體表特征參數(shù)對遠程人體測量精度的影響

許家?guī)r， 匡才遠

(1.無錫工藝職業(yè)技術(shù)學院 服裝工程系，江蘇 無錫 214200；2.金陵科技學院 藝術(shù)設(shè)計學院，南京 210000)

“互聯(lián)網(wǎng)+”時代，顧客可通過網(wǎng)絡(luò)或手機APP完成服裝款式、面料的在線定制。但遠程人體尺寸的準確獲取仍然是困擾服裝網(wǎng)絡(luò)營銷和量身定制的重要問題[1]。基于人體數(shù)字圖像的遠程人體測量系統(tǒng)，是一項新興數(shù)字化服裝技術(shù)，成本低、操作方便，能滿足現(xiàn)代服裝網(wǎng)上定制的需求，具有較高的實用價值[2]。

非接觸式人體測量法，通過人體的正面和側(cè)面圖像，直接提取高度、寬度、厚度等數(shù)值，再應(yīng)用數(shù)據(jù)擬合獲得人體圍度等尺寸。郭力子等[1]提出對二維圖像實施交互式測量獲取特征部位數(shù)據(jù)，如寬度、厚度、夾角、兩點間距離等，再利用人體擬合曲線方程計算出人體關(guān)鍵部位尺寸。徐慧明等[3]利用圖像分割背景差分法提取人體圖像輪廓，再根據(jù)邊緣檢測、人體部位與身高比值確定關(guān)鍵部位特征點，最后通過消失點方法與比例法的結(jié)合獲取人體參數(shù)尺寸。

尺寸提取精度是遠程人體測量系統(tǒng)的重要問題，影響它的推廣和使用體驗。在遠程非接觸測量系統(tǒng)中，無法從平面圖像上直接確定特征點的位置及特征尺寸，需要按照人體體表特征規(guī)律來間接提取人體尺寸，比如利用各特征點高度與身高的比值確定其高度位置。圍度尺寸不能直接提取，需要通過曲線擬合等進行尺寸預(yù)測。解決尺寸提取精度問題，首要問題選擇合適的體表特征參數(shù)，分析出各體型的特征，建立合理的算法模型。常用的體表特征參數(shù)主要有三種：體表角度、人體寬厚比、襠底高/身高。匡才遠等[4]從人體體表形態(tài)出發(fā)，以代表性人體體表角度為分類參數(shù)，利用二元二次回歸和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真進行圍度尺寸擬合；劉國聯(lián)等[5]從人體圍度截面的扁平程度出發(fā)，將人體部位寬厚度的比值作為體型分類的參數(shù)，利用三維點云圖和人體正側(cè)面照片的提取數(shù)據(jù)，對青年男體圍度尺寸進行測定與分析研究；黃秀麗[6]從人體上下體比例的高度特征出發(fā)，利用襠底高/身高將人體分為3種類型，并用雙橢圓曲線擬合、二階最小二乘回歸分析和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真等服裝常用圍度尺寸進行擬合預(yù)測。

為了進一步提高遠程人體測量系統(tǒng)的精度，本文首先從圖像校正、圖像輪廓、特征尺寸提取方面分析系統(tǒng)的構(gòu)建，再利用體表角度、圍度寬厚比、襠底高/身高建立不同的尺寸提取系統(tǒng)，然后將提取的青年男性寬度、厚度與三維測量數(shù)據(jù)對比分析，最后進行青年男性圍度分類擬合，研究不同體表特征參數(shù)對遠程人體測量精度的影響。

1 人體數(shù)據(jù)獲取

以年齡為l8～26歲的在校未婚青年男學生為研究對象，測量人數(shù)為276人。根據(jù)遠程測量系統(tǒng)的實用要求，測量對象穿著緊身內(nèi)衣，以保證提取數(shù)據(jù)的準確性，如圖1所示。

圖1 人體正、側(cè)面圖像Fig.1 Front and side photos of human body

運用蘇州大學遠程非接觸測量系統(tǒng)和手工測量法，主要從高度、圍度、寬厚度、體表角度四個方面獲取青年男體的體型數(shù)據(jù)，如身高、襠底高、胸圍、腰圍、胸寬、胸厚、肩寬、肩斜角、臀突角等[2]。對數(shù)據(jù)本身進行預(yù)處理，以剔除異常數(shù)據(jù)，保證后續(xù)研究的可靠性和真實性，得到有效人體數(shù)據(jù)255人。

