基于二维图像非接触式人体测量方法探析

骆顺华，王建萍

(1.东华大学服装·艺术设计学院，上海 200051;2.山东工艺美术学院服装学院，山东济南 250300)

世界上没有2个完全相同的人体，最早进行人体测量研究是Quelet在1870年测量男性各部位平均尺寸［1］。人体是服装结构设计的依据，只有在对人体形态和尺寸准确测量的基础上，才能设计与制作服装，因此人体测量是合理进行服装结构设计的基础。人体测量方法有接触式测量法和非接触测量法。接触式测量法分为马丁法(Martin)、滑动量规法(sliding gauge)、复模法(replica);非接触式测量法分为照相法、莫尔图法(Moire topography)以及三维人体扫描［2］。本文基于二维图像的非接触式人体测量技术分解成3个步骤，并分析了每个步骤采用的主要方法及存在的问题。

1 非接触式测量技术简介

非接触式测量技术是从上世纪80年代兴起，欧美等发达国家都分别研制了各种非接触式人体测量系统，主要有二维和三维2种测量方法［2］。虽然三维人体扫描系统精度高，但价格昂贵、系统庞大、测量要求暗室、设备不便于移动，因此实际生产应用性不强。相关学者［3－6］为找到一种既实用又简便的测量技术，开展了以二维图像为基础的人体测量研究。基本思路是先用摄像机拍摄人体正面和侧面等方向的二维图像(如图1);经过图像去噪、边缘检测、轮廓提取等处理方法得到清晰的人体轮廓图像;测量轮廓图中人体各部位宽度、厚度和长度等尺寸;然后采用各种数学模型计算或模拟得到人体围度尺寸。

图1 摄像方法Fig.1 Photographic method

2 测量方法

2.1 图像边缘处理与尺寸提取方法

基于图像测量臀宽、臀厚、腰宽、腰厚等特征部位尺寸前，图像因为拍摄时的抖动、像素等原因会出现图像边缘模糊、噪点多等问题。图像的边缘处理可以减少误差，提高人体测量精度。李晓久等［7］应用数字图像边缘检测的原理以及3大类基于算子的边缘检测算法提取二维图像边缘。通过对比各算子的实际应用效果，发现Sobel与Smoothed边缘算子的图像增强效果较好，可有效排除噪声干扰，且轮廓线清晰，有利于轮廓跟踪、修补。赵静秒［8］利用基于阈值的数字图像边缘分割原理，排除了拍摄时内外部因素对人体数字图像造成的干扰;另外，分析人体数字图像的点、线特征，总结出5种人体不同部位的轮廓测量方法，分别为曲线凸凹点识别法、极值识别法、建模识别法、曲线拟合逼近法及曲线长度的近似算法。黄秀丽［9］利用MatLab工具和计算机图形处理学知识得到普通数码照片中人体边缘。翟文斌［10］根据2幅以上含有人体特征线信息的图像得到人体的三维尺寸信息。通过对摄像头获得图像进行格式变换、边缘检测等一系列预处理，提取轮廓图中的胸部、腰部和臀部的平面二维尺寸。杜艳华［11］分析了多种常用的边缘检测和轮廓提取算法，结合人体结构特点，设计了一个包括图像去噪、边缘检测、轮廓提取、尺寸顶点搜索和坐标计算的处理流程，达到人体尺寸信息自动提取的目的。袁缘［12］提出利用基于canny算子的数字图像边缘检测方法来提取人体的边缘，摄像机自标定，使实际测量过程简便，同时考虑到畸变，自动校正，提高测量精度。Lin Yueh-Ling等［13］提出从人体正面和侧面图像来自动寻找人体轮廓特征点的系统方法。基于链码算法自动提取55个特征点和26个人体尺寸。

图像拍摄时，被拍摄者轻微晃动或者相机的震动都会导致照片边缘模糊。摄像机技术的提升是解决该问题的根本方法，比如索尼新研发的Exmor CMOS影像传感器有效解决了图像边缘模糊。在测量轮廓图特征部位尺寸前，获得连续清晰的图像轮廓图是准确人体测量的基础，其中关键问题是如何选择合适的图像轮廓边缘检测方法以及如何准确地确定人体特征点。

2.2 围度尺寸计算方法

2.2.1 曲线拟合

李晓久等［14］用对数函数曲线拟合18～26岁人员的典型臀围曲线。卢晨［15］建立围度尺寸与人体身高、体重、宽度和厚度尺寸的函数关系模型估算围度尺寸。并利用样本的围度曲线，建立基于样本的人体躯干函数模型。黄秀丽［9］运用双椭圆曲线拟合模型来预测人体主要围度、肩宽及颈椎点高等。钱倩等［16］采用椭圆模型拟合四肢部位围度尺寸，发现该模型拟合大腿根围和小腿肚围的围度精度高。

不同部位需要采用的拟合曲线模型不同。在确定最佳拟合曲线前，需要采用几种预选的曲线进行拟合，对比拟合精度，然后选择拟合精度最高的曲线作为该部位的拟合曲线。

2.2.2 回归分析

王玉秀等［17］确定 TNF指数、臀宽、臀厚、人体正、侧面投影面积为建立臀围回归模型的主要部位。建立臀围线性回归模型预测臀围。姜安［18］提出用最小二乘和偏最小二乘回归实现人体胸围尺寸测量。徐枫等［19］通过回归分析、相关分析等统计方法得到精度高的青年女性胸围回归公式。黄秀丽［9］运用二阶最小二乘回归分析、线性回归分析方法，提取人体主要部位的高、宽、厚等尺寸，通过数学模型计算人体围度、肩宽及颈椎点高等值。谭非［20］采用二元一次线性回归方法建立围度算法模型，该模型以人工测量的围度值为应变量，以程序自动提取的厚、宽度值为自变量。朱放放等［21］利用人体正、侧、后二维图像采集的不完全数据进行人体围度计算，通过胸围、腰围和臀围回归方程计算围度尺寸。钱倩等［16］提出最小二乘回归分析模型适合计算膝围等四肢主要部位的围度。

