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胸型是文胸结构设计的基础,它与文胸的匹配程度决定了文胸穿戴的合体性与舒适性。现行的国标文胸号型仅根据下胸围及上下胸围差的值划分尺码,无法反映胸型的差异,导致消费者在购买内衣时,需经过反复试穿才能确定文胸号型。因此,建立以胸型细分为基础的文胸号型推荐系统可辅助消费者挑选合适的文胸号型。本课题从乳房横截面曲线、矢状面曲线及乳底曲线入手,根据三条曲线的平均曲率半径参数进行胸型分类,并实现了胸型的快速识别与文胸号型自动推荐。课题为现有的胸型研究提供了新的思路,并为文胸产品的个性化定制及虚拟试衣奠定了基础。本课题主要包括以下几个方面的内容:1.选取266名18-25岁的在校未孕女大学生作为实验对象,通过三维人体扫描获得点云数据。2.利用Rapidform逆向工程软件定义乳房特征点,建立乳房局部坐标系。根据局部坐标系提取了乳房三个维度的曲线,包括乳房横截面曲线、矢状面曲线及乳底曲线。测量三条曲线的纵上、纵下、纵总、横内、横外、横总、底内、底外、底总共9个平均曲率半径参数,作为描述乳房形态的指标。3.选取并测量简单常用且可与文胸样版相结合的人体尺寸参数,对这些尺寸参数与平均曲率半径参数间的相关性进行分析,并在此基础上建立平均曲率半径参数的回归模型,模型的精度均较高。4.将平均曲率半径参数作为分类指标,采用优化初始中心的K-means聚类算法进行聚类,并利用伪F统计量判别最佳聚类数,最终将胸型分为7类。提出了一种“国标文胸号型+胸型分类”的新文胸号型,并对不同胸型的文胸结构设计提出了建议。5.利用MATLAB软件构建LVQ神经网络胸型识别模型,经训练及测试后,模型识别精度达到98%。6.使用Visual Studio 2013,在NET Framework 4.0下开发了青年女性文胸号型推荐系统,包含四个模块:用户信息及尺寸录入、平均曲率半径计算、文胸号型推荐、乳房形态曲线显示。经测评,该系统操作便利,功能完善,可准确推荐文胸号型。