The purpose of this study was to examine the characteristics of armscye circumference which will be used to develop total contents for the apparel industry. The subjects of this study were 16- to 49-year-old women whose 3D body shape data were analyzed. 72 length and length-ratio measurements were taken to each subject' armscye circumference. The used analysis methods are descriptive statistics, principal component analysis, and cluster analysis. The results are follows; 1. Considering the Length of armscye circumference, the result of principal component analysis were extracted 3 factors and those factors comprised 95% of total variance. As the result of the cluster analysis of factor scores, subjects were classified into 4 cluster by their size characteristic. 2. Considering the length-ratio of armscye circumference, the result of principal component analysis were extracted 5 factors and those factors comprised 96.45% of total variance. As the result of the cluster analysis of factor scores, subjects were classified into 5 cluster by their shape characteristic. So that, this research could be useful to manufacture garment which reflected 3D body figure and improved fitting.
The 3-D information is useful as basic data which has been utilized in the development of simulating technology as fit-simulation. The experiment is designed to take some useful data on the variant shapes which contribute in simulating the adaptability of the clothes. The general figure of the clothes are made after the figure of the basic standing posture of the human body. The shape of the clothes fits with kinetic characteristic of the human body as the form of the clothes gets twisted, the ease of the clothes changes, and the clothes itself expands. We studied the dressed shapes of blouse according to two types of the arm movement(basic posture and reach forward) and three types of clothes(foundation, blouse with short sleeves and sleeveless) in the sit-down-posture. We accomplished some experimental data on three-dimensional measurement of the dressing shapes using TDS-3100 3-D scanner made in Japan PULSTECH. It is considered that the variant of shapes and distribution of gaps in the dressed shapes of blouse are determined by the adaptability of clothes made in arm movement.
In this paper we describe a motion tracking algorithm for 3D human animation using stereo vision system. This allows us to extract the motion data of the end effectors of human body by following the movement through segmentation process in HIS or RGB color model, and then blob analysis is used to detect robust shape. When two hands or two foots are crossed at any position and become disjointed, an adaptive algorithm is presented to recognize whether it is left or right one. And the real motion is the 3-D coordinate motion. A mono image data is a data of 2D coordinate. This data doesn't acquire distance from a camera. By stereo vision like human vision, we can acquire a data of 3D motion such as left, right motion from bottom and distance of objects from camera. This requests a depth value including x axis and y axis coordinate in mono image for transforming 3D coordinate. This depth value(z axis) is calculated by disparity of stereo vision by using only end-effectors of images. The position of the inner joints is calculated and 3D character can be visualized using inverse kinematics.
The purpose of this study was to classify the torso shape based on abdominal protrusion caused by changes in the physical characteristics of middle-aged women. This study analyzed 3D shape data of 401 females ranging in age from 40 to 59 years who participated in the 6th Size Korea project. Based on the Size Korea 3D measurement standard, 27 additional items such as height, protrusion, and angle were measured in the 3D scan data. Nine factors were extracted from the analysis of constituent factors of the torso: "vertical size of torso," "flatness and protrusion of abdomen," "torso front extrusion," "upper body height," "bust size and flatness," "size of belly and angle of lower abdomen," "hip length," "hip flatness," and "horizontal size of bust." As a result of the cluster analysis using these nine factors, the torsos of middle-aged women were classified into three types. Type 1 has upper abdominal deposition with a small and long upper body and an advanced abdomen; type 2 has lower abdominal deposition with a small and short torso and a small belly and hip flexion; and type 3 has central abdominal deposition with a big and long torso, large breasts, and protruding abdo¬men front. The middle-aged women were mostly distributed in Type 2. The above results will be useful as basic data for the development of clothing with improved fit to accommodate the changed physical characteristics of middle-aged women.
The purpose of this study is to classify body types into different groups based on 3D scanned data, and identify the representative body shapes that most frequently appear in the groups. A high frequency range was defined based on body measurement data, and representative shapes were identified based on body scan data of women aged 18-24. The major findings of this study are as follows. First, the three typical types of height, bust and drop mixes among Korean women aged 18-24 are as follows:) 155-88-N,) 160-82-A, and 165-85-A. Regarding the body type, the A and N types frequently appeared, while the H type was rare. Second, among the subjects of the high-frequency groups, upright bodies were selected as sample models and were used for morphing. An adjustment was made to the morphing results to reflect the body characteristics of the sample models evenly. Third, to verify the morphing results, the body sizes of the sample models and the created models were compared. The result showed that, the sizes were close to the average size of the sample models. Fourth, to verify whether the morphing processes adequately reflected the features of the body shapes, cross-section models of key body parts were made and the degree of representativeness was determined.
