摘要：苗族服饰元素是中国服饰文化的重要组成部分,其色彩搭配方式蕴含着极大的文化价值,展现了中国传统设计理念。以苗族女上装图像作为研究对象,对其色彩进行提取与分析。通过K-means聚类得到10个整体色、5个主色及10个辅色代表色,在HSV色彩空间下分析苗族服饰色彩分布,最后采用Apriori算法挖掘配色规则并建立配色网络。结果显示,苗族女上装以中低饱和、中低明度的红、黄、蓝色系为主,图案与主体色彩呈现出强烈对比。将配色关系应用到设计实践中,可促进苗族服饰色彩的传承与保护,为研究民族传统服饰色彩提供一定的借鉴和参考。

摘要：为探究青年男性颈肩部形态分类并实现基于照片的自动识别,首先通过三维人体扫描仪获取180名男大学生颈肩部的点云数据,测量了22个与男性颈肩部形态相关的特征参数;然后根据变异系数分析选取前倾角、背入角、肩斜角、颈肩宽比、颈横矢径比作为聚类分析变量,对颈肩部形态进行分类并总结判别规则;最后结合人体二维照片提取体型分类所需参数,构建了颈肩部形态自动识别系统。结果显示:青年男性颈肩部形态可分为落肩圆颈体、前倾圆颈体、宽颈直体3类,构建的形态自动识别系统的判别准确率达到93.33%,说明本文方法可行且有效,可满足消费者个性化定制的需求。

摘要：为了更好地传承发扬香云纱文化,厘清目前数码喷绘印花香云纱旗袍的主要色彩特征及配色规律,为设计师提供一定的配色参考。以205张数码喷绘印花香云纱旗袍图片为研究对象,利用计算机技术进行色彩提取及配色分析。首先对图像进行噪声消除和纹理平滑,利用八叉树量化算法基于HSV颜色空间分别提取单张旗袍图片的主色和辅色,然后利用聚类算法获得整体图片库的20个整体代表色、10个主色代表色和20个辅色代表色。最后利用Apriori关联规则算法得到主色与辅色之间的86条、辅色与辅色之间的66条色彩搭配规则,并绘制相应的配色网络图。结果表明:红黄色系及中低明度、中低饱和度的颜色是香云纱旗袍主要的色彩特征,同类色和类似色的色彩搭配方式使整体的呈现效果较为稳重典雅。研究结果可为相关产品图案或整体搭配的多样化设计提供理论支持。

摘要：为实现个性化裤装样板自动生成,探讨了青年女性下肢体型的分类方法及腰部、腹部、臀部、大腿根部和膝部5个人体特征部位的围度预测模型建立。主要通过美国[TC]^(2)三维人体扫描仪获取202名在校女大学生的人体点云数据,测量各特征部位的围度、宽度和厚度等相关形态参数。然后进行体型分类,提出VD_(wh)值(表征腰臀相对凸出量)、D_(bw)值(表征后腰的凹陷程度)、HD_(ht)值(表征站姿)、A_(tk)值(表征腿型)4个形态指标,将青年女性下肢形态分为圆长型、圆润型、扁长型三类。基于体型分类结果,选择圆润体,对该体型下5个特征部位的宽度、厚度以及围度进行相关分析并建立特征部位围度的回归方程,并以手工数据进行验证分析。结果表明:除大腿根部最大误差值为1.98 cm外,分类后预测的其他特征部位围度值与手工数据的误差绝对值均在1.5 cm范围内,说明本围度预测方法具有较高的准确性,对基于照片的青年女体个性化裤装样板自动生成提供了一定的技术支撑。

摘要：为分析中孟在校青年男子体型区别,对孟加拉和中国在校青年男子的整体和局部体型进行对比和分类分析。运用手工测量及三维测量法获取中国与孟加拉各200名在校青年男子的相关体型参数,对比分析孟加拉与中国在校青年男子的整体和局部体型。在整体体型方面,分析了两国在校青年男子于国家标准及形态整体特征上的异同点;在局部体型方面,针对肩部、胸部和腰臀部3个人体主要特征部位进行分类,分别将各个部位的体型聚类成3类进行对比分析。研究表明:中孟在校青年男子体型差异较大,中国在校青年男子整体瘦长、整体曲线明显、肩部较宽、胸部线条弧度较大、臀部挺翘;孟加拉在校青年男子大部分属于均匀凸腹体型,整体轮廓线条平缓、肩部较窄、胸围较大且平坦、腰臀围较大、臀部较扁平且腹部凸出。该研究结果可为中孟在校青年男子版型制作提供体型依据。

