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武汉地区男子足球运动员体型分析及原型自动生成模型建立
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摘要
随着社会的发展,人们对服装合体性的要求越来越高,服装产销向着小批量、多品种的模式转变,所以服装细分及服装结构的深入研究是服装业发展的必然趋势。服装是以人为本的,基于人体的尺寸数据可以为服装结构的研究提供准确的科学依据,人体体型研究是服装结构研究的基础。本研究就是在此基础上提出来的。
     本课题以武汉地区的在校专业与业余的足球运动员为研究对象,运用非接触式三维人体扫描仪与手工测量相结合的方法采集了195人的人体数据,进而进行研究,主要研究内容有:
     首先,对采集得到的数据进行预处理,剔除异常值8个,剩下187个样本数据,建立数据文件。
     其次,对数据进行数理统计分析,通过基本统计量的分析,相关分析等得出男子足球运动员的基本数字特征,通过数学特征总体把握了男子足球运动员的体型特点,并与国家标准中普通成年男子号型规格进行比较,进一步研究该群体的体型特征。
     再次,选择最能代表该人群体型变化特点的6个测量指标作为体型分类的依据,用快速聚类的分析方法将该人群分为A、B、C、D四个体型,然后,用分层聚类中的R型聚类法将测量指标进行降维处理,提取了11个测量指标作为控制部位,进而运用二元线性回归分析法确定各体型各控制部位的分档数值,建立适用于这一群体的号型规格系列。
     最后,在已建立的号型规格的基础上,补充本次上装原型所必须的另外6个尺寸,建立了本次模型建立的基础数据库。然后建立男子足球运动员上装原型,并利用MATLAB软件建立板型的自动生成系统,实现了以身高、胸围、腰围三个主要测量尺寸为搜索关键词的体型辨别和上装原型自动生成的一体化快速反应系统。
With the development of the society, people have a higher standard in the fitness of the clothing, and the clothing production and marketing is turning into a small batch but multi-type pattern, therefore, it is a inexorable trend for the clothing development to make a clothing subdivision and a thorough study of apparel structure. This paper is based on a theory that clothing is man-oriented, which means the measuremental data of the human body can be provided as an accurate scientific basis, thus the somatotypes study is the foundation of the apparel structure study.
     This subject take both professional and amateur football players in school in Wuhan as research object, using both intangent 3D Human Body scanner and handdipping to collect measuremental data of 195 human body, Accordingly the contents of this research include four parts as follows:
     Firstly, pretreating the data collected and creat a data file, eliminating 8 abnormal value , with 187 sample data left.
     Secondly , making a mathematical statistic analysis of the data. the author analyze the basic statistic and find the basic numeric character of the players, through which grasp the general somatotype characteristics, and compare with that of the ordinary adultman of national standard to research into their somatotype characteristics.
     Thirdly, choosing 6 most representative measuring index as the basis to classify the somatotypes, dividing those people into four somatotypes by fast clustering. Then using R clustering method of the hierarchical clustering to make the dimensionality reduction of the indexes , choosing 11 of them as main position. Later the author identified the classified value of each main position using two-dimensional linear regression, and established a size system applied to the whole group.
     Finally , using the size system established to construct the basic database, together with another 6 size which is necessary in upper body pattern. After that the author established a upper body pattern of male football players, using the MATLAB automatically-generated system, realized the somatotype discrimnation which taking height, brassiere and waistline as key words,and created a integrating fast reaction system automatically-generated by the upper body pattern as well.
引文
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