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题名青年男性颈肩部轮廓量化分析与形态匹配
- 1
-
-
作者
张健
徐凯忆
赵崧灵
顾冰菲
-
机构
浙江理工大学服装学院
浙江省服装工程技术研究中心
丝绸文化传承与产品设计数字化技术文化和旅游部重点实验室
-
出处
《针织工业》
北大核心
2024年第9期71-76,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(61702461)
中国纺织工业联合会应用基础研究项目(J202007)
+2 种基金
浙江省哲学社会科学规划艺术学课题资助项目(24NDJC171YB)
浙江理工大学科研业务费专项资金资助项目(24076114Y)
浙江理工大学优秀研究生学位论文培育基金项目(LW-YP2021054)。
-
文摘
以190名青年男大学生为研究对象,通过照片测量法、三维人体扫描法获取人体正侧面照片及三维点云数据。基于三维点云数据,提取颈肩部轮廓曲线进行椭圆傅立叶拟合得到椭圆系数,经主成分分析和聚类分析,将青年男性颈肩部正侧面形态各分为3类。采用角度半径和欧几里得距离实现二维照片与三维点云数据之间的匹配,并验证匹配准确率。结果显示:颈肩部正面轮廓匹配验证准确率达92.5%,侧面轮廓匹配验证准确率达95.0%。该研究为基于人体照片的人体形态研究提供了理论依据。
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关键词
颈肩部形态
人体轮廓
椭圆傅立叶
体型分类
青年男性
二维照片
角度半径
-
Keywords
Neck-shoulder Shape
Human Contour
Elliptical Fourier
Body Classification
Young Male
2D Photos
AngularRadius
-
分类号
TS941.17
[轻工技术与工程—服装设计与工程]
-
-
题名基于二维照片的青年男性颈肩部形态分类与识别
被引量：3
- 2
-
-
作者
张健
徐凯忆
赵崧灵
顾冰菲
-
机构
浙江理工大学服装学院
浙江省服装工程技术研究中心
丝绸文化传承与产品设计数字化技术文化和旅游部重点实验室
-
出处
《纺织学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第5期143-149,共7页
-
基金
国家自然科学基金项目(61702461,61702460)
中国纺织工业联合会应用基础研究项目(J202007)
+2 种基金
浙江理工大学科研业务费专项资金资助项目(2020Q051)
浙江理工大学优秀研究生学位论文培育基金项目(LW-YP2021054)
浙江理工大学服装服饰文化创新团队项目(11310031282006)。
-
文摘
为探究青年男性颈肩部形态分类并实现基于照片的自动识别,首先通过三维人体扫描仪获取180名男大学生颈肩部的点云数据,测量了22个与男性颈肩部形态相关的特征参数;然后根据变异系数分析选取前倾角、背入角、肩斜角、颈肩宽比、颈横矢径比作为聚类分析变量,对颈肩部形态进行分类并总结判别规则;最后结合人体二维照片提取体型分类所需参数,构建了颈肩部形态自动识别系统。结果显示:青年男性颈肩部形态可分为落肩圆颈体、前倾圆颈体、宽颈直体3类,构建的形态自动识别系统的判别准确率达到93.33%,说明本文方法可行且有效,可满足消费者个性化定制的需求。
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关键词
颈肩部形态
体型分类
二维照片
体型自动识别
服装个性化定制
-
Keywords
neck-shoulder shape
body classification
2-D photographs
automatic body identification
clothing personalized customization
-
分类号
TS941.17
[轻工技术与工程—服装设计与工程]
-
-
题名基于青年女性下肢形态分类的特征部位围度拟合
被引量：3
- 3
-
-
作者
徐凯忆
钟泽君
蔡晓裕
顾冰菲
-
机构
浙江理工大学服装学院
浙江理工大学浙江省服装工程技术研究中心
浙江理工大学丝绸文化传承与产品设计数字化技术文化部重点实验室
-
出处
《现代纺织技术》
北大核心
2022年第1期204-211,共8页
-
基金
国家自然科学基金项目(61702461,61702460)
2020年"纺织之光"应用基础研究项目(J202007)
+2 种基金
中国纺织工业联合会科技指导性项目(2018079)
浙江理工大学科研业务费专项资金资助项目(2020Q051)
浙江理工大学服装服饰文化创新团队(11310031282006)。
-
文摘
