倪世明　白云龍　蔣益群

摘要： 青年女性臂部體型包含了大量的非線性特征，單一的BP神經(jīng)網(wǎng)絡很難達到理想預測精度，為快速準確地識別青年女性臂部體型，提高預測精度，本文構(gòu)建了一種基于思維進化算法（MEA）優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的青年女性臂部體型識別模型。首先，通過[TC]²三維人體測量獲取611名青年女性的臂部數(shù)據(jù);其次，通過主成分因子分析得到影響青年女性臂部體型特征的5大形態(tài)因子，選取5個特征指標采用兩步聚類法將臂部體型分為4類;最后使用Matlab軟件構(gòu)建基于MEA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡的青年女性臂部體型識別模型。實驗結(jié)果顯示：該模型能有效識別臂部體型，準確率為95.45%，與單一BP神經(jīng)網(wǎng)絡和GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡對比，該模型具有更高的預測精度和更優(yōu)的非線性映射能力。

關鍵詞： 青年女性;臂部體型;體型分類;MEA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡;識別模型

中圖分類號： TS941.17文獻標志碼： A文章編號： 10017003（2022）05004208

引用頁碼： 051107DOI： 10.3969/j.issn.1001-7003.2022.05.007

在服裝結(jié)構(gòu)設計中，衣袖是重要的服裝部件，其形態(tài)和尺寸來源于人體臂部。近年來，為了提高衣袖的合體性和舒適性，使衣袖結(jié)構(gòu)更符合人體臂部形態(tài)特征，許多學者對臂部體型做了相關研究。賀新等[1]對青年女性上肢形態(tài)特征進行主成分分析，提取特征因子，將4個典型指標分別細分為3類，定量描述了34類上肢形態(tài)差異;張雪云[2]對青年女性肩臂部特征參數(shù)進行逐步聚類，最終得到7類肩臂部特征形態(tài);舒?zhèn)3]將老年女性的6類全臂長、5類上臂圍進行交叉組合，最終得到6類臂部形態(tài)，并確定老年女性臂部號型規(guī)格;劉國聯(lián)等[4]通過拍攝青年女性的臂部照片并提取相關尺寸，建立了以臂寬為自變量的衣袖設計回歸方程。學者們通過提取人體臂部典型指標，并基于典型指標分別細分及交叉組合，獲得臂部復合體型，體型細分數(shù)量較多，雖然對服裝結(jié)構(gòu)設計和號型歸檔有一定的理論依據(jù)，但缺乏實際生產(chǎn)中消費者衣袖穿著舒適性需求和服裝工業(yè)批量化生產(chǎn)需求的平衡，缺少對臂部體型整體分類和識別相關的研究。

人體體型數(shù)據(jù)存在復雜的非線性關系，在體型分類識別的方法上，學者們應用較多的有傳統(tǒng)的數(shù)理統(tǒng)計法[5-6]，也有近幾年機器學習界比較熱門的神經(jīng)網(wǎng)絡，尤其是BP神經(jīng)網(wǎng)絡，在人體工學領域應用較多[7]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡，具有原理簡單、模型易搭建、能夠逼近任意非線性曲線的優(yōu)點，已用于人體頭肩部體型識別[8]、人臉外觀預測[9]、人臉識別[10]等。但由于其初始閾值和權(quán)值是隨機選擇的，導致在處理人體體型復雜的非線性關系時，出現(xiàn)收斂速度慢、模型易發(fā)生震蕩、陷入局部最小等問題[10-11]。因此，需要尋求一種有效算法來優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的權(quán)值和閾值，避免單一BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型不穩(wěn)定、精度低等問題，從而提高網(wǎng)絡識別精度。思維進化算法（Mind Evolutionary Algorithm，MEA）是一種全局優(yōu)化算法，通過多次“趨同”與“異化”操作，可以優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的初始權(quán)值和閾值，從而提高模型的穩(wěn)定性和預測精度。MEA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡在衛(wèi)星鐘差預報[12]、竊電識別[13]、遙感影像分類[14]、土壤養(yǎng)分分級評價[15]等領域都有較好的應用。因此，本文嘗試將思維進化算法（MEA）優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡引入人體工學領域，用于青年女性臂部體型的識別。

