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题名青年男性颈肩部轮廓量化分析与形态匹配
- 1
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作者
张健
徐凯忆
赵崧灵
顾冰菲
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机构
浙江理工大学服装学院
浙江省服装工程技术研究中心
丝绸文化传承与产品设计数字化技术文化和旅游部重点实验室
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出处
《针织工业》
北大核心
2024年第9期71-76,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(61702461)
中国纺织工业联合会应用基础研究项目(J202007)
+2 种基金
浙江省哲学社会科学规划艺术学课题资助项目(24NDJC171YB)
浙江理工大学科研业务费专项资金资助项目(24076114Y)
浙江理工大学优秀研究生学位论文培育基金项目(LW-YP2021054)。
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文摘
以190名青年男大学生为研究对象,通过照片测量法、三维人体扫描法获取人体正侧面照片及三维点云数据。基于三维点云数据,提取颈肩部轮廓曲线进行椭圆傅立叶拟合得到椭圆系数,经主成分分析和聚类分析,将青年男性颈肩部正侧面形态各分为3类。采用角度半径和欧几里得距离实现二维照片与三维点云数据之间的匹配,并验证匹配准确率。结果显示:颈肩部正面轮廓匹配验证准确率达92.5%,侧面轮廓匹配验证准确率达95.0%。该研究为基于人体照片的人体形态研究提供了理论依据。
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关键词
颈肩部形态
人体轮廓
椭圆傅立叶
体型分类
青年男性
二维照片
角度半径
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Keywords
neck-shoulder shape
Human Contour
Elliptical Fourier
Body Classification
Young Male
2D Photos
AngularRadius
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分类号
TS941.17
[轻工技术与工程—服装设计与工程]
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题名基于二维图像的青年女性颈肩部形态自动识别
被引量：6
- 2
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作者
王婷
顾冰菲
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机构
浙江理工大学服装学院
浙江省服装工程技术研究中心
丝绸文化传承与产品设计数字化技术文化和旅游部重点实验室
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出处
《纺织学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第12期111-117,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(61702461,61702460)
中国纺织工业联合会科技指导性项目(2018079)
+2 种基金
中国纺织工业联合会应用基础研究项目(J202007)
浙江理工大学科研业务费专项资金资助项目(2020Q051)
浙江理工大学服装服饰文化创新团队项目(11310031282006)。
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文摘
为实现青年女性颈肩部形态的自动识别,首先基于202名在校青年女性的三维点云数据,测量了15个颈肩部形态相关参数,通过分析确定出离散程度较大的形态参数,包括肩斜角、背入角、肩矢额径比和腋下矢额径比;然后结合这4个重要体型参数,对青年女性颈肩部形态进行细分并建立各类体型的分类规则;最后基于青年女性正面与侧面二维照片,通过提取人体轮廓和识别特征点获得颈肩部体型分类所需参数,根据体型分类规则实现颈肩部形态的自动识别。结果表明:青年女性颈肩部形态可分为4类,即圆宽肩体、扁窄肩体、圆落肩体、驼背扁肩体,分别占样本总数的25.53%、23.94%、25.59%和23.94%;通过对40名测试样本进行基于正、侧面二维照片的颈肩部形态自动识别验证,准确率达到90%,说明基于本文方法构建的颈肩部体型自动识别系统是有效的。
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关键词
颈肩部形态
体型分类
图像
尺寸提取
自动识别
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Keywords
neck-shoulder shape
body classification
image
size extraction
automatic identification
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分类号
TS941.17
[轻工技术与工程—服装设计与工程]
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题名基于图像的人体颈肩部三维模型构建
被引量：6
- 3
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作者
王婷
顾冰菲
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机构
浙江理工大学服装学院
浙江省服装工程技术研究中心
丝绸文化传承与产品设计数字化技术文化和旅游部重点实验室
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出处
《纺织学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第1期125-132,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(61702461,61702460)
中国纺织工业联合会科技指导性项目(2018079)
+2 种基金
2020年“纺织之光”应用基础研究项目(J202007)
浙江理工大学科研业务费专项资金资助项目(2020Q051)
浙江理工大学服饰文化创新团队项目(11310031282006)。
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文摘
为实现个性化服装在线设计和虚拟试衣,提出一种基于人体正侧面照片的尺寸测量及建模方法。首先结合202名青年女性的三维点云数据确定与人体颈肩部形态相关的8个特征截面层,以各截面层中心点为基准点每隔10°测量角度半径并分析其与截面厚度、宽度之间的关系,建立各截面层的曲线形态规则。然后基于人体正侧面照片进行图像分割以提取人体轮廓,通过人体高度比例关系识别颈肩部特征点所在高度区域,结合颈肩部形态规律提取各特征截面层曲线形态规则所需参数。最后根据曲线形态规则和人体测量参数,通过NURBS曲面建模实现基于人体正侧面照片的颈肩部三维模型构建。结果表明:基于人体照片提取的人体基本参数值的误差百分比均小于5%,且使用该方法构建的三维模型与真实值之间的误差绝对值均在1 cm或1°以内。
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关键词
颈肩部形态
人体照片
尺寸提取
曲线规则
三维建模
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Keywords
neck-shoulder shape
human body photos
size extraction
virtual fitting
3-D modeling
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分类号
TS941.17
[轻工技术与工程—服装设计与工程]
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题名基于二维照片的青年男性颈肩部形态分类与识别
被引量：2
- 4
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作者
张健
徐凯忆
赵崧灵
顾冰菲
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机构
浙江理工大学服装学院
浙江省服装工程技术研究中心
丝绸文化传承与产品设计数字化技术文化和旅游部重点实验室
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出处
《纺织学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第5期143-149,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(61702461,61702460)
中国纺织工业联合会应用基础研究项目(J202007)
+2 种基金
浙江理工大学科研业务费专项资金资助项目(2020Q051)
浙江理工大学优秀研究生学位论文培育基金项目(LW-YP2021054)
浙江理工大学服装服饰文化创新团队项目(11310031282006)。
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文摘
为探究青年男性颈肩部形态分类并实现基于照片的自动识别,首先通过三维人体扫描仪获取180名男大学生颈肩部的点云数据,测量了22个与男性颈肩部形态相关的特征参数;然后根据变异系数分析选取前倾角、背入角、肩斜角、颈肩宽比、颈横矢径比作为聚类分析变量,对颈肩部形态进行分类并总结判别规则;最后结合人体二维照片提取体型分类所需参数,构建了颈肩部形态自动识别系统。结果显示:青年男性颈肩部形态可分为落肩圆颈体、前倾圆颈体、宽颈直体3类,构建的形态自动识别系统的判别准确率达到93.33%,说明本文方法可行且有效,可满足消费者个性化定制的需求。
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关键词
颈肩部形态
体型分类
二维照片
体型自动识别
服装个性化定制
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Keywords
neck-shoulder shape
body classification
2-D photographs
automatic body identification
clothing personalized customization
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分类号
TS941.17
[轻工技术与工程—服装设计与工程]
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