基于形状的三维头面型聚类分析

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传统的号型划分方法不能很好反映人体表面形状的特点,无法很好地满足头盔等适配性要求较高的产品设计需要。三维人体数据携带丰富的人体表面形状信息,采用三维人体数据建立的号型系统将有助于解决上述问题。以447个人头样本为例,提出基于块划分的形状差异描述方式,采用k-means聚类算法对基于块距离的矢量形式下的人头样本进行形状分组,并与最新国军标推荐的采用头宽长指数、头高长指数作为关键参数进行头型划分的结果进行了对比分析。结果表明,二者存在明显差异,表明将来修改标准时可参考本文方法尽量考虑形状上的差异。
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