Tight-fitting clothing pattern reflecting the accurate information of the 3D body shape has been one of the challenges for garment industry, however, fitting problems still exist. The objectives of the paper is to develop a 2D pattern which fits tightly to the 3D human scan data for sports suits that need comfort and function for maximum performance. In this study, the user graphic interface application software for the semi-automatic garment pattern generation has been implemented using the triangle simplification scheme together with 2D projections of free-falling of 3D surface polygons keeping the original 3D surface area preservation. A typical application of the developed pattern to the functional body suits is presented and verification of the proposed method is also provided.
This study aims at developing ergonomics patterns for the sleeve of structural firefighting protective clothing through 3D motion analysis in order to ensure efficiency and safety of firefighters who are exposed to harmful environment at work. A new research pattern was developed by applying the total results of 3D motion analysis, changes of body surface length measurements, and 2D data on 3D body shape analysis on the size 3 patterns of the existing coat sleeve. For the sleeves, we used the body surface length of the range of shoulder's flexion and the joint angle of the range of wrist's ulnar deviation. And for the production of structural firefighting protective clothing using the research pattern, we recruited a recognized producer of structural firefighting protective clothing designated by KFI. Unlike everyday clothes, structural firefighting protective clothing should be able to fully protect the wearers from the harmful environment that threatens their lives and should not cause any restrictions on their movement. Therefore, the focus of research and development of such protective clothing should be placed on consistent development of new technologies and production methods that will provide protection and comfort for the wearer rather than production cost reduction or operational efficiency. This study is meaningful as it applied 3D motion analysis instead of the existing methods to develop the patterns. In particular, since 3D motion analysis enables the measurement of the range of motion, there should be continuous research on the development of ergonomics patterns that consider workers' range of motion.
The concern with three-dimensional measurement has been growing in recent years. And over the last few years, several studies have been made on three-dimensional measurement. Some of the studies using a three-dimensional measurement have focused on type of form of human body and evaluation of fitness. But there has been no study about applications of three-dimensional measurement system for shape analysis. So, the purpose of this study was to investigate about application of three-dimensional mea-surement system lot shape analysis. The instrument and tools for three-dimensional measurement was Whole Body 3D scanner(model name: Exyma-WBS2H). Analysis program used in experiment is Rapid Form 2004 PPI (INUS technology, Int, Korea). The following results were obtained; 1. The point data using three-dimensional measurement system built 3D model. 2. The three-dimensional data were used to analyze length and curvature of shape. 3. The shape using three-dimensional measurement system could be used in variety field.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.33
no.8
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pp.1190-1202
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2009
A 3D body scan measurement (SM) is used as an alternative to physical measurements (PM) as the information for designing industrial products. This study compared the mean difference (MD) between SM and PM by gender and analyzed the causes of the difference. The data used in this study were the scan measurements and physical measurements of adults aged twenty to seventy years old of the fifth Size Korea survey. The results of this study are as follows: 1. The comparison of MD between men and women for all subjects: The measurement of the significant differences between men and women were height, neck base girth, chest girth, under-bust girth, waist girth, armscye girth, back length, and foot length. The causes of difference are the difference of body shape. 2. The comparison of MD between men and women by BMI groups: Many measurements had significant differences between men and women at normal weight and overweight but underweight. Some measurements had significant differences only at a specific BMI group because the body shape difference between men and women is revealed clearly in the group. The comparison of MD between men and women by age groups: The measurements that show significant difference at more than four age groups were neck girth, chest girth, under-bust girth, waist girth, armscye girth, and foot length. The height and abdomen girth had a significant difference in the age range of 20's and 30's. There were measurements that increase MD with an increase in age; under-bust girth and lateral shoulder length for women and lateral shoulder length for men. This comparison of MD between men and women provide the correct guidelines for the use of SM.
Human activity recognition using depth information is an emerging and challenging technology in computer vision due to its considerable attention by many practical applications such as smart home/office system, personal health care and 3D video games. This paper presents a novel framework of 3D human body detection, tracking and recognition from depth video sequences using spatiotemporal features and modified HMM. To detect human silhouette, raw depth data is examined to extract human silhouette by considering spatial continuity and constraints of human motion information. While, frame differentiation is used to track human movements. Features extraction mechanism consists of spatial depth shape features and temporal joints features are used to improve classification performance. Both of these features are fused together to recognize different activities using the modified hidden Markov model (M-HMM). The proposed approach is evaluated on two challenging depth video datasets. Moreover, our system has significant abilities to handle subject's body parts rotation and body parts missing which provide major contributions in human activity recognition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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