检索结果-南通市图书馆

作者：张贝贝浙江理工大学

学位级别：硕士

服装作为人体的第二层皮肤,其合体性及舒适性逐渐成为除服装时尚度之外的重要评价指标。对于女性而言,胸部尺寸是服装设计尤其文胸设计最重要的数据支撑,直接影响合体性和穿着舒适性。目前,对于女性服装尤其是文胸而言,其不合体的主要... 详细信息

服装作为人体的第二层皮肤,其合体性及舒适性逐渐成为除服装时尚度之外的重要评价指标。对于女性而言,胸部尺寸是服装设计尤其文胸设计最重要的数据支撑,直接影响合体性和穿着舒适性。目前,对于女性服装尤其是文胸而言,其不合体的主要原因有胸部边界定义模糊、胸部形态细分体系不完善以及文胸号型档差较大。为使个性化合体设计能够得到更加广泛的应用,需要对消费者胸部形态进行细分研究。我国标准中采用罩杯大小将胸部分为不同类别,其依据是胸围和下胸围差值,但此分类方法并不能体现胸部各方向立体形态上的区别。因此,对能够表征胸部形态的特征参数进行优化成为了现下胸部形态分析的研究热点之一。本研究选取了158名未婚未孕青年女大学生,通过三维点云手工测量获取了相应的胸部参数数据,提出一种基于标准化定位特征点获取胸部边界的方法,对其胸部形态特征进行分析,建立胸部形态分类规则。同时分析了与形态分类所需参数相关的胸部特征,提出了基于三维点云数据的特征点自动提取方法,最终实现基于三维点云数据的胸部参数自动提取及形态自动识别系统的构建。具体研究内容如下:（1）提出了基于胸部边界标准化特征点定位的胸部参数测量方法根据人体胸部形态特征及预实验总结胸部边界特征点规则,以胸围横截面中乳横宽和乳深的比值作为参考,定义了两种胸部边界特征点定位的规则,包括7个基础点和线、4个辅助点、5条辅助线、3个辅助平面、6个特征点。利用两种定位方法,基于158个三维点云样本通过手工测量获得了18项胸部参数。此标准化特征点的方法可为自动提取乳房参数提供基础。（2）建立了青年女性胸部形态分类规则根据测量的18个胸部细部形态参数,从胸部局部形态和立体形态两方面建立胸部形态分类规则。从局部形态看,将乳房体积、胸围差、上乳房角、下乳弧深比、乳房围深比及乳根围深比6个具有较大离散程度的变量作为聚类指标,将胸部分为扁平圆型、均匀椭圆型、丰满椭圆型3类;从整体乳房的聚拢程度,将乳间距与胸宽的比值作为分类指标,将胸部分为内敛型、中间型、外扩型3类。最终结合两种分类方法,将胸部分为9类,分别为扁平圆-内敛型、扁平圆-中间型、扁平圆-外扩型、均匀椭圆-内敛型、均匀椭圆-中间型、均匀椭圆-外扩型、丰满椭圆-内敛型、丰满椭圆-中间型、丰满椭圆-外扩型,并建立胸型分类判别公式,分类规则在实验样本中的准确率为97.33%,在新增验证样本中的准确率为96.67%,验证了该分类规则的有效性。（3）实现了基于三维人体胸部参数自动提取的胸型自动识别基于各基础点和特征点在人体表面的特征,利用曲线凹凸性质、曲线曲率、曲线拟合、两点间距离、点到直线距离等方法逐步缩小矩阵范围从而确定特征点。为了验证标准化特征点方法的准确性,对主要影响胸部边界的UBP和OBP两个因素进行误差分析,结果表明95.71%UBP和91.43%OBP的误差范围均小于1.5cm,而81.43%UBP和74.29%OBP的误差范围均小于1 cm。再通过特征点使用点到面距离、拟合、弧微分、神经网络预测等方法实现自动提取胸部参数,结合胸部分类规则构建了胸型自动识别系统,自动识别的准确率为86.67%。本研究以三维人体点云数据为基础,结合标准化定位特征点、胸型分类和三维尺寸自动提取等方面,构建了青年女性胸部形态自动识别系统,为人体局部形态自动识别及个性化文胸定制提供参考。

关键词：三维点云标准化测量胸部形态分类尺寸提取自动识别

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武汉地区18-25岁女大学生胸部形态研究及文胸板型自动化生成

武汉地区18-25岁女大学生胸部形态研究及文胸板型自动化生成

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作者：成恬恬武汉纺织大学

学位级别：硕士

文胸的结构直接影响着文胸穿着后的合体性与舒适性。我国的号型标准是在30年前采集并制定的,随着生活水平的提高,人体体型数据发生了一定的改变,而且18-25岁的女大学生胸部与其他年龄段女性胸部存在着一定的差异,所以对女大学生文胸号... 详细信息

文胸的结构直接影响着文胸穿着后的合体性与舒适性。我国的号型标准是在30年前采集并制定的,随着生活水平的提高,人体体型数据发生了一定的改变,而且18-25岁的女大学生胸部与其他年龄段女性胸部存在着一定的差异,所以对女大学生文胸号型标准的研究,直接影响到这一人群的穿衣舒适度。本课题选择了武汉地区的18-25岁女大学生这一群体为实验与研究对象,分别对她们进行了人体数据测量,并集中对这些数据进行了数理统计与特征分析。本次研究共采集了227个18-25岁女大学生胸部数据,并建立了数据文件,主要利用Matlab和SPSS两种软件对所得数据进行处理和分析。首先,对所测得的数据进行预处理,去除5个异常值,再对样本的分布进行分析,发现样本的分布呈正态分布特征,可以采用正态分布方法进行分析;第二,本课题得到女大学生六种胸部形态特征数据后,根据现有国家号型标准对女大学生胸部形态进行分析分类,得出女大学生胸部号型分布情况;第三,利用SPSS对女大学生16个胸部细部特征尺寸进行相关性分析,得出9个相关关系与回归方程;第四,根据回归方程进行文胸板型原型法绘制,得出文胸板型制作公式;最后,通过前面的基础研究,利用Matlab软件通过19个点29条曲线建立了该群体文胸结构图的自动生成系统,其中曲线采取分段法设计,促进了绘制的曲线更加完美和符合人体胸部特征,最终实现了快速自动生成的女大学生文胸版型的仿真化目的,为中小型企业提供了一种廉价高效的打版软件。

