基于小波系数的青年女性体型分类及原型生成研究

摘要

非接触式三维人体测量技术已被广泛运用于国内外与服装相关的研究中。目前，国内外学者从尺寸参数、体表角度、正侧面轮廓、不同年龄段等方面进行人体体型的研究，但关于体表曲线形态的研究，尤其是与服装结构密切联系的纵截面曲线，已有学者对其进行量化研究，但主要集中于人体纵截面曲线局部特征的研究，并未进行曲线的整体形态研究。因此，为完整表征人体纵截面的曲线形态，需要对人体纵截面曲线的整体形态进行量化研究。
　　本课题从人体纵截面轮廓曲线的小波系数入手，进行青年女性躯干体型的分类。利用小波分析的低频系数作为提取信号的总体特征，曲线对应的低频信息能反映个体体型之间存在的差异性，可以为目前的体型分类提供一种新的方法。
　　研究内容主要有下面几个方面:
　　1.选取264名我校的青年女大学生作为课题研究的实验样本，运用美国[TC]2测量仪得到人体的三维点云信息与人体尺寸信息，运用Imageware13逆向工程软件对人体三维点云数据进行预处理;
　　2.运用几何形状分析法自动抽取人体纵截面的表面轮廓曲线点云数据，对提取的纵截面曲线点云数据进行三次样条函数拟合与小波去噪，并提取纵截面曲线的小波系数;
　　3.根据DB指标确定最佳聚类数，通过聚类分析将青年女性躯干体型细分为4类，并获得细分体型在国标体型中的分布情况，以“国标体型+细分体型”对人体体型进行描述;
　　4.以160/84A的四类细分体型尺寸为例，并以实用原型纸样的绘制方法为例，构建4类细分体型对应的原型纸样，并对细分体型的原型纸样进行描述;
　　5.通过小波系数区分人体躯干体型，采用LVQ神经网络建立青年女性人体躯干部位体型的识别模型，测试的识别率比较高，总的测试识别率达到了97.4％。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 课题的研究背景及研究意义

1．1．1 课题的研究背景

1．1．2 课题的研究意义

1．2 相关研究现状

1．2．1 人体体型研究现状

1．2．2 特征点提取研究现状

1．2．3 截面曲线研究现状

1．3 课题主要研究内容

1．4 课题创新点

1．5 课题研究思路

1．6 章节安排

第二章 人体点云数据采集及纵截面提取

2．1 三维人体扫描

2．1．1 样本容量

2．1．2 实验对象

2．1．3 实验仪器的介绍

2．1．4 实验条件及要求

2．2 三维人体测量项目与测量数据分析

2．2．1 人体测量项目

2．2．2 数据检验

2．2．3 基本数据分析

2．3 人体纵截面自动提取

2．3．1 逆向工程软件简介

2．3．2 点云数据预处理

2．3．3 纵截面自动提取

2．4 本章小结

第三章 纵截面曲线形态分析

3．1 纵截面曲线拟合

3．2 小波分析理论

3．2．1 多分辨率分析

3．2．2 小波阈值

3．3 纵截面曲线去噪

3．4 小波系数计算

3．5 本章小结

第四章 基于小波系数的人体体型细分研究

4．1 基于国标的体型分类

4．2 基于小波系数的人体体型细分

4．2．1 最佳聚类数的确定

4．2．2 纵截面体型分类

4．3 “国标+纵截面体型”标识与样本分布

4．4 青年女性服装原型纸样的生成

4．4．1 细分体型的中间体尺寸统计

4．4．2 服装原型纸样的构建与比较

4．5 本章小结

第五章 人体躯干体型识别模型构建

5．1 LVQ神经网络的介绍

5．1．1 模型的内部构造

5．1．2 LVQ神经网络的优点

5．2 模型的构建

5．2．1 输入数据的降维处理

5．2．2 神经元数目的计算

5．2．3 学习速率的计算

5．3 模型训练与测试结果的分析

5．3．1 模型训练分析

5．3．2 模型测试分析

5．4 本章小结

第六章 结论与展望

6．1 结论

6．2 展望

参考文献

附录

攻读学位期间研究成果

致谢