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        東北地區(qū)青年女性胸部形態(tài)分類與回歸建模

        2022-08-02 14:20:20顧依然祖瑋琳
        絲綢 2022年7期
        關(guān)鍵詞:特征分析

        顧依然, 潘 力,b, 姚 彤,b, 祖瑋琳, 孫 紅, 王 軍,b

        (大連工業(yè)大學(xué) a.服裝學(xué)院; b.服裝設(shè)計(jì)與工程國家級實(shí)驗(yàn)教學(xué)示范中心,大連 116034)

        隨著人們對服裝合體性和舒適性的要求不斷提高,人體形態(tài)特征與分類研究成為服裝領(lǐng)域研究的重點(diǎn),胸部形態(tài)特征研究是服裝人體體型與形態(tài)研究的重要內(nèi)容。女性的胸部形態(tài)對上裝合體性具有顯著影響,開展針對不同區(qū)域、不同年齡段的女性胸部形態(tài)特征研究具有重要意義。

        在胸部形態(tài)特征研究中,分類特征指標(biāo)是影響胸部形態(tài)分類的關(guān)鍵因素。相關(guān)研究中,針對凈體狀態(tài)下,研究者根據(jù)不同的研究目的與實(shí)際應(yīng)用,選擇不同的特征指標(biāo)對胸部形態(tài)進(jìn)行了細(xì)分。Zheng等[1]提取了下胸圍和乳深寬比作為文胸號型分類的新標(biāo)準(zhǔn);Xie等[2]使用K-means聚類和FCM聚類兩種方法分別對胸部輪廓聚類,經(jīng)兩種聚類方法共同檢驗(yàn),得出將胸型分為4類時更合理;Wang等[3]測量了153位50~70歲的女性,并提取33個乳房關(guān)鍵點(diǎn),計(jì)算乳房表面控制點(diǎn)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)和乳底輪廓,再根據(jù)乳房輪廓曲線將乳房分為4種形態(tài);Pei等[4]選擇18~45歲且BMI指數(shù)小于30的歐美地區(qū)女性為樣本,提出了基于乳房側(cè)輪廓形態(tài)的胸型分類方法;高琳等[5]經(jīng)主成分分析使用8個因子描述西部地區(qū)18~25歲女青年胸部形態(tài),通過兩步聚類法將胸部形態(tài)分為3類;劉羽等[6]通過內(nèi)外乳點(diǎn)角/乳深和上乳房夾角將18~25歲女青年胸部細(xì)分為9類;崔文等[7]在設(shè)計(jì)女裝前身浮余量時考慮到凈胸圍的局限性,使用下胸圍和胸圍差為特征因素構(gòu)建胸部形態(tài)回歸模型。此外,部分學(xué)者研究了女性穿著文胸后胸部形態(tài)的變化與分類情況。陳敏之[8]提取18~25歲江浙地區(qū)女子胸部數(shù)據(jù),通過對比凈體胸部數(shù)據(jù)與穿著文胸胸部數(shù)據(jù)提取了4個影響胸部變化的主要因子。Pei等[9]通過多元線性回歸研究凈體與穿著文胸后胸部形態(tài)的關(guān)系,結(jié)果表明穿著文胸后胸部會變得圓潤、挺拔、聚攏,有鋼圈文胸的效果優(yōu)于柔軟文胸。

        綜上,穿著文胸狀態(tài)下的胸部形態(tài)研究對構(gòu)建合體性服裝和成衣設(shè)計(jì)更有參考價值。因此,本文選擇中國東北地區(qū)18~25歲青年女性為研究對象,通過三維人體掃描提取穿著文胸狀態(tài)下的胸部主要特征尺寸,應(yīng)用主成分分析、K均值聚類等方法研究胸部形態(tài)特征與分類,并構(gòu)建胸部回歸模型。

        1 人體測量實(shí)驗(yàn)

        1.1 實(shí)驗(yàn)樣本

        在統(tǒng)計(jì)學(xué)中,樣本容量的確定主要依據(jù)精度的要求,因此本文根據(jù)下式計(jì)算最低限度樣本容量N:

        (1)

