王蓉、張文利、趙蒙蒙、李艷梅,上海工程技術大學服裝學院

近幾年隨著社會的發(fā)展,消費者在追求服裝時尚的同時還要有個性，符合自身的需求。而且我國是人口大國，不同民族和地區(qū)的人體特征差異較明顯，因此現行的國家號型標準體系已經不能很好地適應大批量的服裝生產，同時也不能滿足服裝定制的需求。為了獲得精準的人體特征原始數據，準確的制定我國的服裝號型規(guī)格以及滿足消費者個性化的需求，這就對人體測量方式提出了更高的要求。在人體測量的發(fā)展過程中，由接觸式的測量過渡到非接觸式的測量，由二維向三維發(fā)展，同時包含自動測量以及計算機的測量數據的處理和分析?，F在比較常用的人體測量方式有手工測量和三維掃描測量，傳統的手工測量更加方便直觀，而三維掃描測量則有準確高效的優(yōu)點。對此，本文進行了兩種測量方式的對比研究，探索不同測量方式所得數據的相互轉換方式。

1 試驗方案

1.1 試驗對象

全國人體測量上海地區(qū)數據庫中抽取男性200人，年齡為17～60歲，平均年齡35.3歲，平均身高168.95 cm。水平前伸；左臂屈肘呈90°；兩手腕水平。同時左手大拇指分開；右手五指并攏。座椅高度適中，使腳接觸地面；腘窩處輕觸椅面；大腿和小腿呈90°；從正面看，兩肩同高度，眼睛目視前方，雙腿并攏。

圖3 三維全身掃描姿勢—坐姿

（3）標記點的描畫和張貼要求

每個被測人身上需黏貼18個標記點，見表2。

表2 三維掃描測量黏貼的18個點的位置

1.3 試驗方法

采用手工測量及三維掃描人體測量對著緊身內衣褲的測量者進行測量。

手工測量由經過相關培訓的試驗人員使用馬丁測量儀的工具對被測者進行測量，首先用標記帶將需要測量的部位標記一下，然后進行手工測量。測量時要求被測者直立站立，盡可能不要晃動，在測量期間保持姿勢，以確保獲取較為精確的數據。

圖1 各年齡段人數統計

如圖1所示，其中17～30歲的人有97人，31～40歲的有77人，50歲以上的為26人，從左到右呈現遞減的趨勢，對應的，所占的百分比從17歲到60歲呈現遞減的趨勢，說明參與測量的200人中青年的人數較多為86%，老年人約占13%。

1.2 測量儀器與要求

1.3.1 測量設備及精度要求

手工測量以及三維掃描測量使用的設備及精度要求見表1。

表1 測量設備及精度要求

三維人體掃描儀測量要求

（1）立姿

自然站立，分兩個姿勢，立姿I如圖2左，兩手臂和軀干分開的角度要大一些，尤其是體型比較胖的人；立姿II如圖2右，自然站立，兩手臂自然下垂，貼近身體。

圖2 三維全身掃描姿勢-站姿

（2）坐姿

坐姿要求被測者挺胸坐在升降測試椅上，保持三個90°，如圖3所示。從側面看，右臂

測量時，將手工測量的部位上的標記帶換成能夠被三維掃描儀掃描到的標記點再進行測量，要求被測者嚴格按照儀器測量要求站立，身體盡量不晃動，保持平衡，以減少由于人體晃動帶來的隨機誤差的影響，獲取較為精確的測量數據。

1.3.1 人體測量部位

手工測量和三維掃描測量的部位對比，見表3。

表3 手工測量部位與三維掃描測量部位

選取的手工和三維測量交叉的測量部位，見表4。

表4 手工和三維測量交叉的測量部位及測量方法

1.3.2 對測量者和被測量者的要求

（1）被測人著裝要求：

①被測人必須佩戴統一的測量帽，將所有頭發(fā)置于測量帽內。

②男性著裝：赤足，僅著緊身淺色不帶花邊的三角內褲，內褲無明顯褶皺，褲腰不超過臍點。

（2）測量者的要求：

傳統的人體測量需要測量者有專業(yè)的測量知識，清楚地掌握人體的各個基準點及其位置，測量的項目、方法。

2 數據的處理及分析

2.1 數據提取

對于測量的所有人體數據并不能直接用于數據的分析，要先對測量的人體數據進行分類和提取。

（1）手工測量數據的選取

從30個手工測量的數據里提取出需要的數據：會陰上部前后長、上臂圍、大腿圍、身高、會陰高體重，表5列出了部分數據示例。

表5 手工測量數據整理

（2）三維掃描測量數據的選取

三維掃描人體測量時，由于有遮擋現象，部分區(qū)域沒有原始數據，因此要篩選出有效數據，而且原始數據的格式不能直接利用，需要對數據的類型進行轉換，以便于分析。對數據進行篩選之后整理，表6列出了對應的部分數據示例。

