Phân loại vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ Chí Minh ứng dụng xây dựng Avatar trong phần mềm thiết kế trang phục 3D.Phân loại vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ Chí Minh ứng dụng xây dựng Avatar trong phần mềm thiết kế trang phục 3D.Phân loại vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ Chí Minh ứng dụng xây dựng Avatar trong phần mềm thiết kế trang phục 3D.Phân loại vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ Chí Minh ứng dụng xây dựng Avatar trong phần mềm thiết kế trang phục 3D.Phân loại vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ Chí Minh ứng dụng xây dựng Avatar trong phần mềm thiết kế trang phục 3D.Phân loại vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ Chí Minh ứng dụng xây dựng Avatar trong phần mềm thiết kế trang phục 3D.Phân loại vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ Chí Minh ứng dụng xây dựng Avatar trong phần mềm thiết kế trang phục 3D.Phân loại vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ Chí Minh ứng dụng xây dựng Avatar trong phần mềm thiết kế trang phục 3D.Phân loại vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ Chí Minh ứng dụng xây dựng Avatar trong phần mềm thiết kế trang phục 3D.Phân loại vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ Chí Minh ứng dụng xây dựng Avatar trong phần mềm thiết kế trang phục 3D.Phân loại vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ Chí Minh ứng dụng xây dựng Avatar trong phần mềm thiết kế trang phục 3D.Phân loại vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ Chí Minh ứng dụng xây dựng Avatar trong phần mềm thiết kế trang phục 3D.Phân loại vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ Chí Minh ứng dụng xây dựng Avatar trong phần mềm thiết kế trang phục 3D.Phân loại vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ Chí Minh ứng dụng xây dựng Avatar trong phần mềm thiết kế trang phục 3D.Phân loại vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ Chí Minh ứng dụng xây dựng Avatar trong phần mềm thiết kế trang phục 3D.Phân loại vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ Chí Minh ứng dụng xây dựng Avatar trong phần mềm thiết kế trang phục 3D.Phân loại vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ Chí Minh ứng dụng xây dựng Avatar trong phần mềm thiết kế trang phục 3D.Phân loại vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ Chí Minh ứng dụng xây dựng Avatar trong phần mềm thiết kế trang phục 3D.Phân loại vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ Chí Minh ứng dụng xây dựng Avatar trong phần mềm thiết kế trang phục 3D.Phân loại vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ Chí Minh ứng dụng xây dựng Avatar trong phần mềm thiết kế trang phục 3D.Phân loại vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ Chí Minh ứng dụng xây dựng Avatar trong phần mềm thiết kế trang phục 3D.Phân loại vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ Chí Minh ứng dụng xây dựng Avatar trong phần mềm thiết kế trang phục 3D.Phân loại vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ Chí Minh ứng dụng xây dựng Avatar trong phần mềm thiết kế trang phục 3D.Phân loại vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ Chí Minh ứng dụng xây dựng Avatar trong phần mềm thiết kế trang phục 3D.