        式中:σ為標(biāo)準(zhǔn)差;Δ為最大誤差。

        在一般情況下,研究中采用科學(xué)研究的95%置信度水平為標(biāo)準(zhǔn),故為5%,經(jīng)查表可知,Z為1.96。根據(jù)國家服裝號型標(biāo)準(zhǔn),查找女子胸部允許的最大誤差與標(biāo)準(zhǔn)差,分別代入式(1)中,其中胸圍最大誤差為1.50,標(biāo)準(zhǔn)差為5.5,得到以胸圍為參考的最低限度樣本容量N≈52[10]。

        本實(shí)驗(yàn)隨機(jī)選擇籍貫為東北地區(qū),包括遼寧、吉林、黑龍江3個省和內(nèi)蒙古東北部地區(qū),且長期居住生活在該地區(qū)的328名18~25歲青年女性作為測量對象,其中在校大學(xué)生占比70%。

        1.2 測量儀器與方法

        本實(shí)驗(yàn)使用Anthroscan Bodyscan三維人體掃描儀(德國Human Solutions公司)進(jìn)行人體測量。根據(jù)GB/T 23698—2009《三維掃描人體測量方法一般要求》,實(shí)驗(yàn)環(huán)境為25 ℃左右室溫條件,被試者穿著的內(nèi)衣應(yīng)合體服帖、不松弛、無褶皺、不壓迫皮膚,測量時身體挺直、肩膀平直不僵硬,雙腳平行分開站立,間隔約為20 cm,雙臂與身體呈20°左右夾角,掌心向內(nèi),保持正常呼吸,不收腹[10-12]。

        1.3 測量參數(shù)

        正常發(fā)育人體的兩側(cè)乳房應(yīng)具有良好的對稱性和相似性[3],本文假設(shè)人體左右胸部形態(tài)對稱,提取右側(cè)胸部測量數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)研究。參考GB/T 16160—2017《服裝用人體測量的尺寸定義與方法》,選取胸圍、下胸圍、胸寬等13個測量尺寸,如圖1所示,并通過計(jì)算得到胸圍差、乳間距/胸寬、頸窩點(diǎn)到乳頭點(diǎn)所在水平線距離/乳頭點(diǎn)所在水平線到腰圍線距離和內(nèi)乳杯弧線/乳根圍4個特征參數(shù)。

        圖1 胸部測量尺寸示意

        2 數(shù)據(jù)的預(yù)處理

        2.1 異常值的處理

        本實(shí)驗(yàn)共測得328組數(shù)據(jù),通過邏輯性計(jì)算檢驗(yàn)與箱式圖結(jié)合的方法對測量異常值進(jìn)行剔除,其中邏輯性計(jì)算是通過數(shù)據(jù)差值反向驗(yàn)證數(shù)據(jù)合理性的方法,如胸圍與下胸圍差值為負(fù)數(shù)時該樣本應(yīng)剔除。通過數(shù)據(jù)異常值檢驗(yàn)后,最終得到有效實(shí)驗(yàn)樣本311個。

        2.2 正態(tài)檢驗(yàn)

        本次研究使用SPSS軟件進(jìn)行數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析,頻率分布直方圖直觀地展現(xiàn)了實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)結(jié)果。本文以胸厚頻率分布直方圖為例,如圖2所示,整體符合正態(tài)分布。經(jīng)檢驗(yàn),實(shí)驗(yàn)所用數(shù)據(jù)均符合正態(tài)分布。

        圖2 胸厚頻率分布直方圖

        3 主成分分析

        主成分分析是利用降維的思想,在保證信息完整性的同時將多個指標(biāo)轉(zhuǎn)化為少數(shù)因子的多元統(tǒng)計(jì)方法。由于測量尺寸與計(jì)算得到的特征參數(shù)有變量交叉,因此在主成分分析中去除“乳頭點(diǎn)所在水平線到腰圍線距離”特征變量,選擇16個變量指標(biāo)。將16個變量指標(biāo)進(jìn)行主成分分析,經(jīng)KMO和Bartlett檢驗(yàn),前5個主成分的方差累計(jì)貢獻(xiàn)率為84.821%,如表1所示,結(jié)果較理想。

