中國東部地區青年女性人體體型分類

余佳佳， 李 健

(北京服裝學院 服裝藝術與工程學院， 北京 100029)

人體作為服裝的載體，在接受服裝保護與美化的同時也決定著服裝的造型及構成。研究人體體型，即通過分析人體各部位之間的尺寸、形態關系，掌握各體型特點，對服裝設計及相關產品的研究具有非常重要的意義。

已有研究中，申亞楠[1]以身體質量指數(BMI)和身胸比為人體體型特征變量，對中小學生體型進行分類。王祺明[2]將人體胸部、腰部、臀部截面面積與其周長平方的商作為特征變量，將女性體型細分為扁體型、中間體型、圓體型。金娟鳳等[3]利用冒泡排序法對人體肩部特征點進行自動提取，基于肩部特征點進行肩部橫截面形態分析，利用聚類分析和方差分析將人體肩部分為4類。蔡倩云[4]通過計算女性人體截面中心點到所對應截面邊界的向量模長模量對女性上體進行分類。姚怡等[5]基于人體前后中心線、胸點、背突點、臀突點的矢狀面曲線以及人體肩部、側縫處冠狀面曲線對人體縱截面體型進行分類；Lee Nahm Sik等[6]利用三維傅里葉描述子對人體橫截面輪廓進行提取，通過分層聚類對人體體型進行聚類分析；Young Lim Choi等[7]利用體表角對人體側面形態進行描述，將人體側面分為了4類；Mi Kyung Yoon等[8]基于三維空間向量方向角對男性人體上半身形態進行分類。

上述研究利用不同方法針對不同目的進行體型分類研究，取得了不同的成果，但從方法上看，多基于單一的人體截面形態特征或人體尺寸特征來進行人體體型分析，而將形態特征與尺寸特征結合進行人體體型的研究較少，并不能從整體的、三維的層面對人體體型進行準確描述。本文將乳下圍扁平率作為人體體型分類的形態指標，結合身腰比、胸腰差、臀腰差等尺寸特征指標，通過分層聚類的方法對人體體型進行分類研究。

1 數據采集和預處理

1.1 人體數據采集

1.1.1 實驗對象

考慮體型劃分結果后期在網絡定制等方面的應用，本文將各地區經濟發展情況納入考量，依據中國東部地區省份劃分方法[9]，選取籍貫及生長地在北京、天津、河北、山東、江蘇、上海、浙江、福建、廣東9個省市的20～35歲青年女性作為實驗對象。根據GB/T 22187—2008《建立人體測量數據庫的一般要求》中人體測量最小樣本量計算方法，計算出本文實驗所需最小樣本量為131人。樣本采集量為412人。

1.1.2 人體數據測量項

參考GB/T 16160—2017《服裝用人體測量的尺寸定義與方法》進行人體測量項目的確定。選取身高、下頜點高、前頸窩點高等共計18項作為高度測量項；選取頸根圍、胸圍、乳下圍等共計10項作為圍度測量項；選取頸根寬、乳點間距、乳點位寬等共計14項作為寬度測量項；選取頸根厚、乳頭點位厚、胸圍位中心厚等共計12項作為厚度測量項；選取背長、頸側點-肩胛骨上部后突點、后長、等共計12項作為實長測量項。最終獲取高度、圍度、寬度、厚度、實長共計66項測量項。

1.1.3 測量方法

本文實驗主要采用三維掃描測量法，利用德國HumanSolutions/VITUS SMART XXL三維人體掃描儀進行三維數據的獲取。對于手工和三維數據一致性[10]欠佳的乳點位寬、乳下圍位寬、腰圍位寬、臀圍位寬、小腿最突點位寬、小腿最小圍位寬、肩幅等項目用馬丁測量法進行補充測量。

1.1.4 實驗條件及要求

實驗環境溫度為(27±3) ℃，濕度為(60±10)%。根據GB/T 23698—2009《三維掃描人體測量方法的一般要求》，志愿者穿著肉色計測文胸及短褲，頭部佩戴彈性計測帽，測量時立于人體站姿定位板，目視前方，自然呼吸。本文實驗所有測量條件和著裝完全一致。