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI NGUYỄN MẬU TÙNG PHÂN LOẠI VÓC DÁNG NAM TRUNG NIÊN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH ỨNG DỤNG XÂY DỰNG AVATAR TRONG PHẦN MỀM THIẾT KẾ TRANG PHỤC 3D Ngành: Cơng Nghệ Dệt, May Mã số: 9540204 TĨM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ CÔNG NGHỆ DỆT, MAY Hà Nội – 2023 Cơng trình hồn thành tại: Đại học Bách khoa Hà Nội Người hướng dẫn khoa học: TS Trần Thị Minh Kiều PGS.TS Phạm Thế Bảo Phản biện 1: Phản biện 2: Phản biện 3: Luận án bảo vệ trước Hội đồng đánh giá luận án tiến sĩ cấp Đại học Bách Khoa Hà Nội họp Đại học Bách khoa Hà Nội Vào hồi …… giờ, ngày … tháng … năm ……… Có thể tìm hiểu luận án thư viện: Thư viện Tạ Quang Bửu - ĐHBK Hà Nội Thư viện Quốc gia Việt Nam MỞ ĐẦU TÍNH CẤP THIẾT CỦA LUẬN ÁN Trong năm gần đây, công nghệ 3D người nhắc đến ngày nhiều trở thành chủ đề nở rộ giới Chúng ta thấy phát triển công nghệ 3D giải trí, ngành cơng nghiệp tiến gần sống tiêu dùng hàng ngày Cùng với phát triển thần tốc cơng nghệ điện tốn, ngành công nghệ may thời trang tận dụng kỹ thuật để phát triển Các nhà khoa học phát triển cửa hàng quần áo trực tuyến dạng ứng dụng web Virtual fashion phục vụ thời trang may sẵn phục vụ mục đích tùy chọn khách hàng thông minh Ứng dụng thực tế ảo ngành may mặc năm 1980, công nghệ hiển thị ảo hàng may mặc ba chiều dựa thực tế ảo công nghệ mô kỹ thuật số Với hỗ trợ công nghệ thiết kế 3D, trí tuệ nhân tạo cơng nghệ thực tế ảo, thời trang kỹ thuật số bùng nổ mạnh mẽ hết, đặc biệt phù hợp với xu hướng phát triển thời trang bền vững Optitex, VStitcher, CLO3D,v.v phần mềm thiết kế thời trang 3D tiên phong, tích hợp việc xây dựng mơ hình người, thiết kế mẫu 2D, may ảo 3D, mơ vải trình diễn thời trang ảo Đồng thời, khả đánh giá ảo độ vừa vặn trang phục chức khác sử dụng để tạo quần áo cho người tiêu dùng dựa vóc dáng thể họ Hiện nay, việc ứng dụng phần mềm thiết kế 3D ngày trở nên phổ biến Việt Nam, hứa hẹn tương lai ngành công nghiệp thời trang giới nói chung ngành cơng nghiệp dệt may Việt Nam nói riêng Vì việc nghiên cứu xây dựng mơ hình 3D Avatar làm sở tảng xây dựng ma-nơ-canh kỹ thuật số theo vóc dáng người Việt Nam tích hợp vào phần mềm thiết kế thời trang 3D xu hướng giải pháp giúp nâng cao lực cạnh tranh ngành công nghệ dệt may nước ta xu hội nhập giới Ứng dụng phần mềm 3D Việt Nam mở tương lai cho ngành công nghiệp thời trang Việt Nam giới Xây dựng mơ hình 3D Avatar làm sở tảng xây dựng ma-nơ-canh kỹ thuật số theo vóc dáng người Việt Nam có khả tích hợp vào phần mềm thiết kế thời trang 3D Phương pháp xây dựng mơ hình 3D Avatar theo vóc dáng thể máy học sâu khoa học công nghệ đại tiên phong MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU CỦA LUẬN ÁN - Nghiên cứu phân loại vóc dáng nam trung niên thành phố Hồ Chí Minh - Xây dựng ma-nơ-canh kỹ thuật số phù hợp với vóc dáng người Việt Nam Ứng dụng làm Avatar phần mềm thiết kế trang phục 3D ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU CỦA LUẬN ÁN 3.1 Đối tượng nghiên cứu Để hoàn thành mục tiêu nghiên cứu đề tài, hai nhóm đối tượng nghiên cứu là: - Để đạt mục tiêu phân loại vóc dáng nam trung niên thành phố Hồ Chí Minh, luận án sử dụng liệu kích thước 2D đám mây điểm 3D thể 378 người nam trung niên khối văn phịng thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam - Để hoàn thành mục tiêu xây dựng Avatar 3D phần mềm thiết kế trang phục 3D theo vóc dáng người Việt Nam, luận án sử dụng liệu 2D 3D kích thước thể 1706 người Việt Nam, gồm nam giới và nữ giới 3.2 Phạm vi nghiên cứu - Nghiên cứu phân loại vóc dáng đặc điểm nhân trắc nam trung niên khối văn phòng sống làm việc thành phố Hồ Chí Minh, tuổi từ 30 đến 60 - Nghiên cứu phương pháp xây dựng mơ hình 3D Avatar thể người trạng thái tĩnh theo kích thước vóc dáng người Việt Nam NỘI DUNG NGHIÊN CỨU CỦA LUẬN ÁN - Nội dung 1: Phân loại phân tích đặc điểm vóc dáng nam trung