于空间向量角的乳房形态分类与文胸合体性评估

来源：现代纺织技术杂志2024年第3期北京时间：

作者：顾明月, 刘宿慧, 徐诗琦, 潘怡婷, 邹奉元

单位：浙江理工大学a.服装学院；b.丝绸文化传承与产品设计数字化技术文化和旅游部重点实验室；c.浙江省服装工程技术研究中心，杭州 310018

摘要：采用空间向量角来表征乳房形态，提出了一种青年女性乳房三维形态分类方法。首先获取209名18~25岁青年女性的乳房三维点云数据，并构建了6个乳房形态空间向量角作为聚类指标，采用k-means聚类，以手肘法确定最佳聚类数，运用学习向量量化神经网络（Learning vector quantization，LVQ）构建乳房形态判别模型，实现女性乳房形态的细分与判别。对细分后的乳房类型制作相应的文胸样板，通过虚拟试衣和实物试穿进行合体性评估，结果表明：青年女性乳房占比最多的为70B文胸号型，乳房细分为适中内敛型、平坦低胸位型、丰满外扩型。构建的LVQ神经网络青年女性乳房形态判别模型，准确率达93.33%。数字化服装压力和真实试穿实验表明，细分后的文胸合体性得到了有效提高，为不同类型乳房的文胸合体性结构设计提供参考。

关键词：空间向量角,三维人体测量,乳房形态,LVQ神经网络,合体性

基金资助：浙江理工大学科研启动基金项目（23072078-Y），国家级大学生创新创业训练计划项目(202210338032)