亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Determination of 3D necklines from scanned human bodies

分段 点(几何) 尺寸 工程类 人体躯干 特征(语言学) 工程制图 结构工程 人工智能 计算机科学 数学 几何学 医学 解剖 语言学 数学分析 哲学 艺术 视觉艺术
作者
H. Q. Huang,Pik Yin Mok,Y.L. Kwok,Jennifer Au
出处
期刊:Textile Research Journal [SAGE Publishing]
卷期号:81 (7): 746-756 被引量:8
标识
DOI:10.1177/0040517510387209
摘要

Accurate recognition of the human body is an essential procedure of clothing pattern making, garment fit evaluation, and sizing survey. Over the years, many research efforts have been devoted to define and/or identify features (points and lines) of a human body. However, the neckline, one imperative feature of a human body is still difficult to accurately identify. It is complicated to determine a neckline geometrically due to the large variety of body figures, and the defined neckline must fulfill the requirements of apparel manufacturing and textile properties. The aim of the paper is to propose a new and practical method to identify the neckline from 3D digitized bodies. Firstly, a torso represented by piecewise B-spline curves is generated from a triangulated human mesh model. Secondly, important feature points including front neck point (FNP), back neck point (BNP) and side neck point (SNP) are identified. A cutting-surface is defined and the profile of such cutting surface is construed by those identified feature points. By intersecting the cutting-surface with the piecewise B-spline curve torso, a neckline is then properly determined. The proposed method is verified to be effective for generating necklines for human subjects with varied neck silhouettes. A neckline fitting survey through real subjects’ wear trial is conducted to evaluate and compare the proposed method with the traditional methods.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
ty完成签到 ,获得积分10
5秒前
8秒前
脑洞疼应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
ding应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
Zcl完成签到 ,获得积分10
15秒前
17秒前
慕青应助a秋b采纳,获得10
18秒前
21秒前
Jack祺完成签到 ,获得积分10
25秒前
大国发布了新的文献求助10
27秒前
JoeyJin发布了新的文献求助10
28秒前
隐形曼青应助大国采纳,获得10
39秒前
53秒前
似水流年完成签到 ,获得积分10
1分钟前
你好发布了新的文献求助10
1分钟前
Jasper应助冰雪痕采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
a秋b完成签到,获得积分10
1分钟前
冰雪痕发布了新的文献求助10
1分钟前
科研通AI2S应助你好采纳,获得10
2分钟前
2分钟前
小二郎应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
a秋b发布了新的文献求助10
2分钟前
万能图书馆应助守拙采纳,获得10
2分钟前
2分钟前
守拙发布了新的文献求助10
2分钟前
DDvicky完成签到,获得积分10
3分钟前
呆萌的樱完成签到,获得积分10
3分钟前
化尾鱼完成签到,获得积分10
3分钟前
4分钟前
Shengee发布了新的文献求助10
4分钟前
斯文败类应助科研通管家采纳,获得10
4分钟前
顾矜应助科研通管家采纳,获得20
4分钟前
一只呆呆完成签到 ,获得积分10
4分钟前
希望天下0贩的0应助qwq采纳,获得10
4分钟前
ZhengYinqi_STXY完成签到,获得积分10
5分钟前
ni关闭了ni文献求助
5分钟前
冷静的访天完成签到 ,获得积分10
5分钟前
ni关闭了ni文献求助
5分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
PowerCascade: A Synthetic Dataset for Cascading Failure Analysis in Power Systems 2000
Various Faces of Animal Metaphor in English and Polish 800
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Adverse weather effects on bus ridership 500
Photodetectors: From Ultraviolet to Infrared 500
On the Dragon Seas, a sailor's adventures in the far east 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6350536
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8165226
关于积分的说明 17181910
捐赠科研通 5406758
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2862681
邀请新用户注册赠送积分活动 1840282
关于科研通互助平台的介绍 1689456