何宇雯， 尚笑梅

(蘇州大學(xué) 紡織與服裝工程學(xué)院， 江蘇 蘇州 215006)

人體尺寸測量包括手工測量和非接觸式測量。隨著非接觸式三維人體測量技術(shù)的不斷發(fā)展，人體尺寸測量方法日新月異，人體尺寸數(shù)據(jù)庫也不斷完善[1]。測量數(shù)據(jù)的精確性會(huì)直接影響其可用性，尋找人體尺寸之間的關(guān)系，建立回歸模型是提高數(shù)據(jù)精確性的方法之一，但國內(nèi)目前利用人體尺寸間的相關(guān)關(guān)系建立回歸模型來提高測量精度的研究較少。潘力等通過比較接觸式與非接觸式人體測量數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，兩種方法在圍度方向的測量數(shù)據(jù)差異較大，但并未對此差異提出具體的解決方法[2]。馬廣韜等測量了1 155名在校大學(xué)生的人體主要尺寸，利用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法推導(dǎo)出人體主要尺寸間的回歸模型，并提出了未來可能應(yīng)用的方向，但未得到腰圍高的相關(guān)回歸模型[3]。

在實(shí)際測量過程中，腰圍線的確定不僅使腰圍高的測量值更準(zhǔn)確，也能提高直襠、背腰長等數(shù)據(jù)的精度，從而提高樣版的精確性及服裝舒適性。本文利用手工測量方法得到與腰圍高相關(guān)的人體尺寸數(shù)據(jù)，以尋找腰圍高與某些特定垂直尺寸之間的關(guān)系，并建立回歸模型。

1 人體測量

測量對象為505名在校女大學(xué)生，年齡為19～22歲。測量方法為手工測量，利用軟尺、直尺等來測得人體表面的基本數(shù)據(jù)[4]，是測量者在對人體體型有所了解的基礎(chǔ)上進(jìn)行測量的方法。手工測量所用工具簡單，但耗時(shí)久，適合服裝定制或小批量生產(chǎn)情況[5]。對于特殊體型的被測者，選擇手工測量方法較為合適。

在人體測量時(shí)，垂直尺寸主要包括身高、軀干長、頸椎點(diǎn)高、腰圍高、臀圍高、會(huì)陰高、直襠、膝圍高、外踝高、背腰長等。在這些垂直尺寸中，與腰圍高相關(guān)性較大、容易測得且較為穩(wěn)定的有身高和會(huì)陰高。因此，本文選擇這兩個(gè)部位的數(shù)據(jù)作為分析對象，尋找腰圍高與它們的關(guān)系。身高是指從被測者頭頂平面到腳底平面的垂直距離[6]；會(huì)陰高是指人體會(huì)陰點(diǎn)至腳底平面的垂直距離[7]；腰圍高是指人在直立雙腳并攏，腹部放松的狀態(tài)下，腰圍線所在水平面至腳底平面的垂直距離[6]。

本文選擇6名測量技術(shù)嫻熟的工作人員進(jìn)行測量，被測者上身著緊身內(nèi)衣，下身著緊身測體褲，并貼墻站立，身體保持放松直立狀態(tài)，雙臂自然下放，雙腳貼墻并攏。為降低手工測量誤差，每位被測者均由不同的測量人員測量3次，并計(jì)算平均值。測量環(huán)境要求整潔舒適，給被測者安全、放松的感覺；光線適宜，保證測量者能夠準(zhǔn)確讀取數(shù)據(jù)。測量工具包括人體測量尺寸讀數(shù)表、測高儀、軟尺、直角三角尺、直尺、馬丁尺、數(shù)據(jù)記錄表等。

2 結(jié)果分析

測量得到505組樣本數(shù)據(jù)，并對每組數(shù)據(jù)取平均值，利用SPSS軟件對數(shù)據(jù)做描述性統(tǒng)計(jì)，剔除奇異值和無效數(shù)據(jù)，最終得到504個(gè)可分析數(shù)據(jù)。

2.1 相關(guān)性分析

2.1.1 身高與腰圍高

利用SPSS軟件進(jìn)行相關(guān)性分析，得到身高x1與腰圍高y的相關(guān)系數(shù)為0.897，可見身高、腰圍高具有很強(qiáng)的正相關(guān)性(相關(guān)系數(shù)在0.5～1.0之間為強(qiáng)相關(guān))。

2.1.2 會(huì)陰高與腰圍高

利用SPSS軟件對會(huì)陰高和腰圍高進(jìn)行相關(guān)性分析，得到二者的相關(guān)系數(shù)為0.885，表明二者同樣具有很強(qiáng)的正相關(guān)性。

2.2 回歸分析

根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，身高、會(huì)陰高都與腰圍高存在很強(qiáng)的正相關(guān)性，故可進(jìn)行回歸分析。