niên thành phố Hồ Chí Minh từ liệu quét 3D - Nội dung 2: Nghiên cứu xây dựng mơ hình 3D Avatar từ liệu quét 3D theo vóc dáng nam trung niên thành phố Hồ Chí Minh PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU CỦA LUẬN ÁN Nội dung nghiên cứu thực phương pháp sau: - Phương pháp phân tích tổng hợp: nghiên cứu, phân tích tài liệu, cơng trình khoa học Việt Nam giới có nội dung liên quan Nhận xét, đánh giá vấn đề cịn tồn Từ đó, định hướng nghiên cứu luận án phù hợp với điều kiện Việt Nam - Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm cho nội dung cụ thể Ý NGHĨA KHOA HỌC CỦA LUẬN ÁN 1) Đã Đã xây dựng phương pháp tiên tiến có độ xác cao để thu thập liệu 3D 1106 nam giới TP HCM tuổi từ 18-60 2) Đã phối hợp khoa học nhân trắc thiết kế thời trang để trích xuất kích thước thể người từ liệu 3D sử dụng cơng cụ tốn thống kê để phân tích liệu phục vụ phân loại vóc dáng cho đối tượng nam trung niên Việt Nam 3) Lấy liệu đầu vào kết nội dung nghiên cứu (kích thước 2D vóc dáng 3D nam trung niên TP HCM), dựa sở khoa học nhân trắc xây dựng tốn phân tích thành phần sử dụng phương pháp máy học sâu phương pháp toán học nội suy để giải tồn tiến tới mục tiêu xây dựng mơ hình 3D Avatar phù hợp với thể nam trung niên TP HCM có khả kết nối với phần mềm thiết kế thời trang 3D nước ngồi có thị trường GIÁ TRỊ THỰC TIỄN CỦA LUẬN ÁN 1) Bộ liệu nhân trắc 2D 3D nam trung niên thành phố HCM sở liệu 3D 1106 nam giới TP HCM tuổi 18-60 thu thập thiết bị quét thể người đóng góp thực tiễn cho phát triển ngành thời trang may sẵn Việt Nam 2) Xây dựng thành công Avatar 3D, kết nối thành công Avatar với phần mềm thiết kế thời trang CLO3D, ứng dụng thành công Avatar thiết kế thời trang đóng góp góp phần thúc đẩy cơng nghệ thiết kế thời trang 3D Việt Nam ĐIỂM MỚI CỦA LUẬN ÁN 1) Đã xây dựng liệu 2D 3D thể người từ 30 đến 60, nam trung niên thành phố HCM Phân loại thành vóc dáng 2) Xây dựng Avatar 3D theo vóc dáng nam trung niên thành phố HCM sử dụng phương pháp nội suy toán học, kết nối phần mềm thiết kế thời trang CLO3D Ứng dụng thành công Avatar phần mềm thiết kế thời trang đóng góp thúc đẩy ngành Cơng nghệ dệt may Thiết kế thời trang Việt Nam 3) Đã ứng dụng phương pháp máy học sâu để xây dựng Avatar 3D KẾT CẤU CỦA LUẬN ÁN Luận án gồm chương: - Chương 1: Tổng quan phân loại vóc dáng, đặc điểm nhân trắc nam giới mơ mơ hình 3D thể người - Chương 2: Đối tượng, nội dung phương pháp nghiên cứu - Chương 3: Kết nghiên cứu bàn luận CHƯƠNG 1: NGHIÊN CỨU TỔNG QUAN Để chuẩn bị kiến thức tảng nhằm giúp đạt mục tiêu nghiên cứu đề ra, nghiên cứu tổng quan luận án tiến sĩ tập trung vào hai nội dung quan trọng khía cạnh liên quan nội dung Trong nội dung lớn thứ nhất, tổng quan phân loại vóc dáng gồm: (1) Phương pháp xác định thơng số kích thước thể người; (2) Phương pháp phân loại vóc dáng thể người gồm nhiều cách như: i) theo đặc trưng hình dạng tư thể, ii) theo tỷ lệ kích thước thể; iii) theo số tương quan; iv) theo xử lý số liệu thống kê Trong nội dung lớn thứ hai, tổng quan ứng dụng công nghệ 3D tạo mơ hình Avatar 3D ngành cơng nghiệp dệt may gồm: (1) Nghiên cứu mơ hình sản phẩm từ liệu quét 3D thể; (2) Phương pháp nội suy toán học hay hồi quy từ liệu qt 3D để xây dựng mơ hình 3D, (3) Phương pháp máy học, mà đặc biệt máy học sâu xây dựng Avatar thể người từ liệu quét 3D Qua nghiên cứu, kết luận nội dung sau: Ngành dệt may ngành mũi nhọn kinh tế quốc dân nước ta Hiện xu hướng sử dụng phần mềm thiết kế trang phục 3D phổ biến giới Việt Nam Tuy nhiên vóc dáng phần mềm chưa nghiên cứu từ liệu nhân trắc vóc dáng người Việt Nam Vì việc nghiên cứu xây dựng Avatar 