综上所述，回归分析可以采用的数学模型有很多种，每个部位围度应该使用多种较合适的回归数学模型进行比较计算，然后对各计算值与实际测量值进行比较，再确定合适回归模型。以上研究内容比较孤立，没有学者对人体各部位的回归数学模型进行系统化研究。回归分析方法是基于其他部位测量值建立相关数学模型进行计算得到围度尺寸，这种测量方法的精度与样本数量、样本形体相近度有很大关系，因此如何确定样本质量以及体型分类对控制误差有很大作用。

2.2.3 灰色关联分析

李晓久等［22］采用灰色关联分析方法，建立以身高、体重、胸宽、胸厚为主要部位的胸围灰色模型，然后用TNF指数分类分别建立人体胸围尺寸灰色模型。因为人体复杂、多变，各个部位彼此相关，符合灰色系统的特征，因此可以用灰色模型进行围度测量。

2.3 误差、精度分析方法

误差、精度分析是任何实验结果处理的必要步骤，不仅可以验证方法的可行性，而且可以确定结果的偏差程度，为后续改进工作提供参考依据。二维图像非接触式人体测量方法获取人体测量数据的步骤较多，而且是与人体不接触，必然在每个环节有机器设备、计算模型、人为操作的误差存在。王玉秀等［17］对臀围的简单线性回归模型进行共线性检验。为增强回归精度，采用逐步回归方法进一步选取自变量，最终引入岭回归方法解决多重共线性问题，预测值平均误差为0.52 cm。朱放放等［21］提出增加实验次数和样本数可以提高实验数据的准确度以及增加人体数据以优化围度模型等方法来减少误差。郭静等［23］得出照相测量产生误差的因素包括数码相机本身的光学构造、人为操作及后期测量等，其中光学误差基本符合球面变形规律。根据分析结果，提出了选择数码相机和优选数据测量软件的组合，Nikon D100与Shapeline组合的误差程度最小，而Canon PowerShot S400与Photoshop组合得到的误差程度最大。蔡剑等［24］利用拍摄照片的方法获取服装人台特征尺寸，采取参照标定法得出测量尺寸并进行误差分析，利用MatLab编程降低图像畸变程度以减少误差，提出拍摄背景对比度高可以减小误差。国外研究主要集中在人工测量和二维图像测量值的误差和精度对比上。Meunier等［25］采用2台照相机同时对人体正面和侧面进行采集图像并建立数学模型计算，结果发现与人工测量数据没有显著差异。Patrick等［26］提出了通过二维的人体图片测量人体尺寸的方法，并用单因素方差分析对此方法获得的尺寸与人工测量尺寸精度进行比较，得到二者没有显著差异的结论。Herianto等［27］基于服装电子商务的人体尺寸采集需要更高效率和便利性。提出从摄像图片上获取尺寸，其中对人工测量和照相测量方法进行了对比和统计分析，得出照相测量的尺寸有很高的精确度和可靠度。Marianne等［28］采用人工测量方法和二维非接触照相方法对5个运动员进行了人体尺寸测量，然后基于Yeadon模型的方法计算人体尺寸，发现2种方法绝对精度的平均标准差为2.1%和2.87%。Chiraz［29］提出用校准过的单目序列低分辨率图片计算人体测量尺寸，选择预估身高和肩宽为例，预估精度的控制采用平均多帧系列预估值。找到一种提高2个尺寸平均估计值精度的新方法，误差减小需要合理选择、控制三维模型和人体表面标记位置误差。

以上学者从使用的设备、数学模型对比以及图片处理等方面进行误差和精度的分析。误差产生的原因很多，从图像拍摄、轮廓边缘提取到围度计算都会有不同程度的误差，如何把误差控制在合理范围内还有待进一步研究。实际应用与实验室研究相比，误差影响因素更多，而且可控性更差，因此误差分析对于评价和判断二维图像非接触式人体测量方法的实用性有重要意义。

3 总结

二维图像非接触式人体测量方法的围度尺寸的提取有曲线拟合、回归方程、图形数学模型、灰色关联分析等研究方法。曲线拟合模型有很多，但以上研究都是针对青年人体某一部位和某一特定体型，模型的普遍性不高，针对不同体型和人体不同部位的人体模型建立的规律没有阐述。回归分析方法一般选择的测量部位有身高、体重、臀厚、臀宽、腰厚、腰宽等。回归分析方法精确度不稳定与样本数以及样本离散程度有关。部分学者在曲线拟合和回归分析之前并没有考虑到拍摄图像轮廓处理的问题，且图像轮廓处理的最佳方法有待进一步确定。拍摄图像轮廓的处理是否得当是产生误差的主要原因。

基于图像的二维人体测量在测量方法的规范性、操作简便化、误差精度等方面还有待进一步研究。图像的二维人体测量在服装在线定制中有很好的应用前景，目前服装在线定制电子商务中还没有解决的主要问题是人体尺寸远程准确获取，该问题

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