2 遠程人體測量系統(tǒng)

遠程非人體測量系統(tǒng)，可分為用戶終端、數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)和遠程人體測量中心三個模塊[2]。其中遠程人體測量中心是核心技術(shù)模塊，主要包括圖像輪廓提取和尺寸提取兩部分。用戶根據(jù)系統(tǒng)要求提供正、側(cè)面圖像，以及性別、身高等信息。系統(tǒng)先后對圖像進行預(yù)處理、圖像閾值分割、圍度尺寸擬合等過程后，提取人體正側(cè)面尺寸，并進行尺寸校正，最后將測量結(jié)果反饋給用戶，如圖2所示。

圖2 遠程人體測量系統(tǒng)的構(gòu)建Fig.2 Construction of long-range body measurement system

2.1 圖像校正

圖像畸變存在于任何光學相機成像中，分為透視畸變和幾何畸變。其中幾何畸變是影響圖像點坐標質(zhì)量的一項重要因素，分為枕型、桶型和線性三種。相機的CCD(電荷耦合器件)是影響畸變的關(guān)鍵因素，CCD面積越大，圖像畸變越小。相機高分辨率、距離適中拍攝時，畸變程度??；廣角模式近距離拍攝時，畸變程度大。本文選用佳能600D相機，配EF 50 mm F1.2L USM定焦鏡頭作為實驗用相機，拍攝距離4.5 m，后續(xù)研究中可根據(jù)不同CCD面積提供相應(yīng)的圖像拍攝參考。

在被測者相同位置放置標準女全身吊掛人臺(胸圍84 cm)，相機拍攝高度與人臺前腰圍相齊，以減少相機失真對人體上身的影響，如圖3所示。在Coreldraw軟件里測量三張照片的部位數(shù)據(jù)尺寸，再利用所得參數(shù)進行幾何畸變校正，實驗結(jié)果見表1。畸變校正后的人臺尺寸與實際尺寸的差值均在0.5 cm以下，其中身長的誤差最大為0.46 cm，對比國標上裝衣長尺寸允差值±1.5 cm，此誤差在可允許范圍內(nèi)，校正實驗的設(shè)計有效。

圖3 校正實驗Fig.3 Calibration experiment

表1 圖像校正實驗結(jié)果Tab.1 Results of the calibration experiment cm

2.2 圖像輪廓

圖像分割是分離圖像中的物體，把圖像分裂成像素集合，從而準確地分割出目標信息。本系統(tǒng)采用最優(yōu)閾值分割作為人體圖像邊緣提取的圖像分割方法，將RGB圖片轉(zhuǎn)換為二值圖像，再運用孔洞填充、開運算及像素連通性等算法對人體數(shù)字圖像進行處理，最終得到完整的目標人體輪廓[7]，如圖4所示。

圖4 圖像輪廓提取過程Fig.4 The process of picture contour extraction

2.3 特征尺寸提取

根據(jù)人體測量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計結(jié)果可知，人體特征點的高度與身高之間存在顯著關(guān)系，兩者的比值分布在一定范圍內(nèi)[5]。不同的體型特征分類對人體特征點高度與身高比值的聚集度有重要影響，見表2。在人體寬厚比中，將具有相同比值的圍度所對應(yīng)的高度與身高做對比，選取頻數(shù)較多的三類體型為例。

表2 人體特征部位高度與身高比值Tab.2 The proportion of characteristic part height and stature

在獲得的人體圖像輪廓中，利用區(qū)域描繪子(regionprops)從最佳閾值分割的圖像中找出人體的極值點，H身高=abs(h1-h2)。以腰圍位置為例，同一類人體中，腰圍高占身高的比例分布在一定區(qū)間內(nèi)[w1，w2]。根據(jù)腰圍的定義，在[w1，w2]內(nèi)，同一行上左像素點所在列數(shù)與右像素點所在列數(shù)差的絕對值的最小值就是腰寬的像素值，即WH。在人體側(cè)面圖像中(圖5)，[w1，w2]行內(nèi)左右像素點所在列數(shù)差的最小絕對值為腰厚的像素值。以此為原理，可以提取到人體各關(guān)鍵圍度的高度、寬度、厚度。