本文以18～25歲的青年女性為研究對象，通過[TC]²三維人體測量獲取青年女性臂部的尺寸數(shù)據(jù)，應用主成分因子法分析得到臂部體型形態(tài)因子，并選取特征指標，隨后采用兩步聚類法進行臂部體型分類。最后，在此基礎上構(gòu)建基于MEA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡的青年女性臂部體型識別模型，一方面為人體體型識別領域提供一種新思路，另一方面也為衣袖部位結(jié)構(gòu)設計提供參考依據(jù)。

1數(shù)據(jù)收集及預處理

1.1實驗對象與儀器

為了使臂部體型分類和識別更具針對性，本文選取了18～25歲的611名青年女性作為實驗對象;身高150～180 cm，平均身高160.7 cm;體重40～69 kg，平均體重50.4 kg。

本文采用[TC]²三維人體測量儀（美國[TC]²公司）、人體測高儀（日本Martin）及體重計（江蘇蘇宏醫(yī)療器械有限公司）等作為實驗儀器。將測量環(huán)境溫度設置為（27±3） ℃，相對濕度設置為（60±10）%，測量環(huán)境符合裸體測量標準。測量方法參照GB/T 23698—2009《三維掃描人體測量方法的一般要求》，每一個實驗對象穿著儀器規(guī)定服裝，重復測量3次，取平均值，以減小儀器測量誤差。

1.2測量項目

本文將青年女性臂部作為體型研究部位，根據(jù)服裝結(jié)構(gòu)設計的需要，參照GB/T 5703—2010《用于技術(shù)設計的人體測量基礎變量》，確定能夠反映臂部體型的12項測量項目和計算得到的2個派生變量，合計14個指標?？紤]到人體的對稱性，同時參照GB/T 16160—2017《服裝用人體測量的尺寸定義與方法》主要測量人體右臂，因此本文只分析人體右臂體型，測量項目和測量方式如表1所示。

1.3數(shù)據(jù)預處理

使用SPSS軟件進行數(shù)據(jù)預處理，用Q-Q概率圖對臂部數(shù)據(jù)進行正態(tài)檢驗，以全臂長為例，檢驗結(jié)果如圖1所示。數(shù)據(jù)大致落在一條斜線上，表明基本服從正態(tài)分布。經(jīng)檢驗，14個指標均服從或近似服從正態(tài)分布。然后使用莖葉圖和箱形圖尋找異常值，全臂長的箱型圖如圖2所示，SPSS軟件自動標記了1.5倍至3倍四分位距（Inter Quartile Range，IQR）的溫和異常值和超過3倍IQR的極端異常值[16]。通過查看并分析異常值的原始三維掃描數(shù)據(jù)，綜合判斷數(shù)據(jù)的有效性，剔除極端異常樣本，最終確定有效樣本586個，有效率95.91%。

2臂部體型分類

2.1描述性統(tǒng)計分析

使用SPSS軟件對青年女性臂部14項指標進行描述性統(tǒng)計分析，得到各指標的極小值、極大值、均值、標準差、偏度、峰度等基本統(tǒng)計量，結(jié)果如表2所示，反映了臂部數(shù)據(jù)的集中趨勢、離散程度和總體分布等[17]。其中，極小值、極大值反映臂部數(shù)據(jù)的變異范圍;均值反映臂部數(shù)據(jù)的中心位置，描述集中趨勢;標準差描述臂部數(shù)據(jù)的離散程度，標準差越大，數(shù)據(jù)離散程度越大;偏度和峰度描述臂部數(shù)據(jù)的總體分布情況，偏度反映數(shù)據(jù)分布的對稱程度，等于0表示對稱分布，大于0表示右偏，小于0表示左偏;峰度反映數(shù)據(jù)分布的集中趨勢高低特征，大于0表示分布較陡，小于0表示分布平緩。