3D theo thông số người Việt để thiết kế cho trang phục giải pháp nâng cao lực cạnh tranh ngành công nghệ dệt may nước ta xu hội nhập Theo quy luật sinh học nói chung, khoảng 10-15 năm, điều kiện sống thay đổi, tầm vóc, thể lực thể người có biến đổi Các cơng trình nghiên cứu trước đặc điểm hình dáng thể người mặc có ảnh hưởng khơng nhỏ đến việc thiết kế trang phục tạo dáng quần áo Các nghiên cứu trước phân hình dạng thể nam giới Việt Nam độ tuổi lao động sử dụng giá trị chênh lệch vòng ngực vòng bụng, chưa phân tích dáng phần thể, tỷ lệ kích thước, chiều cao, chiều dài thân Hơn nữa, cơng trình nghiên cứu vóc dáng thể nam giới Việt Nam độ tuổi lao động chưa nghiên cứu sâu cho nhóm đối tượng tuổi trung niên Có nhiều cách để thu thập liệu phân loại vóc dáng thể Trong phương pháp xác định thơng số kích thước thể máy qt 3D cho kết xác lưu trữ sử dụng lâu dài phục vụ tốt cho nghiên cứu kế thừa Kết đo xử lý số liệu phương pháp xác suất thống kê, chạy phần mềm SPSS có độ tin cậy cao Các tốn xử lý số liệu xác định phân phối chuẩn, phân tích thành phần chính, phân tích phân nhóm K-mean, phân tích biệt số, ANOVA, t-test tin dùng nhiều bới nhà khoa học, kết tin cậy Do luận án kế thừa phương pháp nghiên cứu phân loại vóc dáng cho đối tượng nam trung niên Việt Nam sống làm việc thành phố Hồ Chí Minh 3D cơng nghệ xây dựng từ phần mềm máy tính, giúp người sử dụng quan sát hình ảnh khơng gian ba chiều Khi biểu diễn mơ hình ba chiều, ta có thể: Biểu diễn dạng mơ hình khung dây, mơ hình lưới đa giác; biểu diễn bề mặt trơn tham số; biểu diễn đường mặt cong tham số NURBS Cơ sở lý thuyết mơ hình hóa trình bày phương pháp xây dựng mơ hình hóa 3D theo tốn nội suy đa thức Đa thức hàm đơn giản, dễ tính đạo hàm nguyên hàm Nội suy hàm Spline bậc thực ghép nối trơn tru nhiều đa thức bậc thấp khúc để nội suy hàm số cho trước Nội suy đường cong Hermite sử dụng rộng rãi đồ họa máy tính để có đường cong quỹ đạo chuyển động qua điểm xác định mặt phẳng không gian ba chiều Do việc sử dụng thiết bị quét 3D tốn thời gian tốn kém, nhiều ý ghép nối với vấn đề tự động tạo mơ hình 3D Theo truyền thống, phép đo chiều dài, chu vi độ cong có ích cho việc mô tả xuất đối tượng thực tế Tuy nhiên, việc xây dựng lại mơ hình dựa máy tính từ phép đo thách thức Hạn chế chung thước đo thưa thớt không đủ để nắm bắt phức tạp hình dạng đối tượng thực tế Các giải pháp cho mơ hình 3D u cầu nguồn đầu vào phong phú hình ảnh mẫu 3D Các cách tiếp cận để xây dựng mơ hình 3D sử dụng phép đo tương đối cũ không thực tế, đặc biệt việc xây dựng mô hình người 3D cách sử dụng nhân trắc học Các mơ hình tái tạo dựa mạng nơron tích chập (Convolutional Neural Network -CNN), áp dụng thành cơng để tạo hình dạng 3D từ liệu 2D; nhiên, họ yêu cầu lượng lớn liệu đào tạo chi phí tính tốn cao Cho tới thời điểm nghiên cứu sinh bắt đầu nghiên cứu chưa có cơng trình nghiên cứu khoa học sử dụng mạng nơ-ron tích chập để xây dựng Avatar 3D Sau tổng quan nghiên cứu trước có nội dung liên quan đến đề tài, luận án xác định có vấn đề chưa quan tâm công cạnh tranh phát triển ngành công nghệ may thiết kế thời trang Việt Nam Một thiết kế trang phục cho đối tượng nam trung niên Việt Nam chưa quan tâm nhiều so với đóng góp vào phát triển đất nước họ Hai giới chưa có cơng trình nghiên cứu khoa học ứng dụng công nghệ thông tin tiên tiến máy học sâu để tái tạo xây dựng mơ hình Avatar 3D dựa mạng nơ-ron CHƯƠNG 2: ĐỐI TƯỢNG, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Để thực mục tiêu nghiên cứu đề tài “Phân loại vóc dáng nam trung niên thành phố Hồ Chí Minh ứng dụng xây dựng xây dựng Avatar phần mềm thiết