，王永荣,2

1. 东华大学服装与艺术设计学院，上海 200051； 2. 东华大学现代服装设计与技术教育部重点实验室，上海 200051)

女性腿部形态是腿部压力治疗和塑形产品结构设计的关键。人体腿部骨骼形状、位置以及肌肉分布的不同，导致不同女性大腿、小腿以及整体腿型形态都有所差异。如O型腿是由于大腿股骨和小腿胫骨在膝关节处形成了一个内翻的夹角，使得大腿内侧肌肉发育薄，外侧肌肉偏厚，导致腿部轮廓线外移[1]。由于腿型的差异，针对特定部位的加压治疗和塑形要求不同。然而，我国现行的号型标准GB/T 1335.2—2008《服装号型女子》对下肢尺寸划分不够细致，也没有不同品类产品的细分尺寸表，这造成市场上大多数下装产品存在如后中裤腰下滑、大腿部位贴合度差、脚口上窜等问题。另外，英国BS EN 13402-1—2013《服装的尺寸设计、术语、定义和身体测量过程》、德国DIN EN 13402-3—2017 《服装型号的名称与符号第3部分：基于人体测量和间距的尺寸标注》、日本JIS L4004—2001《女装尺寸体系》标准中，关于下肢尺寸表的信息也不够全面。

目前，对于体型的研究方法较多。如黄英等[2]利用三维人体扫描技术获得36项人体数据，采用主成分分析、聚类分析得出人体体型特征的6个主要因子，将样本划分为4类，并设定相应的部位参考均值。余佳佳等[3]同样利用三维扫描技术获取人体数据，采用分层法聚类分析将女体体型分为14类。侯莉莉等[4]、蔡晓裕等[5]基于体表角度和形态特征对人体体型进行分类。此外，在体型研究中还有基于多种指标组合的分类方法，如比值角度组合[6-7]、体重指数、围度差组合[8]。

对于下半身体型的研究，多数着重于腹部、臀部形态分类[9-10]，很少涉及到腿部形态。对腿型的研究，大部分集中于对腿部高度、围度数据展开定量研究[11]，如围度与高度之间的数学关系[12]，但对于腿部细节特征的研究较少。丁中娟[12]基于二维摄影法对人体进行整体和局部体型分析，从女性人体纵向特征对腿型进行分类，以马氏躯干腿长指数(即下档高与坐高点的比值)为标准进行人体腿长的划分，将样本划分为7类。张益洁等[11]通过回归分析选择出腿部各部位围度、腓骨点高度的最优拟合方程，并分析了各部位截面轮廓形态。这些研究仅单纯的进行长度和围度数值研究，而忽略了腿部的形状特征。也有学者从腿部轮廓的角度方面进行研究，如Liu[13]提出评估下肢“准直”的“A角”，确定膝下形状转折点处的“关键角余弦值”，以及划分膝上形状的“梯度”，用这3个参数对腿型进行分类。该文献虽然有较为丰富的衡量指标，但只是以人体腿部的正面或侧面其中一个方位对腿型展开研究，具有一定的局限性。

为丰富腿部加压治疗和塑形产品的规格与种类，对女性腿型进行更加详细的分类，本文从多个维度对女性腿型展开研究，以差值、比值、夹角、上/下倾角、梯度为指标进行腿型分类。通过K-medoids聚类方法对腿型进行分类；使用因子分析法得到能够表征女性腿型的关键因子，对其进行聚类分析，建立起女性腿部的分类尺寸表和多层次女性腿型分类模型。

1 实验部分

1.1 实验对象

本文采用简单随机抽样的方法对年龄在18～25岁，身高在147.90～168.00 cm，体重在46.0～60.5 kg之间的在校女大学生进行抽样，样本容量N的确定根据测量项目的变异系数和所允许的相对误差大小决定。