由表2可知，全臂長變化范圍是[39.89，70.87]，是臂部指標中變異程度最大的;其標準差為4.63，表明全臂長變量與均值之間差異較大，波動最大;其偏度為0.23，峰度為-0.13，表明全臂長為平緩的右偏態(tài)分布。臂根圍標準差為3.11，說明樣本之間存在較大的差異性;其偏度為0.33，峰度為0.96，表明臂根圍為陡峭的右偏態(tài)分布。由此可見，臂部體型的差異主要體現(xiàn)在長度和圍度方面。

2.2主成分因子分析

利用SPSS軟件對14項指標進行主成分因子分析，通過分析各主成分方差貢獻率、累計貢獻率，對特征根大于1的前5個主成分進行提取，累計方差貢獻率為88.94%，如表3所示，可以用于描述青年女性臂部體型特征。

根據(jù)最大方差法對因子載荷矩陣進行選擇，旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣如表4所示。比較旋轉(zhuǎn)后的載荷數(shù)絕對值，分析各成分包含的變量因子和共性，對主成分因子進行定義。由表4可知，主成分因子1在上臂圍、肘圍、上臂最大圍、前臂圍、腕圍等圍度相關變量上載荷較大，定義為臂部圍度因子;主成分因子2在臂根圍、臂根高、袖山高等臂根部變量上載荷較大，定義為臂根因子;主成分因子3在臂根扁平率、臂根厚等臂根形態(tài)變量上載荷較大，定義為臂根形態(tài)因子;主成分因子4在全臂長、上臂長、前臂長等長度相關變量上載荷較大，定義為臂部長度因子;主成分因子5在上臂長比前臂長上有較大載荷，定義為臂部比例因子。綜上，通過主成分因子分析得到影響人體臂部體型特征的5大因子：臂部圍度因子、臂根因子、臂根形態(tài)因子、臂部長度因子、臂部比例因子。

2.3臂部體型分類

青年女性臂部數(shù)據(jù)具有非線性、數(shù)據(jù)復雜等特點，參照王軍等[18]分類青年女性腰臀部體型所應用的兩步聚類法，進行臂部體型的探索性分類。兩步聚類法是一個探索性分析工具，可以揭示臂部體型數(shù)據(jù)的分類，系統(tǒng)自動選擇最佳聚類數(shù)[17]。從表4可以看出，5大因子載荷最大值所對應的特征因子分別是：上臂圍、臂根圍、臂根扁平率、全臂長、上臂長/前臂長，因此選取這5個變量作為臂部體型分類的特征指標。在SPSS軟件中應用兩步聚類法，對實驗獲取的586個樣本進行探索性聚類分析，發(fā)現(xiàn)青年女性臂部體型分為4類時，聚類效果最佳。聚類分布情況如表5所示，特征變量平均值如表6所示。

從表6可以看出，4類青年女性臂部體型存在明顯區(qū)別。第1類臂部體型：長胖臂，手臂粗壯，臂根厚實，長臂，上臂長于前臂;第2類臂部體型：中間臂，手臂中等粗細，臂根圓潤，中長臂，上臂明顯長于前臂;第3類臂部體型：長瘦臂，手臂較細，臂根勻稱，中長臂，上臂長于前臂;第4類臂部體型：短扁臂，手臂纖細，臂根扁平，短臂，上臂明顯長于前臂。

3基于MEA-BP的臂部體型識別模型構(gòu)建

3.1算法原理

3.1.1BP神經(jīng)網(wǎng)絡

BP神經(jīng)網(wǎng)絡是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡，由輸入層、隱含層、輸出層構(gòu)成[19]，具有信號前向傳遞、誤差反向傳播的特點，拓撲結(jié)構(gòu)如圖3所示。w_ij、w_jk為BP神經(jīng)網(wǎng)絡的權(quán)值，根據(jù)預測誤差反向調(diào)整權(quán)值和閾值，直至逼近期望輸出，在處理非線性關系上應用廣泛。