kế trang phục 3D”, nội dung nghiên cứu luận án thực sơ đồ sau: 2.1 Mục tiêu nghiên cứu (xem phần A) 2.2 Đối tượng phạm vi nghiên cứu (xem phần A) 2.3 Nội dung nghiên cứu (xem phần A) 2.4 Phương pháp nghiên cứu Nội dung nghiên cứu thực phương pháp sau: - Phương pháp phân tích tổng hợp: nghiên cứu, phân tích tài liệu, cơng trình khoa học Việt Nam giới có nội dung liên quan Nhận xét, đánh giá vấn đề tồn Từ đó, định hướng nghiên cứu luận án phù hợp với điều kiện Việt Nam - Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm cho nội dung cụ thể, trình bày nội dung 2.4.1 Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm phân loại vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ Chí Minh Để phân loại vóc dáng nam trung niên TP.HCM làm liệu đầu vào cho xây dựng Avatar 3D, luận án sử dụng phương pháp nghiên cứu điều tra cắt ngang liệu nhân trắc Thực nghiệm phân loại vóc dáng cho nam giới thiết kế thành giai đoạn (1) thu thập liệu 3D mô tả đặc trưng thống kê liệu kích thước thể người (2) phân loại vóc dáng cho tổng 1106 nam giới TP.HCM tuổi 18÷60 (3) nghiên cứu tập trung vào phân tích đa dạng vóc dáng cho 378 nam trung niên TP.HCM 2.4.1.1 Thu thập liệu 3D mô tả đặc trưng thống kê liệu kích thước thể người Thực nghiệm thực qua bước sau: - Chuẩn bị thiết bị đo hướng dẫn đo liệu kích thước thể 2D 3D - Xác định cỡ mẫu - Xác định kích thước thể sử dụng cho nghiên cứu vóc dáng xây dựng mơ hình 3D Avatar - Mơ tả đặc trưng thống kê kích thước thể người 2.4.1.2 Phân loại vóc dáng cho nam giới TP.HCM (18÷60 tuổi) phương pháp xử lý thống kê Phân loại vóc dáng cho tổng 1106 nam giới trọng độ tuổi lao động bao gồm sinh viên, công nhân, cán bộ, giảng viên đến từ trường Đại học Cao đẳng TP Hồ Chí Minh Các bước thực nghiệm phân tích phân loại vóc dáng đặc điểm: Phân tích thành phần chính, Kiểm định KMO Bartlett’s, Phân tích phân nhóm K-mean phân tích biệt số, Phân tích ANOVA T-test, Tính tỷ lệ liên hệ kích thước Xử lý liệu phần mềm SPSS Các toán xử lý số liệu xác định phân phối chuẩn, phân tích thành phần chính, phân tích phân nhóm K-mean, phân tích biệt số, ANOVA, t-test tin dùng nhiều bới nhà khoa học, kết tin cậy nghiên cứu phân loại vóc dáng trình bày phần tổng quan Do luận án kế thừa phương pháp nghiên cứu phân loại vóc dáng cho đối tượng nam trung niên Việt Nam sống làm việc thành phố Hồ Chí Minh 2.4.1.3 Phân loại vóc dáng cho nam trung niên TP.HCM (30÷60 tuổi) phương pháp xử lý thống kê Sau xác định đa dạng vóc dáng nam giới, nghiên cứu phân loại vóc dáng tập trung vào phân tích vóc dáng lứa tuổi trung niên với 378 liệu 2D 3D Kết mô tả liệu đặc trưng thể vóc dáng sử dụng làm liệu đầu vào Avatar ban đầu để xây dựng nên đa dạng Avatar 3D theo đa dạng vóc dáng nam trung niên TP Hồ Chí Minh Phương pháp phân loại vóc dáng tương tự 2.4.2 Phương pháp nghiên cứu xây dựng mơ hình 3D Avatar thể người từ liệu quét 3D theo vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ Chí Minh Nội dung 2: Nghiên cứu xây dựng Avatar từ liệu quét 3D theo vóc dáng nam trung niên thành phố Hồ Chí Minh Bài tốn xây dựng mơ hình 3D Avatar thể người từ số đo 2D (các kích thước vịng thể) thực chất hai tốn nội suy: Từ số đo tay nội suy vòng quan trọng theo hình dáng vịng vị trí đo Từ vòng quan trọng nội suy vịng Để nội suy có hai hướng tiếp cận: (1) hướng tiếp cận nội suy toán học (2) hướng tiếp cận máy học (đặc biệt học sâu) – hướng tiếp cận đại Luận án tiến hành xây dựng hai mơ hình theo hai hướng tiếp cận để đánh giá mức độ xác hợp lý cho tốn Sau xây dựng hai mơ hình cho đối tượng nữ luận án hy vọng mơ hình áp dụng cho số đo thể nam, thể nữ giới