圖5 人體圖像尺寸提取Fig.5 The extraction of body image sizes

根據(jù)人體圖像邊緣上特征點確定方法，提取人體各部位尺寸，如圖4(c)所示。將圖像提取的66個樣本值與人工測量值進行獨立樣本T檢驗，來驗證其與手工測量值的差異顯著性，檢驗結(jié)果見表3。人體部位圖像提取值與手工測量值不存在明顯差異，平均值之間差值小于1 cm，雙尾檢測P均大于0.05，圖像提取值與照片測量值基本吻合，同時表明基于人體圖像處理的非接觸測量系統(tǒng)的可行性和合理性。

表3 圖像提取值與照片測量值的T檢驗結(jié)果Tab.3 T-test result of the image extraction value and the photo measurement value

3 體表特征參數(shù)分類

3.1 體表角度分類

人體形態(tài)的概念是綜合的，不僅反映對象的高矮、胖瘦，還應(yīng)反映對象的體表曲線。人體體表輪廓隨年齡變化、性別差異而不同，主要體現(xiàn)在肩部、背部、腹部、腰部和臀部等部位[8]。不同部位體表角度可以反映人體局部或整體形態(tài)特征，如肩斜角、臀突角、體側(cè)角、背入角和背側(cè)角等，如圖6所示。同時，體表角度也與人體的其他特征尺寸存在密切關(guān)聯(lián)性[4]。肩斜角涉及到的人體主要尺寸有肩寬、頸圍和右落肩，其中肩斜角與右落肩的相關(guān)系數(shù)為0.874，表明肩斜角越大、右落肩越大，結(jié)構(gòu)制圖中肩斜線越傾斜。臀突角與臀厚的相關(guān)系數(shù)為0.421，表明臀突角在一定程度上能反映人體側(cè)面臀部的變化，臀突角越大，臀部越凸出。體側(cè)角與胸腰圍差、腰臀圍差的相關(guān)系數(shù)為-0.465和-0.446，存在顯著負相關(guān)關(guān)系，表明該角度能較好地反映了人體胸腰圍、腰臀圍之間的體表變化，即胖瘦變化。而背入角是描述背部的傾斜程度(挺胸、正常、駝背)的客觀數(shù)據(jù)指標,它的大小能直觀地展現(xiàn)人體的背部形態(tài)。背側(cè)角與腰臀圍差的相關(guān)系數(shù)為0.589，表明背側(cè)角不僅能反映背部腰臀間的體表形態(tài)，而且能反映腰圍、臀圍間的圍度值變化。

圖6 人體角度部位圖Fig.6 Maps of the body-surface angle

人體體表角度間存在一定的關(guān)聯(lián)性，角度過多會不利于體型分類的科學性。通過SPSS軟件對體表角度的相關(guān)性分析，選取肩斜角、臀突角、背入角3個角度作為典型性體表角度[4]。因體表角度數(shù)值相對較小，如臀突角的平均值只有19.11°，過多的分檔并不利于后續(xù)的體型特征分析。選用標準差將變量進行三分制區(qū)分，最終得到3×3×3=27類體型，見表4。在角度的劃分中，人數(shù)比例上下偏離中間體約10%，呈正態(tài)分布且左右對稱的原則。人數(shù)較多的體型為肩正背正臀正68人、肩溜背正臀正40人、肩正背駝臀正25人和肩平背正臀正21人，10類體型人數(shù)在10人以下。

3.2 人體圍度寬厚比分類

人體的寬度與厚度在服裝的結(jié)構(gòu)設(shè)計中有重要的作用。人體的各個圍度截面呈現(xiàn)了不同的扁平程度，圍度部位的厚、寬度尺寸和截面形狀存在明顯相關(guān)性。因此可將人體部位寬厚度的比值作為人體體型分類的參數(shù)依據(jù)，如胸寬︰胸厚、臀寬︰臀厚[5]。利用IMAGEWARE12將比值相同(胸寬︰胸厚和腰寬︰腰厚)的20個胸圍和腰圍分別繪制在同一坐標軸上，如圖7所示。結(jié)果表明具有相同寬厚比直的人體，圍度形態(tài)特征基本相同，圍度寬厚比作為體型分類是可行的。

首先運用SPSS軟件對人體主要圍度部位的寬厚比值進行預(yù)處理，去除奇異值后，得到胸、腰、腹、臀的比值區(qū)間差約為0.6，頸、大腿、膝、小腿的比值區(qū)間差約為0.3。在檔差的劃分中，檔差過小(如0.02)、過大(如0.2)，都對后續(xù)的人體分類和圍度擬合分析帶來不利影響[5]。在本文的研究中，對不同部位采用不同檔差的分類原則，分別取0.1和0.05，對人體主要圍度按照寬厚度比值進行分檔，結(jié)果見表5。各圍度部位的分檔人數(shù)不均勻，呈現(xiàn)一定規(guī)律分布。