关键词：胸部测量数理统计胸部形态分类号型规格自动生成

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针对中年女性胸部下垂情况的文胸结构优化研究

针对中年女性胸部下垂情况的文胸结构优化研究

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作者：祁倩西安工程大学

学位级别：硕士

中年女性的乳房普遍存在下垂问题，这不仅是许多女性关心的话题，同样也是国内外诸多内衣企业关注的问题之一。医学研究显示，女性在哺乳后，乳腺渐渐开始退化，进入成年期后，乳腺内脂肪逐渐增多，腺体结构逐渐减少或萎缩，加上乳房表... 详细信息

中年女性的乳房普遍存在下垂问题，这不仅是许多女性关心的话题，同样也是国内外诸多内衣企业关注的问题之一。医学研究显示，女性在哺乳后，乳腺渐渐开始退化，进入成年期后，乳腺内脂肪逐渐增多，腺体结构逐渐减少或萎缩，加上乳房表面皮肤的松弛，乳房呈现下垂状态。目前国内很多的内衣企业都是直接从国外引进文胸的款式和结构，很少有针对性地研究我国女性的体型特征，特别是不同年龄女性的乳房形态特征，以致现有文胸的合体性较差，无法满足消费者的需求。然而中年女性是社会的中坚力量，在社会和家庭中都处于承上启下的角色。因此无论现在或是将来，针对中年女性的内衣市场都将是规模巨大、充满商机的新兴市场。本文以年龄介于40～55岁的陕西西安地区中年女性为研究对象，通过市场调研，获得目标群体在购买行为、着装态度、对自身体型满意程度、对文胸的合体性满意程度等方面的情况，为之后对文胸的款式和结构设计提供依据。进行静态人体测量，对研究对象的乳房形态进行分析和研究，以乳房上抬度和扁耸度为指标将中年女性的胸部形态分为9类，即：干瘪-轻度下垂、适中-轻度下垂、耸挺-轻度下垂、干瘪-中度下垂、适中-中度下垂、耸挺-中度下垂、干瘪-严重下垂、适中-严重下垂、耸挺-严重下垂。根据每一类乳房的特征数据，求出以乳深和胸围为自变量的主要乳房特征参数的回归方程。深入研究女性乳房特征参数与文胸纸样参数之间的对应关系，针对中年女性乳房下垂的特点，根据相关数据，计算出结构设计时所需要的抬高后的乳深与测量所得的乳深的数学关系式。在分析比较现有文胸纸样设计方法的基础上，以上述9种胸型的中间体适中-中度下垂(B2)这类胸型为例进行结构设计，选择下胸围为85，其余的主要控制参数代入之前求得的回归方程和省道量计算公式、抬高后乳深计算公式得到。通过绘制纸样、样衣试穿、修改纸样，再试穿样衣、修改纸样这一反复实验过程，最终绘制出适合中年女性乳房形态的文胸纸样，同时验证了前面对乳房形态参数回归分析的合理性。将制作出的文胸样衣A与普通文胸B分别进行穿着外观评价和压力舒适性评价对比，结果验证了样衣A的塑形效果和压力舒适性均优于样衣B，进一步验证了本文研究的有效性。制作出的文胸样衣基本符合中年女性下垂的乳房形态，在现有文胸纸样的基础上完成了优化设计，满足了中年女性这一特殊群体对文胸合体性和舒适性的要求，同时也给内衣企业的生产和结构设计提供参考。

关键词：中年女性乳房下垂纸样优化胸部形态分类回归模型

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基于LVQ神经网络的青年女性胸部识别模型构建

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纺织工程学报 2024年第1期2卷 69-79页

作者：沙莎李诗怡迟诚万亚如江学为武汉纺织大学设计创新与纤维科学研究院武汉430073 武汉纺织大学服装学院武汉430073 武汉纺织大学武汉纺织服装数字化工程技术研究中心武汉430073

为提高青年女性胸部形态分类的准确率,填补文胸号型分类体系存在的缺陷,结合青年女性胸部体型特征构建了一种基于LVQ神经网络的青年女性胸部识别模型。研究运用非接触式激光三维技术共采集216个青年女大学生胸部数据,将因子分析提取的9... 详细信息

为提高青年女性胸部形态分类的准确率,填补文胸号型分类体系存在的缺陷,结合青年女性胸部体型特征构建了一种基于LVQ神经网络的青年女性胸部识别模型。研究运用非接触式激光三维技术共采集216个青年女大学生胸部数据,将因子分析提取的9个胸部特征指标采用K-means聚类法,通过手肘图、轮廓系数图确定K值,最终将胸型分为4类。在此基础上构建LVQ神经网络胸型识别模型,以9项胸部特征指标为输入,4种胸型为输出,进行LVQ神经网络的训练。研究结果表明:模型经训练及测试后,识别精度达到95%,Kappa系数为0.932。与BP、PNN神经网络模型相比,在运算效率、模型精度和稳定性方面,LVQ神经网络模型的表现要明显优于其他两种神经网络。

关键词：三维人体测量胸部特征胸部形态分类胸型识别 LVQ神经网络

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