biến đổi nhiều nam sau có gia đình, đặc biệt sau sinh con; nghĩa mơ hình xây dựng tổng hóa cho đối tượng người mà khơng cịn phân biệt nam hay nữ Đồng thời, liệu quét từ thiết bị khác nên có số lượng điểm ảnh, kích thước khác Nếu phương pháp giải tốt cho hai liệu có nghĩa phương pháp tổng quát hóa tốt 2.4.2.1 Thiết kế mơ hình 3D phương pháp nội suy * Mơi trường thực nghiệm Ngơn ngữ lập trình: Python Mơi trường xem 3D: Blender Cấu hình máy: CPU Intel Core i5, RAM 4GB Hệ điều hành: Microsoft Windows 10 Professional * Dữ liệu thực nghiệm + Dữ liệu quét 3D 600 phụ nữ Việt Nam Luận án đề xuất phương pháp hình thành hàm biến dạng để xây dựng lại thể người 3D thơng số kích thước thể 2D 3D Ý tưởng tiên tiến phương pháp chia thể 3D thành phần nhỏ Theo cách đó, tham số khác cần thiết để nội suy cho phần thiết CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN 3.1 Kết liệu số đo 2D 3D thể người Luận án thu thập 1106 liệu 2D 3D 1106 nam giới thành phố Hồ Chí Minh tuổi từ 18 đến 60, có 378 nam trung niên độ tuổi 30 đến 60 Mỗi liệu có: 1) File liệu 3D dạng đám mây điểm ảnh hình 3.1 2) File liệu 3D 60 mốc nhân trắc trích xuất tự động hình 3.2 3) File mơ tả vị trí kích thước thể 3D hình 3.3 Hình 3.1: Dữ liệu 3D dạng đám mây điểm ảnh bể mặt trơn trích xuất tự động Hình 3.2: Dữ liệu 3D mốc nhân trắc trích xuất tự động Hình 3: Vị trí kích thước thể 11 3.2 Kết mô tả đặc trưng thống kê liệu kích thước thể 3.2.1 Mơ tả liệu nhân trắc nam giới thành phố Hồ Chí Minh Đối tượng nghiên cứu 1106 nam giới độ tuổi từ 18 đến 60, có 728 nam giới độ tuổi từ 18 đến 30 chiếm 65.82% 34.18% nam giới độ tuổi từ 30 đến 60 Trong nghiên cứu này, liệu nhân trắc 38 kích thước sử dụng để xác định đặc điểm liên quan đến vóc dáng thể nam giới trưởng thành Việt Nam, đồng thời kích thước quan trọng việc thiết lập hình dạng thể Avatar phần mềm CLO3D [6] Các kích thước điển hình thể bao gồm: 14 kích thước chiều cao, kích thước chiều dài, 14 kích thước chu vi, kích thước chiều rộng cân nặng Kết phân tích đặc trưng thống kê, biểu đồ đường cong chuẩn chuẩn (Histograms with normal curve) biểu đồ xác suất chuẩn (Normal Q-Q Plots) bảng 3.1, kích thước nhân trắc sử dụng giá trị trung bình (X̅) nằm gần giá trị trung vị (Me) Đồng thời, kích thước có độ tin cậy nằm giới hạn cho phép Tuy nhiên kích thước chiều dài từ đốt cổ đến eo có biểu đồ xác suất chuẩn (Normal Q-Q Plots) trị số mong đợi phân bố không nằm sát theo đường phân phối chuẩn Bảng3.1 Bảng tổng hợp biểu đồ phân phối chuẩn kích thước thể Các kích thước Biểu đồ Histogram Biểu đồ Q-Q Plots Chiều cao thể Dài cổ đến eo 3.2.2 Mô tả liệu nhân trắc nam trung niên thành phố Hồ Chí Minh Theo tài liệu độ tuổi lao động, nam giới độ tuổi 30-60 gọi nam trung niên Độ tuổi đóng góp lớn cho kinh tế nước nhà chưa có 12 nghiên cứu vóc dáng đặc điểm thể dành riêng cho họ Số lượng người đo cho nghiên cứu 378 nam giới trung niên độ tuổi từ 30 đến 60 phân bổ tương đối đồng Trong có có 115 người nhóm 30÷40 tuổi, 120 người nhóm 41÷50 tuổi, 143 người nhóm 51÷60 tuổi Trong nghiên cứu này, liệu nhân trắc học 38 kích thước thể sử dụng để xác định đặc điểm liên quan đến hình thể nam trung niên TP.HCM Kết phân tích đặc trưng thống kê, biểu đồ đường cong chuẩn (Histograms with normal curve) biểu đồ xác suất chuẩn (Normal Q-Q Plots) cho ̅) nằm thấy hầu hết kích thước nhân trắc sử dụng có giá trị trung bình (X gần giá trị trung vị (Me) số trội (Mo) Đồng thời, kích thước có độ tin cậy nằm giới hạn cho phép Tuy nhiên kích thước chiều dài hõm cổ đến eo, chiều dài cung vòng đũng, chiều dài từ đốt cổ đến eo, vòng cổ tay, vịng cổ chân có chênh