圖7 同寬厚比分類體型的圍度形狀Fig.7 Girth shapes with the same ratio of girth width and thickness

檔差類別1檔差人數(shù)2檔差人數(shù)3檔差人數(shù)4檔差人數(shù)5檔差人數(shù)6檔差人數(shù)胸部寬厚比1.13～1.2261.23～1.32491.33～1.42941.43～1.52801.53～1.62221.63～1.724腰部寬厚比1.16～1.2581.26～1.35751.36～1.451141.46～1.55481.56～1.6581.66～1.752臀部寬厚比1.11～1.2021.21～1.30551.31～1.401101.41～1.50761.51～1.60101.61～1.702頸部寬厚比0.89～0.94131.21～1.30501.00～1.04921.05～1.09611.10～1.14291.15～1.194大腿寬厚比0.76～0.8090.81～0.85270.86～0.90890.91～0.95780.96～1.00381.01～1.055

3.3 襠底高/身高分類

襠底高度關(guān)系到上體長與下體長的比例是否協(xié)調(diào)，在體型上能代表人體的高度特征，如圖8所示。圖8(a)襠底矮的體型，上體稍長，腿型偏短，人整體下沉；圖8(b)襠底中等體型，人體上下體比例適中；圖8(c)襠底高的體型，上體偏短，腿較長，身材高挑[9-10]。在身高相同的情況下，比值越大，腿越長。在時裝或平面模特的選拔中，可采用襠底高/身高的比值可作為衡量腿長的指標，而不僅是參考絕對腿長。襠底高與腰高的數(shù)值關(guān)系，對合體褲裝結(jié)構(gòu)制圖中的上襠(或股上長)有指導(dǎo)意義。

圖8 襠底高/身高人體體型Fig.8 Human body-shape with the ratio of crotch height and body height

將實驗青年男體數(shù)據(jù)，通過剔除現(xiàn)奇異值，確定襠底高/身高的比值范圍在0.402～0.473，利用等分法把符合要求的255個樣本分為三類，如表6所示。分類結(jié)果中，第二類體型樣本數(shù)最多、所占比例71.76%，其次是第三類體型19.20%，第一類體型樣本數(shù)最少只有9.02%。

4 尺寸擬合精度分析

4.1 圍度尺寸擬合

人體長度和圍度數(shù)據(jù)是服裝用主要尺寸。在非接觸人體測量系統(tǒng)中，長度尺寸如身高、肩寬、襠底高、臂長等，可通過在人體圖像上確定特征點后直接提取。圍度尺寸的獲取相對復(fù)雜，只能先提取人體正側(cè)面圖像的圍度部位寬度與厚度，再利用曲線擬合等數(shù)學模型近似擬合具體部位的圍度數(shù)據(jù)。

在對人體各部位圍度尺寸擬合之前，要確定人體寬厚度與圍度之間是否具有相關(guān)關(guān)系。運用SPSS軟件的皮爾遜相關(guān)性分析方法，對非接觸人體測量系統(tǒng)提取的人體寬厚度進行相關(guān)性檢驗，并做出它們的散點圖，計算其相關(guān)性，以腰圍為例，見圖9。相關(guān)性分析結(jié)果表明，人體各圍度與其截面的寬厚值均存在明顯的相關(guān)性，其中人體軀干部位如胸、腰、腹、臀的相關(guān)性最為顯著。

圖9 腰圍部位散點Fig.9 Scatter diagrams of the waist

在對人體圍度的尺寸擬合中，常見的有橢圓曲線擬合、對數(shù)曲線、回歸模型分析、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真等。在基本滿足服裝制作的前提下，從簡便、可靠性的方面來考慮，本文采用二元線型回歸模型，對人體圍度和寬厚度進行分析，得出不同體型分類條件下人體的圍度擬合公式，部分擬合方程見表7—表10。

表7 體表角度分類體型圍度擬合方程Tab.7 Fitting equations of the body girths based on the classification of body-surface angle

表8 寬厚比體型分類圍度擬合方程(胸部、腰部)Tab.8 Fitting equations of the body girths based on the ratio of girth width and thickness (Bust and Waist)

