基于身高体重的青年女性躯干形态分类及识别

来源：现代纺织技术杂志2022年第4期北京时间：

作者：靳守宁, 夏圆平, 张贝贝, 顾冰菲

单位：浙江理工大学,a.服装学院;b.浙江省服装工程技术研究中心;c.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,杭州 310018

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。

关键词：形态分类,BP神经网络,围度预测,体型识别,青年女性

基金资助：国家自然科学基金项目(61702461,61702460);浙江理工大学科研业务费专项资金资助项目(2020Q051);中国纺织工业联合会科技指导性项目(2018079);2020年“纺织之光”应用基础研究项目(J202007);浙江理工大学服装服饰文化创新团队(11310031282006)