1.1.5 數據獲取

選取一名經專業人體測量培訓的測量人員對樣本進行特征點標識，用HumanSolutions三維掃描儀對樣本進行全身掃描，獲取人體點云數據；借助日本TTM馬丁計測儀和萊賽激光的LSG 649SPD-3激光標線儀對補測項目進行手工測量。利用Rpiadform XOR逆向工程軟件對三維掃描人體點云數據進行異常點云刪除、點云封裝、斷面修正、搭橋補洞等步驟，獲取完整的三維人體模型，在軟件中根據標識點對各部位尺寸進行手動測量。取3次測量結果均值作為對應部位測量值。

1.2 數據預處理

對數據進行奇異值檢驗及正態檢驗。對問題數據進行查驗和處理，最終獲取有效樣本407人。所測項目符合正態分布。

2 青年女性人體體型特征變量提取

2.1 人體數據因子分析

將所得人體數據利用SPSS進行因子分析，分析比較各因子特征值及累積貢獻率，確定最佳因子提取數。如表1所示，最終提取7個主成分對人體體型特征進行描述，累積貢獻率為83.519%。

表1 人體數據因子分析結果Tab.1 Analysis results of human data factor

利用最大方差法對因子載荷矩陣進行旋轉，得到各成分所包含的變量信息，根據同一成分中所包含的變量共性，對成分進行命名。

第1主成分為人體豐滿度因子，貢獻率為44.76%。包含腰圍、乳下圍位厚、乳下圍、腰圍位厚等表征人體豐滿度的變量。

第2主成分為人體高度因子，貢獻率為22.85%。包含后腋點高、乳下圍位高、前腋點高、前頸窩點高等表征人體高度的變量。

第3主成分為人體小腿因子，貢獻率為4.31%。包含小腿最小圍、小腿最小圍位厚、小腿最小圍位寬(右)、小腿最突圍厚等表征人體小腿形態的變量。

第4主成分為人體下肢寬度因子，貢獻率為3.56%。包含變量臀圍位寬、臀溝位寬(右)、膝圍位寬(右)。

第5主成分為人體軀干因子，貢獻率為3.35%。包含后長、前中心長、前長、背長。

第6主成分為人體肩部因子，貢獻率為2.71%。包含變量肩寬2(SNP-SP2)、肩寬1(SNP-SP1)、肩幅(SP1)。

第7主成分為人體前腋點因子，貢獻率為1.99%。包含兩腋點間實長(前)、前腋點位寬。

2.2 人體尺寸特征變量提取

對所獲取的7個主成分進行雙變量相關性分析，取相關系數均值最大且具有測量便捷性的變量作為人體尺寸特征變量用于后期體型分類。

通過雙變量相關性分析結果，確定將腰圍、乳下圍、腹部前突點圍、胸圍、體重、臀圍作為人體豐滿度因子特征變量；將身高作為人體高度因子特征變量，將小腿最突圍作為人體小腿因子特征變量，將臀溝位寬(右)作為人體下肢寬度特征變量，將后長、前長作為人體軀干因子特征變量，將肩寬1(SNP-SP1)和肩寬2(SNP-SP2)作為人體肩部因子特征變量。上述提取的尺寸特征變量相關系數均值均∈(0.8,1.0)，即與其他變量具有極強相關性，同時測量數據容易獲取，能夠表達原樣本大部分的信息。此外，由于人體前腋點因子的貢獻率較低，通過提取并驗證后，體型的分類不理想，所以最終不對該成分進行特征變量的提取。

2.3 人體整體形態特征變量提取

基于GB/T 1335.2—2008《服裝號型 女子》中的體型分類方法，對女性臀溝以上部位進行體型分析，通過增加人體整體形態特征變量，對人體體型進行全面描述。

結合所提取的人體尺寸特征變量，選用如表2所示的體質指數、高瘦指數、豐滿指數、圓度指標作為人體體型形態指標對人體整體形態進行描述。其中，選用體質指數中的BMI和肥胖度作為輔助指標，協助進行人體高瘦指數的選擇。

表2 人體整體形態特征變量Tab.2 Characteristic variable of overall somatotype

高瘦指數用以表征人體的高瘦或矮胖。基于所提取的豐滿度因子及高度因子特征變量，派生出身胸比、身腰比、身臀比，并分別與BMI及肥胖度的綜合相關關系系數進行對比。經比較，選擇與體質指數綜合相關性最強的身腰比作為衡量人體高瘦或矮胖的高瘦指數。