3.1.2MEA原理

思維進化算法是由孫承意等[20]于1998年針對進化算法（Evolutionary Computation，EC）存在的早熟、收斂速度慢等問題提出的一種優(yōu)化算法。MEA沿襲了遺傳算法（Genetic Algorithms，GA）關于“群體”“個體”“環(huán)境”和“進化”等概念，并提出“群體和自群體”“公告板”“趨同”和“異化”等新概念[12]。MEA算法的趨同和異化操作，避免了GA算法交叉與變異的雙重性問題，朝著有利方向進化，跟遺傳算法優(yōu)化速度相比，MEA算法優(yōu)化效率更高，實用性更廣[21]。

3.1.3MEA優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡

在BP神經(jīng)網(wǎng)絡訓練的過程中，由于網(wǎng)絡初始化隨機選擇權(quán)值和閾值，容易導致模型結(jié)果異常[11]。本文使用MEA算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡，經(jīng)過趨同、異化操作，算法不斷迭代，產(chǎn)生全局最優(yōu)個體，并通過編碼規(guī)則解析最優(yōu)個體，將其作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡初始化訓練的權(quán)值和閾值，進而進行仿真預測。MEA優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡流程如圖4所示。

3.2MEA-BP識別模型構(gòu)建

本文根據(jù)MEA優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡流程，使用Matlab軟件構(gòu)建MEA-BP模型，用來識別青年女性臂部體型。

3.2.1樣本與變量選擇

實驗中共有586個有效樣本，按照7︰3的比例分配訓練集和測試集，其中訓練樣本410個，測試樣本176個。將主成分因子分析中提取的5大因子對應載荷最大的5個變量（上臂圍、臂根圍、臂根扁平率、全臂長、上臂長/前臂長）作為MEA-BP臂部體型識別模型的輸入變量，把4種臂部類型（1長胖臂、2中間臂、3長瘦臂、4短扁臂）作為輸出變量。

3.2.2模型參數(shù)設置

構(gòu)建3層結(jié)構(gòu)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡，隱含層神經(jīng)元數(shù)量按照Hecht-Nielsen法[22]確定n=2N+1（n為隱含層節(jié)點數(shù)，N為輸入節(jié)點數(shù)），計算得出隱含層節(jié)點為11。最終模型為MEA-BP（5-11-1）。BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型參數(shù)設置如表7所示，MEA算法參數(shù)設置如表8所示。

經(jīng)過若干次趨同操作，MEA-BP模型達到最優(yōu)。最終優(yōu)勝子種群和臨時子種群的趨同過程如圖5—圖6所示，其中得分為模型訓練集均方根誤差的倒數(shù)[23]，分析得到：1） 各子種群得分不再增加，代表子種群均已成熟;2） 優(yōu)勝子種群1、2、3、4、5和臨時子種群1、2、3、5都沒有執(zhí)行趨同操作，該現(xiàn)象表示在這些子種群周圍沒有發(fā)現(xiàn)更好的個體;3） 臨時子種群的最高得分是子種群1，低于優(yōu)勝子種群的最低得分子種群1，此時模型達到全局最優(yōu)解，不需要再執(zhí)行異化操作，繼而解碼[23]得到優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡的初始權(quán)值和閾值。

3.3結(jié)果與分析

首先建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型，然后引入MEA優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的權(quán)值和閾值，建立MEA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型。為了驗證MEA-BP識別模型在人體體型識別上更具優(yōu)勢，將單一BP神經(jīng)網(wǎng)絡、GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡、MEA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡分別構(gòu)建青年女性臂部體型識別模型，并對比實驗結(jié)果。三種模型預測結(jié)果、預測誤差對比如圖7—圖8所示，臂部體型識別準確率如表9所示。

綜合分析可知，基于單一BP神經(jīng)網(wǎng)絡、GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡、MEA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡構(gòu)建的青年女性臂部體型識別模型錯判數(shù)分別是25、12、8個樣本，識別準確率分別是85.80%、93.18%、95.45%，得出MEA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡的識別準確率最高。MEA優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的權(quán)值和閾值，促進了整體網(wǎng)絡的學習過程，提高了模型的識別精度，體現(xiàn)了思維優(yōu)化算法在優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型上的優(yōu)越性。

