纺织学报 ›› 2022, Vol. 43 ›› Issue (05): 143-149.doi: 10.13475/j.fzxb.20210506507

• 服装工程 • 上一篇    下一篇

基于二维照片的青年男性颈肩部形态分类与识别

张健1, 徐凯忆1, 赵崧灵1, 顾冰菲1,2,3()   

  1. 1.浙江理工大学 服装学院, 浙江 杭州 310018
    2.浙江省服装工程技术研究中心, 浙江 杭州 310018
    3.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, 浙江 杭州 310018
  • 收稿日期:2021-05-25 修回日期:2022-01-07 出版日期:2022-05-15 发布日期:2022-05-30
  • 通讯作者: 顾冰菲
  • 作者简介:张健(1997—),男,硕士生。主要研究方向为数字化服装技术。
  • 基金资助:
    国家自然科学基金项目(61702461);国家自然科学基金项目(61702460);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)

Classification and recognition of young males' neck-shoulder shape based on 2-D photos

ZHANG Jian1, XU Kaiyi1, ZHAO Songling1, GU Bingfei1,2,3()   

  1. 1. School of Fashion Design & Engineering, Zhejiang Sci-Tech University, Hangzhou, Zhejiang 310018, China
    2. Clothing Engineering Research Center of Zhejiang Province, Hangzhou, Zhejiang 310018, China
    3. Key Laboratory of Silk Culture Heritage and Products Design Digital Technology, Ministry of Culture and Tourism, Hangzhou, Zhejiang 310018, China
  • Received:2021-05-25 Revised:2022-01-07 Published:2022-05-15 Online:2022-05-30
  • Contact: GU Bingfei

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53

摘要：

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。

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

Abstract:

In order to explore the classification of the neck and shoulder shape of young men and to facilitate the automatic recognition based on 2-D photos, this study obtained the point cloud data of 180 male college students using a three-dimensional body scanner, and measured 22 characteristic parameters relating to the male neck and shoulder shape. According to the analysis of the coefficient of variation, the forward angle, back angle, shoulder oblique angle, neck-to-shoulder width ratio, and neck transverse sagittal diameter ratio were selected as cluster analysis variables to classify the neck and shoulder shapes for establishing the discriminant rules. Combining the 2-D photos of the human body to extract the parameters required for body type classification, an automatic recognition system for the shape of the neck-shoulders was constructed. The results show that the neck-shoulder shape of young men can be divided into three types, namely round-neck-drop-shoulder, forward-round-neck and wide-neck-straight-body. The discrimination accuracy rate of the constructed form automatic recognition system reached 93.33%, indicating that this method is effective and feasible, and can meet the needs of consumers' personalized customization.

Key words: neck-shoulder shape, body classification, 2-D photographs, automatic body identification, clothing personalized customization

中图分类号: 

  • TS941.17

图1

颈肩部形态参数测量示意图"

表1

颈肩部形态参数具体定义"

序号 测量项目 测量及计算方法 序号 测量项目 测量及计算方法
1 身高(H) 头顶点至地面的垂直距离 12 腋下宽(WA) 左腋点(PLA)与右腋点(PRA)的水平距离
2 肩腋角(ANA) 肩端点(PLS)和腋下点(PLA)的连线与水平线的夹角 13 腋下厚(TA) 腋下部截面中心厚度
3 肩斜角(AST) 侧颈点(PSN)和肩端点(PLS)的连线与水平线的夹角 14 颈横矢径比(RN) 颈宽(WN)/颈厚(TN)
4 背入角(ADE) 侧面背部最凸点(PB)和下后颈点(PDBN)(第7颈椎点)的连线与垂直线的夹角 15 肩横矢径比(RS) 肩宽(WS)/肩厚(TS)
5 前倾角(AFL) 侧视图中颈部线条与垂直线的夹角 16 腋下横矢径比(RA) 腋下宽(WA)/腋下厚(TA)
6 肩弓角(ASA) 肩部截面曲线前后中点与左肩端点所成夹角 17 颈肩宽比(RWNS) 颈宽(WN)/肩宽(WS)
7 颈宽(WN) 左颈点(PLN)与右颈点(PRN)的水平距离 18 颈腋宽比(RWNA) 颈宽(WN)/腋下宽(WA)
8 颈厚(TN) 上前颈点(PUFN)与上后颈点(PUBN)的水平距离 19 肩腋宽比(RWSA) 肩宽(WS)/腋下宽(WA)
9 前颈角(AFN) 侧视图中颈部与上身的夹角 20 颈肩厚比(RTNS) 颈厚(TN)/肩厚(TS)
10 肩宽(WS) 左肩端点(PLS)与右肩端点(PRS)的水平距离 21 颈腋厚比(RTNA) 颈厚(TN)/腋下厚(TA)
11 肩厚(TS) 肩部截面中心厚度 22 肩腋厚比(RTSA) 肩厚(TS)/腋下厚(TA)

