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Men's Shirt Pattern Design Part Ⅱ: Prediction of Pattern Parameters from 3D Body Measurements

机译:男式衬衫的图案设计第二部分:通过3D人体测量预测图案参数

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摘要

Part Ⅰ of this two part series of papers has shown that existing pattern drafting methods are much less than adequate for drafting patterns to fit a wide range of body morphology. To solve this problem, this paper considers predicting shirt pattern parameters from 3D body measurements. Two prediction models are reported in the paper. One is established using multiple linear regression and the other using the Artificial Neural Network (ANN). It shows that the ANN model can predict the pattern parameters very accurately, but the linear regression model has the advantage of showing the relationship between the pattern parameters and the specific body measurements. This work is believed to be important to the implementation of apparel mass customization.
机译:这两个系列文章的第一部分表明,现有的模式绘制方法远远不足以用于绘制适合各种人体形态的模式。为了解决这个问题,本文考虑了根据3D人体测量来预测衬衫图案参数。本文报道了两种预测模型。一种是使用多元线性回归建立的,另一种是使用人工神经网络(ANN)建立的。它表明ANN模型可以非常准确地预测模式参数,但是线性回归模型具有显示模式参数与特定身体测量值之间关系的优势。相信这项工作对于实施服装大规模定制至关重要。

著录项

  • 来源
    《繊維学会誌》 |2003年第8期|p.328-333|共6页
  • 作者

    A. P. Chan; J. Fan; W. Yu;

  • 作者单位

    Institute of Textiles and Clothing, The Hong Kong Polytechnic University, Hung Hom, Kowloon, Hong Kong;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 化学纤维工业;
  • 关键词

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