4結(jié)論

人體臂部體型研究是提高衣袖合體性和舒適性的關鍵，本文通過對青年女性臂部體型的研究，可以得到以下結(jié)論。

1） 應用主成分因子分析法得到影響青年女性臂部體型的5個主成分因子，分別是臂部圍度因子、臂根因子、臂根形態(tài)因子、臂部長度因子、臂部比例因子。

2） 應用兩步聚類法，將青年女性臂部體型分為4類：長胖臂、中間臂、長瘦臂、短扁臂，分別占17.4%、30.7%、22.4%、29.5%。

3） 構(gòu)建了基于MEA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡青年女性臂部體型識別模型，識別準確率為95.45%，均高于單一BP神經(jīng)網(wǎng)絡和GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型。

本文將思維進化算法（MEA）引入BP神經(jīng)網(wǎng)絡體型識別模型，不僅可以提高模型識別精度，也為采用神經(jīng)網(wǎng)絡進行人體體型識別提供了一種新的研究方法，拓寬了MEA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡的應用領域，具有廣泛的研究價值。

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Young female arm body shape recognition based on MEA-BP neural network

NI Shiming BAI Yunlong JIANG Yiqun

（1a.College of Architecture & Art Design; 1b.College of Information Engineering， Shaoxing Vocational & Technical College，

Shaoxing 312000， China;

2.College of Engineering， Iowa State University， Iowa 50011， USA）

Abstract： The research on human arm shape is the key to improving the fit and comfort of the sleeve. Young females arm shape has multiple nonlinear features. Since the initial threshold and weight are randomly selected， the single BP neural network is prone to the problems of unstable model and low accuracy when dealing with the complex nonlinear relationship of human body shape. The thought evolution algorithm is a global optimization algorithm， which can optimize the initial threshold and weight of BP neural network through multiple "convergence" and "alienation" operations， so as to improve the stability of the model and prediction accuracy. In order to quickly and accurately identify a young female arm shape， this paper constructs a MEA optimized BP neural network based arm shape recognition model for young females.

Firstly， the arm data of 611 young women aged 18-25 are obtained by [TC]2 3D body measurement， and the values of 14 measurement items are extracted. SPSS software is used to preprocess the data， and descriptive statistical analysis of the indicators is conducted. Secondly， through principal component factor analysis， five morphological factors affecting young female arm shape are obtained， namely， arm circumference factor， arm root factor， arm root morphology factor， arm length factor and arm proportion factor. The characteristic factors corresponding to the maximum load of the five factors are： upper arm circumference， root circumference， root flattening rate， whole arm length and upper arm length/forearm length， which are selected and divided into five categories by two-step clustering method： long fat arm， middle arm， long thin arm and short flat arm， accounting for 17.4%， 30.7%， 22.4% and 29.5%， respectively. Finally， Matlab software is used to construct a young female arm body shape recognition model based on MEA-BP neural network. MEA optimizes the weight and threshold value of BP neural network， which promotes the learning process of the whole network and improved the stability and recognition accuracy of the model. The innovation of this paper is reflected in the research object and research method. Existing studies are based on the subdivision and cross combination of typical indicators to obtain the complex arm shape， but there are a large number of body shape subdivisions， and there is a lack of studies on the overall classification and recognition of the arm shape. In this paper， it is an innovation to select the arm shape for the whole classification and recognition research. The MEA-BP neural network has a good application in satellite clock prediction， electric stealing identification， remote sensing image classification， soil nutrient grading evaluation and other fields. This paper tries to introduce the thought evolution algorithm （MEA） optimized BP neural network into the field of human engineering for the identification of young female arm shapes， which is an innovation of research method. Compared with the single BP neural network and GA-BP neural network， the MEA-BP neural network model has higher prediction accuracy and better nonlinear mapping ability.

The introduction of mind evolution algorithm （MEA） into BP neural network body shape recognition model can not only improve the accuracy of the model recognition， but also provide a new research method for body shape recognition using neural network， which broadens the application field of MEA-BP neural network， and has a wide range of research value.

Key words： young females; arm shape; body type classification; MEA-BP neural network; recognition model