翟黎莉， 錢曉明， 王 瑞， 隗合月

(1. 天津工業(yè)大學(xué) 紡織學(xué)院， 天津 300387； 2. 國家特種防護(hù)服裝質(zhì)量監(jiān)督檢驗中心， 北京 100082)

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基于服裝定制的女性人體美預(yù)測模型的建立

翟黎莉1,2， 錢曉明1， 王 瑞1， 隗合月1

(1. 天津工業(yè)大學(xué) 紡織學(xué)院， 天津 300387； 2. 國家特種防護(hù)服裝質(zhì)量監(jiān)督檢驗中心， 北京 100082)

服裝定制是服裝工業(yè)生產(chǎn)的新趨勢，修飾和美化人體是服裝定制的基本功能之一。通過對三維人體掃描數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，得到影響人體美的11個重要身體尺寸；以這11個尺寸為基礎(chǔ)共選擇了15個可反映女性體形特征的主要人體比例。通過對15個主要人體比例的主元分析、二次型分析等建立了人體美預(yù)測模型。根據(jù)模型，可以定位個體在形體上存在不足的部位，在服裝定制時利用服裝進(jìn)行修飾，以到達(dá)美化人體的目的，從而為個性化服裝設(shè)計提供理論基礎(chǔ)。

服裝定制； 女性； 人體美； 預(yù)測模型； 身體比例

近年來，隨著三維人體掃描技術(shù)的發(fā)展，服裝定制在服裝工業(yè)中逐漸成為一種新的趨勢。服裝定制的個性化設(shè)計，能夠使服裝更好地發(fā)揮修飾和美化人體的這一基本功能[1]。人體是服裝的對象，也是制作服裝的依據(jù)，服裝與人體有非常密切的關(guān)系。人體美是服裝美的前提，服裝美是人體美的彰顯，二者是相輔相成、不可分割的整體[2]。服裝可以展現(xiàn)或強(qiáng)化人體的優(yōu)美特征，并且修正或彌補(bǔ)人體的某些不足，揚(yáng)長避短，在視覺感知上提升人體美感[3-4]。要使服裝能更好地美化人體、修正人體，就必須要知道人體美在哪里，哪些地方存在不足才能有針對性的選擇和設(shè)計服裝。

女性人體內(nèi)脂肪的含量和分布狀態(tài)是形成人體曲線美的主要原因。雖然人體外形的自然起伏和形狀變化是有規(guī)律的，但是由于每個人的體質(zhì)發(fā)育情況各不相同，形成了在體態(tài)及身體比例上的千差萬別。

人體美的程度用吸引力等級表示，一般情況分為1～9共9個等級，1級最低，9級最高。WHR(腰臀比，腰圍與臀圍的比值)、BMI(體質(zhì)指數(shù)，體重與身高平方的比值)和VHI(體積身高指數(shù)，體積與身高平方的比值)是3個重要的人體美評價指標(biāo)，與吸引力等級間存在強(qiáng)烈的相關(guān)性，可以從整體上預(yù)測吸引力等級[5-7]， 并不能定位個體在形體上存在的不足。所以，本文在WHR、BMI和VHI的基礎(chǔ)上，研究了對女性人體美影響較大的身體部位尺寸間的比例與吸引力等級間的關(guān)系，并建立以身體比例為參數(shù)的人體美預(yù)測模型，從而為定制服裝個性化設(shè)計提供理論基礎(chǔ)。

1 實驗部分

1.1 實驗儀器及軟件

采用法國Lectra(力克)非接觸式激光三維人體掃描儀器采集人體數(shù)據(jù)；采用精度為0.1 kg的電子計重儀和精度為0.1 cm的身高測量儀測量體重和身高。采用Bodyscan Comparator軟件計算人體體積、人體寬度和厚度值。

測量環(huán)境的溫度為(28±2)℃，相對濕度為(60±5)%，適合裸體測量。

1.2 實驗對象

對年齡在20～25歲之間的天津工業(yè)大學(xué)的在校女學(xué)生進(jìn)行隨機(jī)抽樣，共抽取100名女性作為實驗樣本。

1.3 人體掃描

利用Lectra三維人體掃描儀對100名青年女性進(jìn)行人體掃描，獲取人體數(shù)據(jù)和三維人體掃描圖像，并利用MAYA軟件將掃描圖像制作成可360°勻速旋轉(zhuǎn)的電影剪輯作為評價對象[8]，如圖1所示。4個狀態(tài)分別表示電影剪輯播放開始時，播放3、6、9 s時。圖像旋轉(zhuǎn)360°的時間為12 s；圖像的背景為淺灰色，人體顏色為青色。

圖1 人體旋轉(zhuǎn)的狀態(tài)Fig.1 Example of movie clip

為了保證三維人體掃描的準(zhǔn)確性和一致性，要求測試者統(tǒng)一穿著緊身合體的淺色內(nèi)衣，在相同的位置按要求擺出相同的姿勢，不可佩戴任何首飾，需要時綰起長發(fā)。