表9 寬厚比體型分類圍度擬合方程(臀部、頸部)Tab.9 Fitting equations of the body girths based on the ratio of girth width and thickness (Hip and Neck)

表10 襠底高/身高體型圍度擬合方程Tab.10 Fitting equations of the body girths based on the ratio of crotch height and body height

4.2 擬合精度分析

選取40人作為檢驗樣本，用人體表角度、寬厚比、襠底高/身高分別進行分類，同時采用相關(guān)的回歸計算模型，預(yù)測他們的圍度尺寸。因3個樣本在人體體型分類后，缺乏對應(yīng)的擬合方程，最終將37人的實際三維測量值與不同體型分類的擬合值進行對比分析。在對比分析中，鑒于人體圍度的差異性，本文利用相對誤差(絕對誤差與三維測量值的比值)來檢驗實驗結(jié)果，并進行對比研究，見表11。

表11 誤差分析結(jié)果Tab.11 Results of the error analysis

驗證結(jié)果表明，在非接觸式測量下，3種人體型分類方法下人體圍度尺寸預(yù)測都具有可行性。其中，人體圍度寬厚比分類的回歸擬合方程其預(yù)測精度更為準確，平均誤差均在1 cm以下，具有較高的實用價值。上下裝尺寸誤差中胸圍允差2 cm，而根據(jù)相關(guān)資料，胸圍85 cm成人在呼吸之間變化量為2.1～3 cm，因此本文認為人體胸圍數(shù)據(jù)精度誤差在2.5 cm，即3%以內(nèi)，符合人體測量要求，并以此推廣到其他圍度尺寸，見表12。

表12 圍度擬合精度對比Tab.12 Comparison of girth fitting precision

注：數(shù)據(jù)為誤差絕對值3%以內(nèi)。

在三類體型特征參數(shù)中，基于圍度寬厚比建立的測量系統(tǒng)預(yù)測精度最佳，在胸圍、腰圍、臀圍、大腿圍等尺寸的預(yù)測誤差超過50%在2%以內(nèi)，尤其在臀圍預(yù)測中，最大誤差值只有3.58%?；谌梭w體表角度的測量系統(tǒng)，在胸圍、腰圍、臀圍的預(yù)測精度較好，尤其在腰圍的預(yù)測精度最好，超過62.2%的尺寸誤差在2%以內(nèi)。鑒于體表角度反映了人體軀干部位的體態(tài)變化，該方法更適用于對人體軀干體型或上裝結(jié)構(gòu)設(shè)計的研究?；谝d底高/身高比分類的測量系統(tǒng)，人體圍度預(yù)測結(jié)果最不理想，在頸圍、胸圍、腰圍、臀圍等部位預(yù)測誤差波動大，有35%以上的預(yù)測值誤差大于5%，但對大腿圍的預(yù)測精度要好于體表角度分類。因此，該方法不適用與對人體軀干部的圍度擬合，只適用于對人下體或下裝的設(shè)計研究。

由于在三維人體測量和照片拍攝過程中，人體姿勢不能完全一致，這也可能導(dǎo)致遠程測量系統(tǒng)精度不夠理想。

5 結(jié) 論

本實驗基于青年男體的圍度數(shù)值，研究不同體表特征參數(shù)對遠程人體測量精度的影響，所得結(jié)論如下：

1)基于圖像校正、輪廓提取的基礎(chǔ)上，利用人體特征點高度與身高比值的定位獲得人體正側(cè)面照的圖像高度、寬度、厚度等數(shù)據(jù)，再對圍度尺寸進行擬合預(yù)測是合理的。表明利用遠程非接觸測量方法對于人體尺寸提取和預(yù)測是可行的。

2)在體表特征參數(shù)中，依據(jù)人體圍度寬厚比分類建立的遠程人體測量系統(tǒng)其整體的預(yù)測精度更為準確。但從人體局部而言，人體體表角度分類更適用于對人體軀干部位形態(tài)研究，可運用到特殊體型的衣身樣板調(diào)整；襠底高/身高比分類則反應(yīng)人下體的形態(tài)比例，對下裝的版型設(shè)計有參考價值。

基于人體圍度寬厚比分類建立的遠程人體測量系統(tǒng)，能夠較好的預(yù)測人體的圍度尺寸數(shù)據(jù)，具有可行性及實用價值。