表6 手工測量數據整理

2.2 數據分析

通過相關分析找到三維掃描人體數據與手工測量數據之間的關聯性，對比兩種測量方法測得人體數據的差異性，為二者之間的轉換找到通路。因測量部位眾多，著重以身高為例闡述分析方法，其他部位的研究思路相同，后面將給出對應的分析結果。

2.2.1 身高的顯著性差異檢驗

（1）通過P-P概率圖來檢驗儀器測量（圖4～b）和手工測量數據（圖4-a）的分布。

圖4 三維掃描測量和手工測量的身高P-P概率圖

由圖4可以看出，正態(tài)P-P概率圖中代表身高的的點大都簇在一條直線上。因此可以認為儀器測量數據與手工測量數據的分布相同，都近似服從正態(tài)分布。

（2）概率分析

經相關性分析，三維掃描數據和手工數據相關性為0.982，顯著相關。

在經過概率分析發(fā)現：在均值基本相同的情況下，手工測量的數據相較于三維掃描的數據標準偏差較小，手工測量的數據較為穩(wěn)定圖5為身高的三維掃描（圖5-b）和手工測量（圖5-a）的頻率直方圖。

圖5 身高的三維掃描數據直方圖

2.2.2 身高的T檢驗

單樣本的T檢驗用于對總體均值進行檢驗，是利用樣本數據，檢驗當前的總體均值是否與事先假設的總體均值存在顯著性的差異，即設樣本x1,x2,……，xn來自于正態(tài)分布N(μ,σ2)，樣本均值為，樣本的標準差為 s2，對于均值μ的檢驗步驟如下：

①建立原假設H0：μ=μ0,H1：μ≠μ0。即原假設為總體均值與檢驗值之間不存在顯著差異。

③利用原假設和樣本數據計算t統計量和其他對應的p值。

④對比p值和α，結合原假設作出推斷。如果p值＜α,則拒絕原假設，得出總體均值與檢驗值之間存在顯著差異的結論；如果p值＞α,則不能拒絕原假設，應該認為總體均值與檢驗值之間不存在顯著差異。

表5 身高測量數據的T檢驗結果

對兩組數據進行T檢驗，在顯著水平為0.05的情況下，結果顯示顯著性差異0.01＜0.05說明身高的儀器測量和手工測量兩組數據有顯著性差異，有必要對儀器測量數據和手工測量數據進行回歸分析。

2.2.3 身高的相關分析

相關分析和回歸分析是研究現象之間存在的相互關聯的兩種基本方法，其中相關分析用某個指標來表明現象之間相互依存關系的密切程度。選擇三維掃描測量的數據為自變量，手工測量的數據作為因變量，進行相關分析。測定系數r2=0.964，即自變量三維掃描測量的身高數據可以解釋為因變量手工測量數據的96.4%的變異。

同樣的方法可以得到其他對比部位的相關系數：

表6 測量部位兩組數據的相關系數

當0.8＜R＜1時，為高度相關；當0.5≤R＜0.8時，為中度相關；當0.3≤R＜0.5時，為低度相關：當0＜R＜0.3時，為不相關。所以除了會陰上部前后長的三維掃描和手工測量的數據為不相關，臂圍的三維掃描和手工測量數據是中度相關外，其余部位的測量部位都為高度相關。

考察實驗數據可知，根據表6的相關性分析，會陰高的三維掃描測量和手工測量沒有相關性，兩者測量所得數據相差較大，而根據數據顯示會陰上部前后長的三維掃描數據普遍小于手工測量數據，且差距較大。其余部位的三維掃描數據普遍大于手工測量數據，但相差不大。

3 結論

本文通過對比200組男性人體測量數據，得到以下結論：

（1）考察實驗數據可知，除了會陰上部前后長的三維掃描和手工測量的數據為不相關，臂圍的三維掃描和手工測量數據是中度相關外，其余部位的測量部位都為高度相關。

（2）除去會陰上部前后長的三維掃描數據普遍小于手工測量數據外，其余部位的三維掃描數據普遍大于手工測量數據的趨勢。

（3）除去會陰上部前后長，其余各部位的回歸模型基本上呈線性關系。

（4）各部位的回歸模型的準確率從高到低依次為：身高、會陰高、大腿圍、上臂圍。

根據綜合分析得出結論：手工測量的數據相對三維掃描的數據精確度略高，但是二者相差不大，三維掃描測量速度快，使用便捷，具有廣泛的應用空間。

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