N=1.962(CV)2/A2

式中：CV为变异系数，计算方法为样本标准差与样本均值之比；A为相对允许误差，取2%，适用于重大科研项目。对本文测量的160项测量指标变异系数进行计算，确定样本容量为64。

1.2 实验流程

采用[TC]2三维人体扫描仪进行人体扫描，该仪器的精度为1 mm，摄像精度为0.1 mm。受试者实验时穿着浅色贴身内衣，自然站立在扫描室的标记位置上，双手自然握住把手，眼睛目视前方。

1.3 预处理

不同人体的大腿和小腿形态有一定差异，为找到能够表征大腿和小腿形态特征的指标，研究了围度、截面面积、宽度、厚度等指标随腿部高度的变化规律。高度指标由[TC]2三维人体扫描仪直接导出；宽度是指受试者自然站立时对应截面的横径，用人体腿部正面投影的最小值点与最大值点间的距离来表征；厚度指的是截面矢径，用人体腿部侧面投影的最小值点与最大值点间的距离来表征。女性腿部围度-高度数值关系模拟如图1所示。该图拟合了从脚踝至大腿根部25个高度位置对应腿部围度的关系，推测膝盖下的转折点在踝上围、腿肚，膝下形状参数的设置可从这2个位置进行考虑。膝盖以上围度随高度增加而增加，对此考虑设置梯度对其进行形状划分。

图1 女性腿部围度-高度数值关系模拟曲线

1.4 测试项目

人体腿部关键测量位置如图2所示。在会阴点至大腿根围位置取中间位置，记作HG；大腿根围至大腿中部之间的纵向距离平均分为2段，中间位置记为GH；膝围至大腿中围之间均分为6段，设5个围度位置，由下至上分别为EF1、EF2、EF3、EF4、EF5；腿肚围至膝围之间的纵向距离均分为5段，设4个围度位置，由上至下分别为DE1、DE2、DE3、DE4；踝上围至腿肚围之间的纵向距离均分为7段，共6个围度位置，同理为CD1～CD6；踝围至踝上围之间的纵向距离平均分成2段，中间位置记为BC。经过分段后腿部测量位置拓展到25个。

图2 人体腿部关键测量位置

为描述女性大腿与小腿间的准直度，引入参数∠A。∠A是由大腿中轴线和小腿中轴线相交而构成的夹角，计算公式为

式中：k1为大腿中轴线的斜率；k2为小腿中轴线的斜率。当k1>k2时，∠A为正；当k1

大腿每个方位的轮廓形态存在差异，引入轮廓角度参数∠B和∠C，从2个方位(正面和侧面)对膝盖以上的腿型进行描述。其中：∠B为正面大腿轮廓线与垂线的夹角；∠C为侧面大腿前侧轮廓线和后侧轮廓线倾斜角度。膝盖以下小腿的形态特征主要由腿肚的凸出构成，在小腿侧面以凸出点为分割点构造下倾角∠D1和上倾角∠D2，来描述腿肚凸出的差异性。图3示出各角度示意图,这些角度参数的设置可弥补在腿型分类时只考虑整体腿部形态，而忽略大腿和小腿差异的缺点。

图3 角度构成示意图

2 分析与讨论

腿部角度参数的设置能够很好地反映下肢不同位置的特征，因此，分别对∠A、∠B、∠C和∠D进行聚类分析。首先根据轮廓系数给出的最佳聚类数目进行初步判断, 然后使用K-medoids聚类方法对腿部各个形状角度数据进行分类。聚类情况如表1所示。

表1 腿型聚类结果

2.1 整体腿型聚类分析

由表1可知，通过∠A对腿型准直度聚类，可将其分为3类。腿部准直度分类情况如图4所示。

图4 腿部准直度聚类样本对比

分别从3类腿型中选取了2号、3号和18号样本进行事例说明。聚类1的样本夹角为负，小腿较大腿会有外倾的趋势，腿型趋于“X”形；聚类2的夹角接近0，大腿与小腿的斜率基本一致，比较准直，腿型趋向于“I”形；聚类3的夹角为正，小腿相较大腿会有内扣趋势，腿型趋向“O”形。根据腿部整体轮廓的差异性，可将此3类样本依次命名为X形、I形和O形腿型。女性整体腿型主要集中于I形腿，占比约为56.3%；X形腿占比约为34.4%，次之；O形腿最少，占比约为9.3%。