为实现个性化裤装样板自动生成,探讨了青年女性下肢体型的分类方法及腰部、腹部、臀部、大腿根部和膝部5个人体特征部位的围度预测模型建立。主要通过美国[TC]^(2)三维人体扫描仪获取202名在校女大学生的人体点云数据,测量各特征部位的围度、宽度和厚度等相关形态参数。然后进行体型分类,提出VD_(wh)值(表征腰臀相对凸出量)、D_(bw)值(表征后腰的凹陷程度)、HD_(ht)值(表征站姿)、A_(tk)值(表征腿型)4个形态指标,将青年女性下肢形态分为圆长型、圆润型、扁长型三类。基于体型分类结果,选择圆润体,对该体型下5个特征部位的宽度、厚度以及围度进行相关分析并建立特征部位围度的回归方程,并以手工数据进行验证分析。结果表明:除大腿根部最大误差值为1.98 cm外,分类后预测的其他特征部位围度值与手工数据的误差绝对值均在1.5 cm范围内,说明本围度预测方法具有较高的准确性,对基于照片的青年女体个性化裤装样板自动生成提供了一定的技术支撑。
-
关键词
人体测量
形态分类
围度预测
回归分析
-
Keywords
anthropometry
morphological classification
circumference prediction
regression analysis
-
分类号
TS941.17
[轻工技术与工程—服装设计与工程]
-
-
题名基于图像的织物图案和颜色主题提取研究进展
被引量：4
- 4
-
-
作者
赵崧灵
徐凯忆
张健
顾冰菲
-
机构
浙江理工大学服装学院
浙江理工大学浙江省服装工程技术研究中心
浙江理工大学丝绸文化传承与产品设计数字化技术文化和旅游部重点实验室
-
出处
《丝绸》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第8期90-99,共10页
-
基金
国家自然科学基金项目(61702461,61702460)
中国纺织工业联合会科技指导性项目(2018079)
+2 种基金
中国纺织工业联合会应用基础研究项目(J202007)
浙江理工大学科研业务费专项资金资助项目(2020Q051)
浙江理工大学服装服饰文化创新团队项目(11310031282006)。
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文摘
为提高织物设计的效率及多样性,文章从“再设计”的角度梳理“织物-织物”的设计流程,重点整理织物图案形状及颜色主题的主要提取方法。大部分提取研究主要利用织物图像底层视觉特征中的形状及颜色特征,其中针对图案形状的提取,大多采用边缘检测、阈值、聚类、区域及其他特定理论对图案轮廓或整体区域进行分割;针对颜色主题的提取,则通过聚类、中位切分及八叉树等颜色量化方法建立和谐的配色规律,两个方向的提取算法可以相互借鉴。通过图像实例对不同提取方法的特点进行分析比较,发现单一算法具有一定的局限性,采用多特征、多算法融合的方式可有效提高提取的精度和效率。最后对织物再设计流程的完善及其在纺织服装领域的应用发展进行展望。
-
关键词
图像处理
图案分割
颜色主题
特征提取
颜色量化
织物再设计
-
Keywords
image processing
pattern segmentation
color theme
feature extract
color quantization
fabric redesign
-
分类号
TS941.26
[轻工技术与工程—服装设计与工程]
-
-
题名复杂背景下人体轮廓及其参数提取
被引量：2
- 5
-
-
作者
顾冰菲
张健
徐凯忆
赵崧灵
叶凡
侯珏
-
机构
浙江理工大学服装学院
浙江省服装工程技术研究中心
丝绸文化传承与产品设计数字化技术文化和旅游部重点实验室
-
出处
《纺织学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期168-175,共8页
-
基金
国家自然科学基金项目(61702461)
中国纺织工业联合会科技指导性项目(2018079)
+1 种基金
中国纺织工业联合会应用基础研究项目(J202007)
浙江理工大学优秀研究生学位论文培育基金项目(LW-YP2021054)。
-
文摘
针对基于人体照片的尺寸提取技术对照片拍摄场景限制的问题,提出利用整体嵌套边缘检测深度学习模型实现复杂背景下人体轮廓的提取并进行参数提取分析。以450张不同背景人体照片为原始图像数据集,通过人体轮廓标签图制作与数据增强手段建立了43200张图片训练集,利用深度学习网络模型进行训练学习并构建最优边缘检测模型;最后选取40名样本作为验证对象,以13个人体比例、角度等参数作为验证参数,对人体轮廓提取值与三维点云测量值进行误差分析。结果表明,本文研究成果能够快速实现复杂背景下人体轮廓的自动提取,且人体轮廓提取值与三维点云测量值的角度参数误差小于2°,比例参数误差小于0.09,为非接触式二维测量技术的进一步研究提供理论依据和技术支撑。
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关键词
复杂背景
深度学习
人体轮廓提取
整体嵌套边缘检测网络
二维照片
-
Keywords
complex background
deep learning
human contour extraction
holistically-nested edge detection network
two-dimensional photo
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分类号
TS941.