豐滿指數用以表征人體圍度方向上的形態特征。基于所提取的豐滿度因子特征變量，可派生出胸腰差、胸腹差、腰腹差、臀腰差、臀腹差。考慮到后期測量的便捷性及準確性，將胸腰差、臀腰差作為描述人體整體形態的豐滿指數特征變量。

圓度指標用以表征人體軀干圓度、扁度。對胸圍、乳下圍、腰圍、腹部前突點圍、臀圍扁平率進行相關性分析，求各扁平率相關系數均值。由結果可知，乳下圍扁平率的相關系數均值最大，與其他扁平率相關性較強，能較好代表人體胸部至臀部的整體扁平情況。同時，從人體結構上看，乳下圍部位形態由人體胸骨、肋骨共同決定，相較于其他部位扁平率更能準確地體現人體的扁平程度，因此將乳下圍扁平率選作描述人體整體扁平率的形態特征指標。

綜上，提取身腰比、胸腰差、臀腰差以及乳下圍扁平率作為人體整體形態特征變量。

3 青年女性人體體型分類

3.1 人體體型特征變量聚類分析

對人體體型特征變量進行分層聚類分析，根據分類結果及綜合因素確定最佳聚類數，并依據所分類內樣本特征對各類進行特征命名。

以乳下圍扁平率作為形態特征變量進行第1層聚類。比較各聚類數，將測量樣本聚為3類，如表3所示。

表3 乳下圍扁平率聚類中心Tab.3 Clustering center of under-bust flatness ratio

比較表3中各乳下圍扁平率聚類中心，將第1類乳下圍扁平率命名為正常組；第2類乳下圍扁平率聚類中心較其他2類聚類中心小，將其命名為圓體組；第3類乳下圍扁平率聚類中心較其他2類聚類中心大，將其命名為扁體組。

基于第1層聚類結果，以身腰比、胸腰差、臀腰差作為尺寸特征變量，選用K-Means對不同組別測量樣本進行第2層聚類。為預先確定聚類數目，利用混合F統計量[11]均值對最佳聚類數目進行討論。具體計算公式如下：

(1)

(2)

由式(1)、(2)可知，當Fm的值越大，類內樣本聯系越緊密，不同類間樣本聯系越疏遠。然而，由于倒數加權致使數值較小的F(k)值對最終的Fm計算值影響過大，為能同時滿足適用于多維變量且能使最終的F統計量能夠較為均衡的體現各變量F值影響的要求，對Fm進一步求均值，進而確定最佳聚類數。具體計算公式如下：

(3)

同時，依據前人研究結果[12]，聚類數c的范圍應處在2≤c≤int，即正常體組女性樣本量為169，聚類數應在[2，13]取得；圓體組女性樣本量為170，聚類數應在[2，13]取得；扁體組女性樣本量為68，聚類數應在[2，8]取得。根據式(3)計算各組不同聚類數目的Fam值并考慮實際分類效果，最終將正常體女性體型分為6類，圓體女性體型分為4類，扁體女性體型分為4類，共14類。

計算各體型特征變量的均值，并以此為基準分別向兩側進行等距范圍劃分，得到體型特征變量取值范圍。結合各體型特征變量均值及實際操作需求對范圍進行微調，得到適用于實際操作的特征變量取值范圍并進行命名。具體數值如表4～7所示。其中：v、w、u、倒v、n、m分別表示人體上身或下身豐滿情況；S胸腰差代表胸腰差正常體；S臀腰差代表臀腰差正常體。此外，為使所取范圍適用于實際應用，對臀腰差范圍進行二次調整。

表4 乳下圍矢徑比取值范圍Tab.4 Range of under-bust flatness ratio cm

表5 身腰比取值范圍Tab.5 Range of ratio of height-waist cm

表6 胸腰差取值范圍Tab.6 Range of ratio of chest-waist difference cm

表7 不同體型臀腰差取值范圍Tab.7 Range of ratio of hip-waist difference cm

綜合不同乳下圍扁平率的青年女性體型分類情況，對分類所得14類體型進行命名。規定正常體用C表示，圓體用R表示，扁體用B表示。x代表上半身豐滿指數為v型(或w型)和下半身豐滿指數為倒v型組合形成的體型，H代表上半身豐滿指數為u型和下半身豐滿指數為n型(或m型)組合形成的體型。S代表上半身和下半身豐滿指數為正常體組合形成的體型。根據各體型所對應肥胖指數、上身豐滿指數、下身豐滿指數，對14類青年女性人體體型特征進行描述。具體體型特征分布情況如表8所示。