2.2 大腿形态聚类分析

将大腿正面形态表征角度∠B1、∠B2进行聚类，参考轮廓系数给出的最优聚类数，可将大腿正面形态分为3类。分别从3类腿型中选取了3号、2号和1号样本进行事例说明，如图5所示。聚类1大腿外侧轮廓线角度偏直，内侧轮廓线角度大于外侧；聚类2大腿外侧轮廓线和内侧轮廓线的倾斜角度较为接近，视觉上较为平衡；聚类3外侧轮廓线倾斜角度偏直，内侧倾斜角相比聚类1更大。基于以上的形态差异，将此3类样本分别命名为“低斜度型”“平衡型”和“高斜度型”大腿。大腿股骨内收角度不同以及两侧肌肉分布差异可能是影响大腿腿型的主要因素。通过对比发现，“平衡型”腿的两侧肌肉分布较为均匀，股骨内收角度可能较小；而“低斜度型”和“高斜度型”腿的外侧肌肉比内侧肌肉偏厚，股骨可能都有不同程度的内收[1]。总体来看，女性大腿外侧轮廓线的倾斜角度要小于内侧。

图5 大腿正面聚类样本对比

将大腿侧面形态表征角度∠C1、∠C2进行聚类，可将大腿侧面形态分为2类。分别从2类腿型中选取了16号和17号样本进行事例说明，如图6所示。

图6 大腿侧面聚类样本对比

聚类1的腿型可能是由于人体盆骨前倾，膝关节处的压力增大，大腿股骨和小腿胫骨的平衡被打破，再加上小腿后侧肌肉外凸，导致前侧角、后侧角角度较大，整体呈现向前倾斜的视觉效果[1]；聚类2前倾角和后侧角的角度都比聚类1要小，视觉上呈现一种较为平衡直立的感觉，因此，将此2类样本命名为“前倾型”和“中立型”大腿。

2.3 小腿形态聚类分析

对表征女性小腿侧面形态的∠D进行聚类，根据轮廓系数提供的最佳聚类数目，将小腿腿型分为2类，2类样本的上倾角∠D1是较为接近的。分别从2类腿型中选取了7号和6号样本进行事例说明，如图7所示。腿型的差异是由下倾角的角度不同造成的，视觉上造成了腿肚位置的高度差异。聚类1的样本凸出位置更高，一般小腿胫骨长度较长或小腿部脂肪较少，腓肠肌相对发达的人群小腿整体侧面轮廓更显平直；聚类2样本的腿肚凸出位置相比聚类1更低，小腿侧面呈现矮胖的状态。由此，将这2类腿型命名为“高凸”和“低凸”腿型。

图7 小腿聚类样本对比

2.4 腿型整体分类体系

为建立女性腿型分类体系，对其进行更加细致详细的整体分类。采用因子分析法提取影响整体腿型的关键因子并将其聚类。首先，将原始数据进行标准化处理：

式中：Xi为原始数据；Zi为标准化后数据；Xmin和Xmax分别为原始数据的最小值和最大值。

经KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) 样本测度和巴特利特球形检验 (Bartlett′s test), 得到KMO值为0.732(大于0.5)，Sig.值小于0.05, 说明样本数据适合作因子分析。

在SPSS 22.0软件中利用主成分法提取因子, 按特征值大于1和累计贡献率大于70%的原则, 提取7个主成分，累计占总特征值的75.833%，分别为踝上围、会阴点宽厚比、大腿中部围宽厚比、踝围宽厚比、∠B2、∠C1和腿内侧长。设定最大迭代次数为10次，根据轮廓系数给出的最佳聚类数目，将整体腿型分为2类。腿部基础数据聚类情况如表2所示。