1.4 實驗過程

共有40名年齡在20～25歲之間的來自天津工業(yè)大學(xué)的學(xué)生被邀請對100幅在電腦屏幕上播放的女性人體電影剪輯進(jìn)行人體美評級。評級時，通過MediaLab軟件，評價者可以根據(jù)自己的感知隨時選擇等級，一旦選擇將會自動進(jìn)入下一個剪輯，而不用等待該剪輯播放完畢，這樣會減少評級的時間。經(jīng)過統(tǒng)計，一個剪輯的平均評級時間為6.02 s；整個評級過程的最長用時為864 s。評價者必須獨立完成全部評級。

2 吸引力等級預(yù)測模型的建立

2.1 主要身體尺寸的選擇

通過人體掃描和Bodyscan Comparator軟件計算共獲得92個身體尺寸。由于不同部位的尺寸相差較大，所以在數(shù)據(jù)分析前進(jìn)行了預(yù)處理。首先將左右對稱的身體尺寸的平均值作為新尺寸值，然后求所有尺寸的偏差率作為新數(shù)據(jù)，共計54個，見式(1)。

(1)

在SPSS中，用逐步回歸法分析54個新數(shù)據(jù)與吸引力等級間的關(guān)系，見式(2)。

y=4.628+0.187x1-0.048x2-0.105x3-0.016x4+0.04x5-0.068x6+0.024x7-0.052x8-0.077x9+0.091x10-0.076x11(R2=0.683)

(2)

式中：y為人體美等級；x1～x11分別代表身高、腰高、胸高、乳間距、胸圍、腰寬、腰厚、臀厚、胸寬、腰圍和肩寬的偏差率。

式(2)共包含了11個身體尺寸的偏差率，說明這11個身體尺寸是影響吸引力等級的重要因素。以11個身體尺寸為主，分別計算水平方向上的尺寸與水平方向上尺寸的比值，垂直方向上尺寸與垂直方向上尺寸的比值，共得到12個身體比例。包括WHR、BMI和VHI在內(nèi)，共有15個比例用于建立人體美預(yù)測模型。15個比例的名稱及描述性統(tǒng)計結(jié)果如表1所示。

表1 主要身體比例的描述性分析

2.2 數(shù)據(jù)分析

2.2.1 數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理

為了消除數(shù)據(jù)間的量綱關(guān)系，使數(shù)據(jù)間具有可比性，將數(shù)據(jù)進(jìn)行Z標(biāo)準(zhǔn)化處理，使變量間的單位統(tǒng)一，即標(biāo)準(zhǔn)化處理后數(shù)據(jù)的均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1[9]。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的計算公式為

(3)

式中：Pn為原始身體比例的標(biāo)準(zhǔn)化值；P為原始身體比例；m為每組身體比例的平均值；s為每組身體比例的標(biāo)準(zhǔn)差。

2.2.2 主元分析

在15個主要比例中，由于有些比例間存在著很強(qiáng)的相關(guān)性，在分析時會造成分析的重復(fù)性或使分析過程變得冗長。為了減少這種重復(fù)性或分析過程的冗長，將15個比例進(jìn)行主元分析。

在MatLab中[10]，用[ptrans, transMat]=prepca(pn, min-frac)函數(shù)做主元分析，共輸出3個主元向量，分別記作P1，P2和P3。主元分析所得的各個主元向量間是兩兩不相關(guān)的，只有這樣才能夠被作為獨立的變量進(jìn)行分析。

2.3 二次型模型的建立

通過分析3個主元向量與吸引力等級間的關(guān)系可知，3個主元向量與吸引力等級間存在相似的非線性關(guān)系，以P1和P2為例說明，如圖2所示。

圖2 主元向量與吸引力等級間的關(guān)系Fig.2 Plots of relationship between P1 and P2 and attractiveness ratings

主元向量與吸引力等級間存在的非線性相關(guān)性可以用二次曲線擬合，擬合方程為

(4)

式中：y為吸引力等級；x1和x2分別表示P1和P2。由式(4)可以看出二次函數(shù)能夠比較好地擬合主元向量與吸引力等級間的關(guān)系，故選用二次型模型擬合各主元與吸引力等級間的關(guān)系。

全二次型模型由常數(shù)項、一次項、二次項(包括平方項和交叉項)組成。為了計算方便，全二次型通常進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)型轉(zhuǎn)化以去除交叉項。轉(zhuǎn)化方法有2種，分別為正交變化法和配方法[11]。在MatLab中，用rstool語句建立全二次型模型，再采用正交變化法將全二次型模型轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)型模型，見式(5)。m值是由主元向量的線性變化得到的，但與主元向量間并不存在一一對應(yīng)的關(guān)系，即m1可解釋的身體比例并不一定對應(yīng)著P1可解釋的身體比例。

y=4.726+0.160(m1-0.083)2-0.091(m2+0.471)2-0.034(m3-1.302)2

(5)