lệch giá trị trung bình giá trị trung vị lớn cm Như vậy, để phân tích sau xác, kích thước cần loại bỏ q trình phân tích xác xuất thống kê Các dặc trưng thống kê kích thước thể đối tượng nam trung niên TP.HCM thông qua giá trị trung bình, trung vị, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, độ nhọn, phân vị 1, 5, 10, 25, 50, 75, 90, 99 trình bày luận án 3.3 Kết phân loại vóc dáng phân tích đặc điểm thể 3.3.1 Kết phân loại vóc dáng nam giới TP.HCM Để xác định nhóm kích thước ảnh hưởng đến vóc dáng nam giới làm việc thành phố Hồ Chí Minh Việt Nam độ tuổi từ 18 đến 60, 34 kích thước thể sử dụng để phân tích phân loại vóc dáng 3.3.1.1 Kết phân tích nhân tố Ba nhân tố định vóc dáng thể nam giới độ tuổi 18 đến 60 trích xuất Bảng 3.8 với tổng tỷ lệ phương sai tích luỹ 75.110% Đồng thời, hệ số Cronbach’alpha nhân tố lớn 0.7, cho kết tin cậy cao 3.3.1.2 Kết phân tích phân nhóm Để phân loại dạng thể nam giới Việt Nam độ tuổi 18 đến 60, phân tích nhóm K-mean phân tích biệt số sử dụng giống với nghiên cứu phân loại dạng người mà nhà khoa học nước thực hiện, sử dụng điểm nhân tố trích xuất thơng qua phân tích nhân tố biến độc lập Kết phân tích cho thấy 96.1% trường hợp nhóm lại phân loại xác giải pháp hai nhóm, 93.2% giải pháp nhóm, 93.9% giải pháp nhóm, 92.0% giải pháp nhóm Đánh giá từ 13 kết đó, giải pháp hai nhóm (02 nhóm) thích hợp để phân loại vóc dáng thể nam giới Việt Nam độ tuổi 18 ÷ 60 3.3.1.3 Kết phân tích đặc điểm dạng thể nam giới Việt Nam tuổi 18÷60 Kết phân nhóm báo cho thấy dạng người tối ưu nhất, để xác định đặc điểm khác biệt nhóm thể, phân tích kiểm định Independent-samples T-test loại thực Giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, kết F-test cho kích thước đo lường giá trị BMI nhóm minh chứng cho kết phân nhóm hợp lý giải thích sau: Độ tin cậy Sig giá trị F-test nhỏ 0.001 chứng minh có tách bạch rõ ràng nhóm; Độ lệch chuẩn SD kích thước tổng 1106 đối tượng nghiên cứu lớn SD nhóm nhỏ, có nghĩa có gom tụ tập trung đối tượng có vóc dáng với nhóm nhỏ Kết luận đặc điểm vóc dáng dạng thể nam giới làm việc thành phố Hồ Chí Minh Việt Nam sau: Nhóm chiếm 60,4% tổng số 1106 nam giới tham gia khảo sát, nhóm thể gầy, thân ngắn, tay dài, vai ngang nhỏ Nhóm chiếm 39.6%, nhóm thể béo, vùng vai lưng phát triển, vai dốc 3.3.1.4 Kết phân bố lứa tuổi theo nhóm vóc dáng Sự phân bố lứa tuổi nhóm vóc dáng trình bày Bảng 3.3 Trong nhóm vóc nhóm 1, nhóm người gầy, tỷ lệ nam giới độ tuổi từ 18 đến 30 chiếm 72%, tỷ lệ nam giới độ tuổi từ 30÷60 chiếm 28% Tỷ lệ nam giới độ tuổi từ 18 đến 30 nhóm 2, nhóm người béo, chiếm 56.39%, tỷ lệ nam giới độ tuổi 30 đến 60 nhóm chiếm 43.61% Qua phân tích thấy nam giới độ tuổi từ 18 đến 30 có 66.07% thuộc nhóm người gầy, 33.93% thuộc dạng người béo Trong đó, tỷ lệ nam giới độ tuổi từ 30 đến 60 phân bố tương đối đồng đều, 49.47% người gầy 50.53% người béo Bảng3.3 Tỷ lệ phân bố nhóm thể nhóm tuổi 18÷dưới 30 30÷60 18-60 Tuổi (N=1106) 18÷ 30 tuổi 30÷60 tuổi Nhóm 66,07% 728 người 49,47% 378 người Nhóm 33,93% 728 người 50,53% 378 người ∑% 100% 728 người 100% 378 người Kết phân loại nhóm nam giới độ tuổi 18÷60 thành nhóm vóc dáng cho thấy nhóm nam giới độ tuổi 18 đến 30 chủ yếu nhóm người gầy, nhóm nam giới độ tuổi 30÷60 phân bố đa dạng có gầy béo Do đó, cần có thêm nghiên cứu phân loại vóc dáng nam giới Việt Nam 14 độ tuổi 30÷60 để thấy đa dạng vóc dáng, đặc trưng hình thể, tỷ lệ thể nhóm đối tượng nam trung niên 3.3.2 Phân loại vóc dáng nam trung niên thành phố Hồ Chí Minh Dữ liệu 378 nam giới trung niên TP.HCM độ tuổi từ 30 đến 60 tuổi Phương pháp phân loại vóc dáng tương tự mục 