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题名基于乳房形态特征的义乳曲面建模与体积预测
被引量：5
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作者
罗火静
刘驰
徐步高
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机构
西安工程大学服装与艺术设计学院
北德克萨斯大学营销与数字零售系
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出处
《纺织高校基础科学学报》
CAS
2020年第4期71-77,共7页
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基金
美国德州大学奥斯汀分校IRB项目(2016-04-0045)
西安工程大学-海口华能发展有限公司家居服开发设计(2020KJ-350)。
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文摘
针对义乳在穿着过程中因其形状和质量与切除的乳房不一致产生穿着不舒适等问题,依据乳房形态特征参数,进行义乳的量身定制。运用主成分分析、相关性分析等方法提取乳房特征参数作为义乳形态设计的依据,选择人台为实验对象,采用逆向工程技术,对乳房曲面进行建模,得到义乳形状曲面模型,完成对义乳形状的设计;运用BP神经网络,通过义乳形状特征参数,得到义乳体积预测模型。结果显示:运用逆向工程技术获得的义乳形状与原乳房匹配度良好;运用BP神经网络不同算法建立的义乳体积预测模型中,Levenberg-Marquardt算法的体积预测模型精确度为99.40%,模拟效果好,速度快。
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关键词
形态设计
逆向工程
曲面建模
BP神经网络
体积预测
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Keywords
form design
reverse engineering
surface modeling
BP neural network
volume prediction
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分类号
TS941
[轻工技术与工程—服装设计与工程]
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题名基于3D人体数据的文胸结构尺寸预测模型
被引量：4
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作者
王文彬
刘驰
徐步高
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机构
西安工程大学服装与艺术设计学院
北德克萨斯大学营销与数字零售系
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出处
《西安工程大学学报》
CAS
2020年第6期8-13,共6页
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基金
美国德州大学奥斯汀分校IRB项目(2016-04-0045)
西安工程大学海口华能发展有限公司家居服开发设计项目(2020kJ-350)。
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文摘
为探究胸部尺寸与文胸结构尺寸的映射关系,利用三维人体扫描仪获取55位女性大学生的胸围、下胸围等人体尺寸数据,推算出乳房根围、乳高、近/远心端距离等文胸结构尺寸数据,通过数据处理与分析,分别构建线性回归模型和BP神经网络模型。结果显示:BP神经网络模型和线性回归模型预测精度分别为95.9%和92.2%,BP神经网络模型简洁,优于线性回归模型,该模型可为文胸轻定制提供适体参考尺寸。
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关键词
胸部尺寸
文胸结构尺寸
线性回归模型
BP神经网络
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Keywords
breast size
bra structure size
linear regression model
BP neural network
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分类号
O242.1
[理学—计算数学]
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