摘要：民国时期旗袍款式及纹样的风格在西方文化影响下发生较大转变,其色彩在一定程度上能够反映出当时人们社会生活背景及情感偏好。文章通过对民国旗袍用色风格及配色规律的分析研究,可将传统设计方案再应用于三维虚拟设计中。在代表色提取方面,采用结合超像素分割的模糊C均值聚类、K-means分通道二次聚类方法分别对单幅和多幅纹样色彩进行提取,两种方法结合提高了色彩采集的效率,最终提取得到24个民国旗袍代表色彩。与日本色研配色体系(PCCS)结合分析色彩分布规律,依据Apriori算法发掘色彩之间的共现关系,最终得到13条双色及5条三色搭配规则,发现色彩整体具有稳重素雅的风格且配色间对比度较低。根据置信度数值组成不同的色彩网络,建立了面向用户选择的色彩推荐机制,并结合三维虚拟试衣软件将面料图案纹样应用于旗袍款式进行展示。研究结果可为旗袍图案的再设计应用提供一定的理论参考。

摘要：为提高织物设计的效率及多样性,文章从“再设计”的角度梳理“织物-织物”的设计流程,重点整理织物图案形状及颜色主题的主要提取方法。大部分提取研究主要利用织物图像底层视觉特征中的形状及颜色特征,其中针对图案形状的提取,大多采用边缘检测、阈值、聚类、区域及其他特定理论对图案轮廓或整体区域进行分割;针对颜色主题的提取,则通过聚类、中位切分及八叉树等颜色量化方法建立和谐的配色规律,两个方向的提取算法可以相互借鉴。通过图像实例对不同提取方法的特点进行分析比较,发现单一算法具有一定的局限性,采用多特征、多算法融合的方式可有效提高提取的精度和效率。最后对织物再设计流程的完善及其在纺织服装领域的应用发展进行展望。

摘要：为实现青年女性颈肩部形态的自动识别,首先基于202名在校青年女性的三维点云数据,测量了15个颈肩部形态相关参数,通过分析确定出离散程度较大的形态参数,包括肩斜角、背入角、肩矢额径比和腋下矢额径比;然后结合这4个重要体型参数,对青年女性颈肩部形态进行细分并建立各类体型的分类规则;最后基于青年女性正面与侧面二维照片,通过提取人体轮廓和识别特征点获得颈肩部体型分类所需参数,根据体型分类规则实现颈肩部形态的自动识别。结果表明:青年女性颈肩部形态可分为4类,即圆宽肩体、扁窄肩体、圆落肩体、驼背扁肩体,分别占样本总数的25.53%、23.94%、25.59%和23.94%;通过对40名测试样本进行基于正、侧面二维照片的颈肩部形态自动识别验证,准确率达到90%,说明基于本文方法构建的颈肩部体型自动识别系统是有效的。

摘要：为提高女性裤装的合体性与舒适性,采用三维测量法、图像测量法及手工测量法相结合的方式,对236名18~25岁的青年女性腿部形态进行测量,获取20个相关特征变量;通过主成分因子分析得到影响腿部形态的主要特征因子,通过聚类分析得到青年女性腿部形态的分类结果;最后结合膝曲角的正负归纳出各类腿部形态的辨别规则并进行辨别验证。研究得出:影响腿部形态的主要特征因子有水平围度因子、长度因子、小腿围度差因子、腿部曲度因子、腿部轮廓因子和大腿围度差因子;人体腿部形态可分成圆体型、稍扁体型和扁体型3类;以大腿宽厚比、大腿根围膝围比、大小腿长比及膝曲角4个变量建立腿部形态分类规则。

摘要：为了快速便捷地识别青年女性躯干形态,获取了304名年龄在18~25周岁青年女性的躯干形态参数,包括身高、体重及围度相关参数,将女青年躯干形态分为3类(“O胖体”“H匀称体”“X瘦体”),并归纳出每类体型的判别规则;同时建立了基于身高、体重的BP神经网络预测模型,实现了胸围、腰围和臀围的尺寸预测。结果表明:依据3类青年女性躯干形态的分类规则,88%基于身高、体重预测的样本都被正确分类,证明本文中基于BP神经网络预测模型进行体型识别的方法可行,可为个性化样板的生成提供技术参考和理论依据。