2.2.1 曲線回歸

本文對身高-腰圍高和會(huì)陰高-腰圍高進(jìn)行回歸分析：

(1) 利用SPSS軟件對身高-腰圍高曲線進(jìn)行回歸分析，得到所有模型的擬合程度以及自變量系數(shù)和常數(shù)項(xiàng)等，見表1。利用相關(guān)系數(shù)平方值(Rsq)來評價(jià)模型的優(yōu)劣，值越大，模型擬合程度越優(yōu)。由表1可以看出，線性模型、對數(shù)模型、二次多項(xiàng)式模型、三次多項(xiàng)式模型的相關(guān)系數(shù)平方值相對較大，模型擬合較優(yōu)。圖1所示為身高-腰圍高的擬合曲線圖。由圖1可以看出，身高-腰圍高的數(shù)據(jù)分布接近線性關(guān)系，故選擇線性模型，則身高-腰圍高的曲線回歸方程為：

y=-12.692+0.697x1

(1)

(2) 利用SPSS軟件對會(huì)陰高-腰圍高曲線進(jìn)行回歸分析，結(jié)果見表2。根據(jù)相關(guān)系數(shù)平方值越大，模型擬合越優(yōu)的原則，由表2可以看出，二次多項(xiàng)式模型、三次多項(xiàng)式模型擬合程度較優(yōu)。

表1 身高-腰圍高曲線回歸輸出結(jié)果

圖1 身高-腰圍高擬合曲線圖

圖2所示為會(huì)陰高-腰圍高的擬合曲線圖。由圖2可以看出，會(huì)陰高-腰圍高的數(shù)據(jù)分布也接近線性，但由于二次多項(xiàng)式模型和三次多項(xiàng)式模型的Rsq值比線性模型高0.001，所以選擇二次多項(xiàng)式模型，則會(huì)陰高-腰圍高的曲線回歸方程為：

y=48.027+0.458x2+0.004x22

(2)

表2 會(huì)陰高-腰圍高曲線回歸輸出結(jié)果

圖2 會(huì)陰高-腰圍高擬合曲線圖

2.2.2 多元線性回歸

利用SPSS軟件對身高x1、會(huì)陰高x2以及腰圍高y進(jìn)行多元回歸分析。當(dāng)F≤0.05時(shí)，對應(yīng)變量可選入方程式；如若F≥0.1，則變量被剔除。結(jié)果顯示，變量身高、會(huì)陰高均未被剔除。表3列出了自變量相關(guān)系數(shù)以及常數(shù)項(xiàng)，則采用逐步回歸法得多元線性回歸方程為：

y=-2.868+0.426x1+0.480x2

(3)

表3 系數(shù)分析表

3 驗(yàn)證分析

GB/T 1335.2-2008《服裝號(hào)型 女子》規(guī)定腰圍高的檔差為3 cm[8]，所以誤差絕對值在3 cm以內(nèi)的數(shù)據(jù)皆可被接受。對于特殊體型的被測者(如凸肚體體型)，若利用三維人體掃描儀測量，得到的是人體表面點(diǎn)云數(shù)據(jù)[9]，此時(shí)腰部最細(xì)處可能并不是真正的腰圍線所在平面，所以得到的腰圍高數(shù)據(jù)與實(shí)際有較大偏差。為了使驗(yàn)證結(jié)果更具說服力，本文選擇特殊體型人體的數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。本文另外選取了100名同年齡段且具有凸肚體體型的被測者，即這些被測者均腹部飽滿，向前凸出[10]，由3名測量人員對被測者的身高、會(huì)陰高、腰圍高進(jìn)行手工測量并分別取平均值，對100組數(shù)據(jù)進(jìn)行1-100編號(hào)。由式(1)-式(3)得到對應(yīng)的3組理論數(shù)值，將其與手工測量得到的腰圍高數(shù)據(jù)作差，差值在-3～3 cm范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)為可接受數(shù)據(jù)。利用Excel統(tǒng)計(jì)的誤差范圍之外的數(shù)據(jù)如表4所示。由表4可知，式(1)所得數(shù)據(jù)正確率達(dá)93%，式(2)為84%，式(3)為95%。故采用式(3)能得到更加精確的腰圍高數(shù)值。

表4 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)表

4 結(jié)論

通過對手工測量得到的504組數(shù)據(jù)進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，身高、會(huì)陰高與腰圍高具有很強(qiáng)的正相關(guān)性；通過回歸分析及驗(yàn)證發(fā)現(xiàn)，多元線性回歸模型y=-2.868+0.426x1+0.480x2能更準(zhǔn)確地預(yù)測人體腰圍高范圍，從而優(yōu)化人體數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)。在本研究中，由于選擇的測量對象年齡較集中，且均為女性，所以研究范圍有限。在今后的研究中，可通過添加男性測量對象的人體尺寸數(shù)據(jù)或?qū)Ρ粶y者進(jìn)行年齡分檔來進(jìn)行更深入的研究。