表8 體型特征分布表Tab.8 Features of somatotype

第1類：Cv體型，身材標準，胸部較豐滿，胸部至腰部呈v型，腰部至臀部呈標準體型。

第2類：Cu體型，身材標準，胸部較平，胸部至腰部呈u型，腰部至臀部呈標準體型。

第3類：CS體型，標準體型。

第4類：Cx體型，身材標準，整體呈x型，胸臀豐滿，腰部纖細，胸部至腰部呈v型，腰部至臀部呈倒v型。

第5類：C倒v體型，身材標準，臀部較豐滿，胸部至腰部呈標準體型，腰部至臀部呈倒v型。

第6類：Cn體型，身材偏胖，腰臀部較豐滿，胸部至腰部呈標準體型，腰部至臀部呈n型。

第7類：Rx體型，圓體身材，整體呈x型，胸臀豐滿，胸部至腰部呈v型，腰部至臀部呈倒v型。

第8類：Rn體型，身材圓胖，腰臀部較豐滿，胸部至腰部呈標準體，腰部至臀部呈n型。

第9類：RS體型，圓體標準體型。

第10類：RH體型，身材圓胖，整體呈H型，胸部至腰部呈u型，腰部至臀部呈m型。

第11類：Bx體型，扁體身材，整體呈x型，胸臀豐滿，腰部纖細，胸部至腰部呈v型，腰部至臀部呈倒v型。

第12類：Bw體型，扁體身材，胸部豐滿，腰部纖細，胸部至腰部呈w型，腰部至臀部呈標準體型。

第13類：BS體型，扁體標準體型。

第14類：B倒v體型，扁體身材，臀部豐滿，胸部至腰部呈標準體型，腰部至臀部呈倒v型。

3.2 人體體型分類結果驗證

通過多因素方差分析，對各類體型的獨立性進行檢驗。以身腰比、胸腰差、臀腰差為變量分別對正常體、圓體、扁體進行多元方差分析，檢測不同體型間各特征變量在顯著性水平0.05情況下的顯著性。以表9所示圓體檢驗結果為例，表中顯著性水平均Sig.小于0.05，說明圓體不同體型間身腰比、胸腰差、臀腰差存在顯著差異。同理可證，正常體、扁體所分體型特征變量間存在顯著性差異。由此說明以乳下圍扁平率、身腰比、腰臀差、臀腰差為特征變量所分的14類人體體型具有較強的獨立性。

表9 圓體各體型獨立性檢驗Tab.9 Independent test of each somatotype of R

為驗證體型分類結果的覆蓋率，隨機測量200個非本文研究用青年女性樣本。通過獲取身高、胸圍、乳下圍位寬、乳下圍位厚、腰圍以及臀圍項目，對樣本人體進行體型歸類。經檢驗，體型覆蓋率較高，分類結果與人體形態特征相符。

體型的獨立性以及覆蓋性驗證了人體體型分類結果的合理性。

4 結 論

本文通過407名中國東部地區青年女性人體有效數據，結合因子分析、相關性分析、分層聚類分析等分析方法，對人體體型進行分類，最終得出以下結論。

1)通過因子分析提取了7個與青年女性人體體型相關的主成份，包括人體豐滿度因子、人體高度因子、人體小腿因子、人體下肢寬度因子、人體軀干因子、人體肩部因子和人體前腋點因子。

2)利用相關性分析，提取能較好體現人體高瘦(或矮胖)、整體豐滿度、整體扁平度的身腰比、胸腰差、臀腰差以及乳下圍扁平率作為人體尺寸和形態特征變量。

3)以乳下圍扁平率作為特征形態變量將人體體型分為正常體、圓體、扁體；再以身腰比、胸腰差、臀腰差做為尺寸特征變量對所得體型進行第2層聚類，最終將青年女性人體體型分為14類。

4)在體型應用時，對常規的人體測量項目包括身高、胸圍、乳下圍位寬、乳下圍位厚、腰圍以及臀圍進行測量，能快速地將大部分人體歸入結果中的體型類別。此體型分類能從人體高矮胖瘦、整體豐滿度、整體扁平率3個層面全面描述人體體型。

5)建議后期研究增加測量樣本量，進一步提高體型分類的精確性以及覆蓋率。