表2

相关参数描述统计分析"

指标 AFL/(°) ADE/(°) AST/(°) RWNS RN WN/cm RS TS/cm RWNA TN/cm RTNS
最大值 38.00 28.40 34.95 0.52 1.60 18.90 3.40 18.00 0.57 17.26 1.07
最小值 8.90 9.41 14.32 0.28 0.82 10.70 1.98 10.40 0.34 9.90 0.69
平均值 23.66 18.96 24.43 0.39 1.17 14.16 2.68 13.81 0.42 12.14 0.88
标准差 5.52 3.90 4.52 0.05 0.14 1.62 0.28 1.43 0.04 1.18 0.08
变异系数/% 23.34 20.57 18.51 13.14 12.28 11.46 10.45 10.35 9.52 9.72 9.09
指标 TA/cm RA RTNA RTSA ASA/(°) WS/cm ANA/(°) RWSA WA/cm AFN/(°) H/cm
最大值 25.50 2.21 0.74 0.89 88.50 43.70 98.10 1.28 40.10 147.33 180
最小值 15.60 1.32 0.47 0.58 57.18 29.93 64.50 0.91 29.00 114.20 162
平均值 19.58 1.75 0.62 0.71 71.41 36.69 83.91 1.08 34.12 131.92 173.85
标准差 1.87 0.15 0.05 0.06 5.95 2.56 5.49 0.07 2.00 7.35 5.765
变异系数/% 9.55 8.57 8.06 8.43 8.33 6.97 6.55 6.48 5.86 5.57 3.32

图2

最佳聚类数目确定方法"

表3

聚类分析结果"

变量 聚类均方 组间自由度 误差均方 组内自由度 F值 Sig. 聚类中心
1 2 3
前倾角AFL 1 544.572 2 10.958 171 140.958 0.000 20.584 0 29.325 3 20.533 6
背入角ADE 229.870 2 13.872 171 16.571 0.000 20.662 1 20.341 7 17.037 5
肩斜角AST 877.361 2 9.885 171 88.760 0.000 29.178 9 25.545 0 21.241 8
颈肩宽比RWNS 0.014 2 0.003 171 5.190 0.006 0.362 9 0.383 3 0.394 0
颈横矢径比RN 0.090 2 0.020 171 4.390 0.014 1.148 5 1.135 8 1.209 1
各类人数 — — — — — — 54 63 57
各类占比/% — — — — — — 31.03 36.21 32.76

图3

颈肩部3类不同形态对比"

表4

判别规则"

聚类类别 判别规则
1 F1>F2且F1>F3
2 F2>F1且F2>F3
3 F3>F1且F3>F2

图4

图像采集和轮廓提取"

图5

颈肩部坐标点标注"

表5

参数计算公式"

参数 相关特征点 计算方法
前倾角AFL 前上颈点PUFN、前下颈点PDFN AFL=arctan{abs[(yPUFN-yPDFN)/(xPUFN-xPDFN)]}×180°/π
背入角ADE 背凸点PD、后下颈点PDBN ADE=arctan{abs[(yPDBN-yPB)/(xPDBN-xPB)]}×180°/π
肩斜角AST 侧颈点PSN、左肩点PLS AST=arctan{abs[(xPSN-xPLS)/(yPSN-yPLS)]}×180°/π
颈肩宽比RWNS 左颈点PLN、右颈点PRN、左肩点PLS、右肩点PRS RWNS=abs[(yPRN-yPLN)/(yPRS-yPLS)]
颈横矢径比RN 左颈点PLN、右颈点PRN、上后颈点PUBN、上前颈点PUFN RN=abs[(yPRN-yPLN)/(yPUFN-yPUBN)]

图6

颈肩部形态自动识别结果"

表6

误差分析表"

参数 取值方式 均值 标准差 平均误差 误差范围 配对样本T检验显著性
肩斜角 照片提取值 28.760 5° 3.119 9° 0.860 1° -1.877 1°~1.895 6° 0.937
点云测量值 28.775 5° 2.899 1°
背入角 照片提取值 21.821 3° 4.040 8° 0.837 6° -1.807 7°~1.730 7° 0.616
点云测量值 21.727 3° 4.181 6°
前倾角 照片提取值 23.070 2° 4.655 9° 0.628 2° -1.235 6°~1.707 5° 0.713
点云测量值 23.019 4° 4.686 1°
颈横矢径比 照片提取值 0.947 7 0.110 7 0.146 5 -0.137 0~0.071 1 0.398
点云测量值 1.081 4 0.105 9
颈肩宽比 照片提取值 0.323 9 0.020 7 0.025 9 -0.097 8~0.046 6 0.581
点云测量值 0.327 2 0.034 3
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