表2 腿部基础数据聚类情况

2类腿型在正面维度的形态差异主要为腿的高度以及腿向外倾斜的程度，这可能与腿骨的长度以及股骨和胫骨的平衡协调性相关。分别从2类腿型中选取了1号和12号样本进行事例说明，如图8所示。聚类1样本相较于聚类2样本腿高度更低，腿向外倾斜的程度也更大。总体来说，腿部整体形态聚类1显矮胖，聚类2显瘦长。

图8 聚类1和聚类2样本正面与侧面对比

图9示出聚类1和聚类2样本截面对比。由图9和表2中会阴点宽厚比、大腿中部围宽厚比和踝围宽厚比的数值差异发现，在聚类1样本中，会阴点和大腿中部围的截面形状更倾向于横向的扁圆形，而聚类2样本中会阴点位置的截面和大腿中部围的截面形状更偏向于纵向的长圆形。2类踝围截面也有相同的差异，聚类2水平截面相较聚类1更显瘦长。根据表2中踝上围的聚类中心，聚类2样本的踝上围比聚类1样本更小。依据以上分析，将2簇数据分别命名为“矮胖前倾型”和“瘦长中立型”。“矮胖前倾型”腿的特征有腿长较短，正面腿部整体形态明显外倾，侧面大腿前倾，会阴点、大腿中部围水平截面近圆形，踝围截面较扁胖以及踝上围较大等；“瘦长中立型”腿的特征有腿长较长，正面腿部整体形态略向外倾斜，侧面腿部整体形态平衡中立，会阴点和大腿中部围水平截面近纵向的扁圆形，踝围截面细长以及踝上围偏小等。

图9 聚类1和聚类2样本截面对比

为进一步细分腿型，设置如图10所示的腿型分类体系。第1层采用腿型准直度评价参数，作为腿型的整体评价指标。第2层基于女性腿型细部的形态划分展开，最终将样本划分为6类。每类腿型的人数比例从高到低为：I-2类、X-2类、I-1类、X-1类、O-1类、O-2类。

图10 腿型分类系统工作流程图

2.5 腿部关键位置围度尺寸基本情况

6类腿型关键位置围度均值如表3所示。其在围度均值上的差异并不大，其中X-1类腿型的整体围度最小，其他5类较为接近。此外，这6类腿型围度在BC位置和腿肚位置围度的差异最小，在DE4位置和EF3位置的围度差异比较明显。

表3 腿部关键位置围度均值

2.6 腿部关键位置长度尺寸基本情况

腿部关键位置长度均值如表4所示。可知，6类腿型样本的腿内侧长均值存在一定差异，大腿长和小腿长均值的差异较小。I-1类和O-1类腿型的长度指标整体较大，X-2类和I-2类腿型整体长度指标偏小。这6类腿型中腿内侧长最大的为I-1类腿型，最小的为X-1类腿型；小腿长最大的为I-1类，最小的为X-2类；大腿长最长的为X-1类，最小的为X-2类。

表4 腿部关键位置长度尺寸均值

2.7 腿型分类规则

根据受试者的体质指数(BMI)分类和腿型分类，得到在不同BMI范围内腿型分类情况以及影响腿型的7个因子的范围，可作为腿型分类的参考，如表5、6所示。由于大多数受试者BMI都低于23.9，只有少数体型偏胖，因此，这里只列出体型偏瘦和正常的女性腿型分类情况。由表5可知，对于BMI小于等于18.4的偏瘦人群，大多数大小腿型协调性较好，整体形态较为直立。对于BMI在18.5～23.9范围内的标准体型人群，整体腿部形态中X型和I型腿人占多数；大腿腿型“平衡型”和“中立型”腿型居多，而小腿形态“高凸型”和“低凸型”分布较为均匀。