基于特征距离的腰腹臀部体型分析与个性化女裤样板生成

发布时间：2017-12-22 04:11

  本文关键词：基于特征距离的腰腹臀部体型分析与个性化女裤样板生成　出处：《浙江理工大学》2017年博士论文　论文类型：学位论文

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【摘要】：个性化服装定制的提出满足了人们对服装个性化、合体性的要求,如何利用三维人体数据生成基于体型特征的个性化服装样板一直以来都是研究热点。课题以个性化女裤样板生成为目标,利用腰腹臀部三维人体数据,探讨了构建三维形态分类指标、体型自动识别模型、“人体——服装”模型等关键技术,实现了基于腰腹臀体型特征的个性化女裤样板的生成。为表征腰腹臀部三维形态特征,利用美国[TC]2三维人体测量仪对470名年龄分布在20-24岁之间的在校女大学生进行测量,采集人体点云数据及尺寸信息;通过冒泡排序算法,自动提取了包括大腿围线、臀围线和腰围线在内的共10条表征腰腹臀部数据信息的特征截面曲线,建立了特征线集;通过逆序镜像对称处理,以各特征截面曲线质心为中心,以15°为角度间隔,提取了每条特征截面曲线的13个特征点,共提取了130个特征点,建立了特征点集;根据欧氏距离公式,计算特征点至臀围质心的距离(即特征距离),构建了特征距离集。为建立依据典型指标识别体型类别的方法,借助MATLAB软件,对高维特征距离集进行基于流形学习算法的降维处理,通过剩余方差分析确定了本征维度值为5;结合快速聚类方法和方差分析,确定最佳降维方法为拉普拉斯特征映射(Laplacian Eigenmaps,LE)及最佳体型类别数为4类,建立了细化的体型表;通过R性聚类方法和相关分析,分别提取了Line 1的3个典型指标,Line 4的4个典型指标,Line 7的3个典型指标和Line 10的4个典型指标;借助MATLAB软件,构建了依据典型指标识别体型类别的概率神经网络模型,并通过灵敏度、特异度、误判率和准确率检验了模型的有效性。为构建“人体——服装”模型,根据体型分类聚类中心,用均值获得中间体点云的三维坐标,构建中间体点云矩阵;运用CATIA软件,利用B样条曲线构建了各体型中间体曲线模型,采用放样技术构建了人体三维曲面模型,通过NURBS进行曲面曲线优化,实现了“点——线——面”的人体腰腹臀部模型构建;采用数理统计方法,建立了特征距离与人体基本部位尺寸(腰围、臀围、股上长)的回归模型,计算得到了相应的裤装特征距离;结合图形数学知识,联立参数化方程组,建立了裤装结构的数学模型,通过解析获得裤装三维结构坐标值,构建了裤装型值点矩阵,并建立了基于腰腹臀特征的裤装三维曲面模型,通过比较裤装各型值点松量的分布,进一步验证了裤装模型的个性化差异。为生成个性化女裤样板,根据基本女西裤结构制图基本原理,在已构建的裤装三维曲面模型上确定侧缝及前后腰省位置,通过合理划分曲面区域,展平了裤装曲面,获取初始样板,通过修正初始样板获取了完整的裤装样板;比较分析了各体型裤装样板在后裆倾斜度、前裆倾斜度、侧缝线轮廓、前后腰围比、后裆宽和前裆宽六方面的差异,并通过样裤的制作试穿来完成样板的验证。最后,设计了个性化女裤三维—二维显示系统框架,该系统包括人体数据录入、人体腰腹臀部数据、腰腹臀部体型识别、腰腹臀部三维模型、个性化三维裤装模型与个性化裤装样板6个模块,结合计算机VB程序语言和逆向工程软件对各功能模块进行串联,完成了个性化青年女裤三维—二维显示系统的开发设计。
【学位授予单位】：浙江理工大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TS941.17

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本文编号：1318371