        表1 總方差解釋

        旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣如表2所示。主成分1在胸部圍度、寬度和厚度上載荷系數(shù)較大,定義為圍度因子;主成分2在乳間距/胸寬、乳間距、乳根圍上載荷系數(shù)較大,定義為距離因子;主成分3在頸窩點(diǎn)到乳頭點(diǎn)距離、頸窩點(diǎn)到乳頭點(diǎn)距離/乳頭點(diǎn)到腰圍線距離上載荷系數(shù)較大,定義為高度因子;主成分4在乳深、胸圍差上載荷系數(shù)較大,定義為胸圍差因子;主成分5在內(nèi)乳杯弧線/乳根圍上載荷系數(shù)較大,定義為形態(tài)因子。

        表2 旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣

        4 東北地區(qū)青年女性胸部形態(tài)分類

        4.1 K均值聚類

        聚類分析主要有層次分析、非層次分析、智能聚類等類型,其中K均值聚類法是較常用的非層次聚類法,可以有效地處理多變量、大樣本數(shù)據(jù),故本次研究選擇K均值聚類法對東北地區(qū)青年女性胸部形態(tài)進(jìn)行分類。

        選取胸部形態(tài)的5個主成分因子作為分類指標(biāo);經(jīng)檢驗(yàn),5個因子兩兩之間互不相關(guān),且基本服從正態(tài)分布,適合作為聚類指標(biāo)。使用系統(tǒng)聚類中樹狀圖輔助確定聚類數(shù)目;經(jīng)多次實(shí)驗(yàn)分析,分類數(shù)為4類時可以較明顯地區(qū)分胸部形態(tài)差異,且分類數(shù)較少。實(shí)驗(yàn)樣本的K均值聚類結(jié)果如表3所示,其中第2類樣本量最多,占比為32.154%。

        表3 K均值聚類結(jié)果

        聚類方差分析如表4所示,聚類結(jié)果為4類時F檢驗(yàn)的Sig.值均小于0.05,可以看出各類因子之間存在的差異,其中距離因子影響因素最大,形態(tài)因子影響因素最小。

        表4 聚類分析的方差分析

        4.2 胸部特征形態(tài)聚類分析

        對聚類后的4組實(shí)驗(yàn)樣本進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì),通過各分類因子對應(yīng)的特征參數(shù)均值分析各類別胸部形態(tài)特征,表5列出了特征參數(shù)的整體均值和各類別均值。選取各類胸型中胸圍變量50%分位數(shù)樣本,截取胸部特征三視圖,如圖3所示。

        表5 各類胸型特征參數(shù)均值

        續(xù)表5

        圖3 4類胸部形態(tài)特征三視圖

        第一類胸型胸圍差因子較小,圍度因子、距離因子、高度因子、形態(tài)因子與整體均值差距較小;與整體胸型相比該類女性體型較均勻,胸型較扁平。

        第二類胸型圍度因子、距離因子和高度因子均較小,胸圍差因子較大,形態(tài)因子與整體均值差距較小;與整體胸型相比該類女性體型偏瘦,胸型更加豐滿、挺拔、聚攏。

        第三類胸型圍度因子、高度因子、胸圍差因子較大,距離因子較小,形態(tài)因子、胸圍差因子與整體均值差距較小;與整體胸型相比該類女性體型偏胖,胸型較豐滿、聚攏,略顯下垂。

        第四類胸型距離因子、高度因子、胸圍差因子較大,圍度因子、形態(tài)因子與整體均值差距較小;與整體胸型相比該類女性體型比較均勻,胸型較豐滿,略顯外擴(kuò)、下垂。

        5 回歸方程的建立

        5.1 自變量的選擇

        回歸分析是衡量變量之間關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)方法,回歸分析中自變量的選擇對擬合結(jié)果有顯著影響。通過前文分析可知,主成分分析中圍度因子、距離因子的貢獻(xiàn)率較大;聚類分析的方差分析中距離因子影響最大,所以選擇圍度因子與距離因子中的特征變量作為參數(shù)。在主成分分析旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣中,胸圍與乳間距在各自主成分中貢獻(xiàn)率較大,且使用頻率較高、測量難度較小,所以選擇胸圍和乳間距作為自變量。