[轻工技术与工程—服装设计与工程]
-
-
题名基于聚类和形态参数的人体体型分析研究进展
被引量：3
- 6
-
-
作者
顾冰菲
张健
徐凯忆
赵崧灵
-
机构
浙江理工大学服装学院
浙江理工大学浙江省服装工程技术研究中心
浙江理工大学
-
出处
《服装学报》
CAS
2023年第4期307-314,共8页
-
基金
国家自然科学基金项目(61702461)
中国纺织工业联合会科技指导性项目(2018079)
+1 种基金
中国纺织工业联合会应用基础研究项目(J202007)
浙江理工大学优秀研究生学位论文培育基金项目(LW-YP2021054)。
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文摘
从形态参数分析和聚类方法两方面综述了人体体型相关的国内外研究成果。为更加细致地划分人体体型研究的不同方向,将形态参数分为整体体型参数和局部形态特征参数,其中局部形态根据人体部位与服装结构的关联性,共分为颈部、肩部、胸部、腰腹臀部和下肢。针对人体体型分析方法,总结了3种常用的聚类分析方法,包含K-means聚类分析、两步聚类分析和模糊聚类分析。基于现有成果展望了人工智能技术及人体自动测量技术在体型分析方面的发展前景,为其在服装尺码设置、三维人体建模和数字化服装等领域的应用提供参考。
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关键词
形态分类
整体体型分析
局部特征
聚类方法
人体测量
人工智能
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Keywords
Morphological classification
overall body shape analysis
local features
clustering methods
anthropometry
artificial intelligence
-
分类号
TS941.17
[轻工技术与工程—服装设计与工程]
-
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题名基于特征参数的青年女性乳房形态分析
被引量：3
- 7
-
-
作者
钟泽君
张贝贝
徐凯忆
王若雯
顾冰菲
-
机构
浙江理工大学服装学院
浙江省服装工程技术研究中心
丝绸文化传承与产品设计数字化技术文化和旅游部重点实验室
-
出处
《纺织学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第10期148-154,共7页
-
基金
国家自然科学基金项目(61702461,61702460)
“纺织之光”中国纺织工业联合会应用基础研究项目(J202007)
+2 种基金
中国纺织工业联合会科技指导性项目(2018079)
浙江理工大学科研业务费专项资金资助项目(2020Q051)
国家级大学生创新创业训练计划项目(202110338042)。
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文摘
为探究青年女性乳房形态区别,提出了乳房边界定义方法以保证乳房形态参数测量的一致性。使用[TC]2三维扫描仪对140名18~25岁在校未婚孕青年女性进行扫描,获取了包括高度、宽度、角度、弧线等28项乳房形态相关参数;通过变异系数和相关性分析筛选出6个影响乳房形态的主要参数作为聚类指标,从乳房立体形态和聚拢程度两方面对乳房形态进行细分;基于乳房形态分类结果,利用Fisher判别函数对样本进行回判验证。结果表明,青年女性乳房形态可分为9类,基于形态判别规则对初始样本数据整体回判的准确率高达97.1%,说明此判别方法具有较高的准确性,为现有的乳房形态研究提供了新思路。
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关键词
乳房形态
三维人体测量
聚类分析
聚拢程度
形态判别
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Keywords
breast morphology
3-D anthropometric measurement
cluster analysis
degree of aggregation
morphological discrimination
-
分类号
TS941.17
[轻工技术与工程—服装设计与工程]
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