根據(jù)式(5)計算100名女性的預(yù)測等級與實驗等級間的關(guān)系，結(jié)果如圖3所示。

圖3 標(biāo)準(zhǔn)型模型的預(yù)測值與實驗值的關(guān)系Fig.3 Plots of relationship between real ratings and predicted ratings

由式(5)可知m值對吸引力等級的影響程度。m值系數(shù)的絕對值越大對吸引力等級的影響程度越大，反之亦然。m1的影響程度最大，其次為m2>m3。

3 預(yù)測模型在服裝定制中的應(yīng)用

在MatLab中，將預(yù)測模型建立過程編寫成運(yùn)算模塊。需要計算時，按順序?qū)⒃忌眢w尺寸輸入到相應(yīng)位置，便可得到吸引力等級和m值。建立人體美預(yù)測模型的一個很重要的目的是通過模型可以定位提升人體美等級時需要改善的身體比例，從而利用服裝對其進(jìn)行修飾。

3.1m值與身體比例間的關(guān)系

由式(5)可知，人體美等級是由m1、m2和m3的取值決定的。m1、m2和m3是15個身體比例經(jīng)過矩陣轉(zhuǎn)化得到的，與某些比例間存在很強(qiáng)的線性相關(guān)性。利用MatLab軟件，計算m值和各比例間線性關(guān)系，見式(6)。

(6)

由式(6)可知：m1主要與腰寬和腰厚有關(guān)；m2主要與人體高度方向上比例有關(guān)；m3主要與人體寬度方向上比例有關(guān)。

3.2 身體比例的定位

由式(5)可知，m1的二次項系數(shù)為正，m1與吸引力等級的關(guān)系形成凹陷的響應(yīng)面，當(dāng)m1在極值點0.083時等級取得最小值，這說明m1值越偏離極值點等級越高；m2和m3的二次項系數(shù)為負(fù)，與吸引力等級的關(guān)系形成凸起的響應(yīng)面，當(dāng)m2和m3分別在極值點-0.471和1.302時等級取得最大值，這說明m2和m3分別越接近極值點等級越高。在定位身體比例時，先根據(jù)m值與極值點的差值確定m值的變化趨勢，然后再根據(jù)式(6)判斷需要改善的身體尺寸。

例如：某個體的m2值為-0.756，與m2的極值點-0.471相比需增加其值以達(dá)到提升等級的目的。通過分析，由于人體的身高是一個相對不變值，要使m2值增加，需要增加腰高、臀高和胸高值，其中腰高的改變對m2的影響最大(系數(shù)最大)，所以在服裝設(shè)計時可采用腰線提升的設(shè)計，使在視覺上達(dá)到人體修長的效果，提升人體美感。以上只是一個簡單的例子，在實際的設(shè)計中還要綜合考慮其他身體因素以及采用更多的設(shè)計理念以達(dá)到服裝修飾人體的目的。

4 結(jié) 論

通過對三維人體掃描數(shù)據(jù)進(jìn)行逐步回歸得到影響人體美的11個重要身體尺寸，并以這11個尺寸為基礎(chǔ)選擇了15個可以反映人體形體特征的身體比例進(jìn)行主元分析，全二次型建立及二次型標(biāo)準(zhǔn)型轉(zhuǎn)化，得到了一個新型的人體美預(yù)測模型。

根據(jù)預(yù)測模型中m值與身體比例的關(guān)系可以定位個體身體比例上存在的不足，從而為服裝定制個性化設(shè)計提供了一定的理論指導(dǎo)。

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Establishment of female attractiveness rating prediction model based on clothing customization

ZHAI Lili1,2, QIAN Xiaoming1, WANG Rui1, WEI Heyue1

(1.SchoolofTextiles,TianjinPolytechnicUniversity,Tianjin300387,China;2.NationalQualitySupervisionandInspectionCenterforSpecialProtectiveClothing,Beijing100082,China)

Clothing customization is a new trend of clothing industry, and beauty body is one of the basic function of custom-made clothes. Using regression analysis of body measurements by 3-D body scanner, eleven body measurements were determined as the most important cues for body physical attractiveness. On the basis of these eleven body measurements, fifteen body proportions expressing female body shape character istics better were selected. A new prediction model for female attractiveness was established by analyzing these 15 body proportions with principle component analysis, canonical analysis and regression analysis. Based on the prediction model, imperfect body segments were pointed which can be concealed when designing custom clothes. The prediction model can provide a rationale for individualized design.

clothing customization; female; physical attractiveness; prediction model; body proportion

10.13475/j.fzxb.20140102705

2014-01-21

2014-09-28

翟黎莉(1981—)，女，博士生。研究方向為女性人體美和服裝壓力舒適性。 錢曉明，通信作者，E-mail：qianxiaoming@tjpu.edu.cn。

TS 941.17

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