        5.2 逐步回歸分析

        逐步回歸分析是多元回歸分析中的一種方法,建立方程時選擇顯著影響的自變量建立“最優(yōu)”回歸方程[13]。本文以第一類胸型下胸圍回歸分析為例,由于乳間距與下胸圍不具有顯著相關(guān)關(guān)系,經(jīng)逐步分析后排除乳間距自變量,最終保留胸圍自變量,如表6所示。

        表6 逐步回歸排除的變量

        通過方差分析檢驗(yàn)方程的顯著性,如表7所示,下胸圍回歸模型方差分析中F檢驗(yàn)的顯著性為0.000,說明回歸方程有意義。

        表7 下胸圍回歸模型方差分析

        下胸圍回歸模型系數(shù)如表8所示,得到下胸圍回歸方程為:下胸圍=0.955胸圍-9.167。

        表8 下胸圍回歸模型系數(shù)

        殘差分析通常在檢驗(yàn)回歸分析的合理性中使用,在回歸分析中,因變量的實(shí)際值與其回歸模型估計(jì)值的差稱為殘差。殘差圖可以直觀地展現(xiàn)殘差分析中各點(diǎn)信息,正常情況下殘差結(jié)果基本服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布,在圖中體現(xiàn)為95%的點(diǎn)落在[-2,2][14]。

        對下胸圍回歸方程進(jìn)行殘差統(tǒng)計(jì)分析,殘差圖如圖4所示,下胸圍回歸標(biāo)準(zhǔn)化殘差檢驗(yàn)值在均在[-2,2],說明回歸模型較為理想。

        圖4 下胸圍回歸標(biāo)準(zhǔn)化殘差圖

        5.3 各類別胸部體型回歸模型

        應(yīng)用逐步回歸方法構(gòu)建胸部回歸模型,經(jīng)R2檢驗(yàn),胸部特征參數(shù)中下胸圍、胸厚、下胸厚,胸寬、下胸寬、內(nèi)乳杯弧線、乳根圍、下乳杯弧線8個主要特征變量適合進(jìn)行回歸建模,且通過顯著性檢驗(yàn)與殘差分析,驗(yàn)證回歸模型較為理想。各類體型胸部特征回歸模型如表9所示,其中B代表胸圍,P代表乳間距,a、b、c、d分別表示4類胸型。

        由表9可知,使用逐步回歸分析方法構(gòu)建的胸部特征回歸方程,因體型類別不同具有顯著差異。本文以下胸圍為例,第一、二、四類體型中下胸圍回歸模型主要受胸圍自變量的影響,而第三類體型下胸圍回歸模型同時受胸圍、乳間距兩個自變量的影響。由此可見,不同類別的胸型對應(yīng)不同的特征回歸模型,充分說明了人體胸部形態(tài)的差異性、體型類別的特異性,以及胸型聚類的意義。

        表9 各類體型胸部特征回歸模型

        6 結(jié) 論

        本文使用VITUS三維人體掃描儀隨機(jī)測量了328位18~25歲東北地區(qū)青年女性,提取胸圍、下胸圍等17個特征變量,通過主成分分析得到5個主成分因子,分別為圍度因子、距離因子、高度因子、胸圍差因子和形態(tài)因子。以5個主成分因子為分類指標(biāo),運(yùn)用K均值聚類法將實(shí)驗(yàn)樣本胸部形態(tài)分為4類,選取胸圍和乳間距為自變量,通過逐步回歸法構(gòu)建各類別胸型的回歸模型。經(jīng)特征參數(shù)比較與殘差分析,東北地區(qū)青年女性4類胸型聚類特征明顯,胸部特征回歸建模較準(zhǔn)確。

        本文研究了東北地區(qū)青年女性穿著文胸狀態(tài)下的胸部形態(tài)分類與回歸建模,為該地區(qū)青年女性的胸部形態(tài)及服裝合體性研究提供了參考。因?qū)嶒?yàn)樣本量有限,胸部形態(tài)分類及回歸模型的準(zhǔn)確性還有待提升,研究結(jié)果仍有一定局限性。女性穿著文胸狀態(tài)的胸部形態(tài)特征是上裝結(jié)構(gòu)及合體性研究的基礎(chǔ),基于胸部形態(tài)研究未來可以構(gòu)建胸部及人體參數(shù)化三維模型,深入開展服裝合體性結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、服裝虛擬設(shè)計(jì)、虛擬試衣等相關(guān)研究。

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