3.3.1 Kết đạt vóc dáng khác sau: Nhóm chiếm 16,4% tổng số 378 nam giới tham gia khảo sát, nhóm nam giới thấp, có tất kích thước nhỏ kích thước trung bình, loại thể trung bình với BMI 22,23 Nhóm chiếm tỷ lệ cao với 35,19% biểu thị kích thước chu vi, cân nặng BMI cho thấy nhóm thể béo phì độ I với BMI 25,08, đùi gối nhỏ, kích thước vùng cổ, vai, bụng phát triền Nhóm chiếm 12,96%, với BMI 27,08 nằm nhóm béo phì độ I; vai ngang, kích thước vùng cổ, lưng, bụng phát triển Nhóm chiểm tỷ lệ 25,13% với BMI 23,23, thể thừa cân, nhóm thể cao Nhóm chiếm tỷ lệ 10,32% nhóm thể cao béo phì độ I với BMI 28,52, đồng thời tất kích thước chu vi cân nặng nhóm lớn lớn nhiều so với mức trung bình 3.4 Kết xây dựng mơ hình 3D phương pháp nội suy Kết xác định vị trí mặt cắt Một khung vị trí mặt cắt tương tác xây dựng hình bên kết mã code Mô tả vị trí mặt cắt sau: (1) Vị trí mặt cắt vịng cổ (2) Vị trí mặt cắt vịng ngực (3) Vị trí mặt cắt vịng bụng (4) Vị trí mặt cắt vịng mơng (5) Vị trí mặt cắt vịng đùi (6) Vị trí mặt cắt vịng bắp chân (7) Vị trí mặt cắt vịng cổ chân (8) Vị trí mặt cắt vịng cánh tay (9) Vị trí mặt cắt vịng cổ tay Kết xây dựng mơ hình nội suy từ mặt cắt chỉnh phận thể Có loại hình dạng mặt cắt thể • Loại 1: tất lát cắt phận thể (ngoại trừ phần thân) có cấu trúc gần trịn, điểm cực trị mặt trước, sau, bên trái, bên phải chọn làm điểm mặt cắt 15 • Loại 2: lát cắt phần thân thể có cấu trúc phức tạp vịng ngực vịng mơng, 12 điểm chọn làm điểm cho lát cắt gồm điểm cực trị mặt trước, sau, bên trái, bên phải, đường cong dựa theo quan sát đối xứng Sau thực bước điều chỉnh điểm trọng yếu mặt cắt tương ứng với số đo 2D; xây dựng mơ hình mặt cắt chỉnh từ điểm trọng yếu mặt cắt tốn nội suy, kết xây dựng mơ hình nội suy từ mặt cắt chỉnh phận thể trình bày qua hình sau Các lát cắt Các lát cắt Các lát vùng ngực vùng mông cắt vùng đùi Các lát Các lát cắt cắt của khu vực vùng cánh tay bắp chân Bài tốn xây dựng mơ hình 3D Avatar thể người từ số đo 2D (các kích thước vịng thể) thực chất hai toán nội suy: o Từ số đo tay nội suy vịng quan trọng theo hình dáng vịng vị trí đo o Từ vịng quan trọng nội suy vòng Để nội suy có hai hướng tiếp cận: (1) hướng tiếp cận nội suy toán học (2) hướng tiếp cận máy học (đặc biệt học sâu) – hướng tiếp cận đại Chúng tiến hành xây dựng hai mơ hình theo hai hướng tiếp cận để đánh giá mức độ xác hợp lý cho tốn 3.5 Kết xây dựng Avatar 3D theo phương pháp máy học chuyên sâu Luận án đào tạo mô hình NN từ liệu máy chủ Linux với RAM 24 GB, GPU với RAM 12 GB CPU Xeon với 2.2Ghz Ngơn ngữ lập trình Python thư viện PyTorch numpy Thuật tốn Adam thông qua để giảm thiểu hàm mục tiêu; tham số meta đặt theo khuyến nghị tác giả (tỷ lệ học tập α=0.001,β_1=0.9,β_2=0.999) Trong liệu nam, LA sử dụng 1006 mẫu làm liệu huấn luyện 100 mẫu làm liệu thử nghiệm, 500 100 làm liệu huấn luyện thử nghiệm liệu nữ, mẫu chọn ngẫu nhiên Bảng 3.24 cho thấy lỗi trung bình lát cắt sau đào tạo 1000 epoch tập liệu nam nữ 16 Kết xác nhận tính hiệu phương pháp luận án mơ hình đám mây điểm 3D tạo đủ tốt để hiển thị với lỗi nhỏ thời gian chạy hợp lý Theo tinh thần học chi tiết hình dạng lát thay học cấu trúc tổng thể, chiến lược học phân cấp đưa hình dạng lát tương ứng với phép đo người dùng xác định tảng hình dạng lát khác Ý tưởng để tạo hình dạng lát biến dạng hình dạng ban đầu tùy thuộc vào tập liệu huấn luyện Vì bước phương pháp LA khơng cần thay đổi tọa độ giảm kích thước mà đảm bảo đám mây điểm tạo trông giống mẫu liệu huấn luyện Cấu trúc lát sử dụng nghiên cứu không bị hạn chế trường hợp tĩnh, mà cịn hữu ích áp dụng mở rộng cho mơ hình động 3D thơng qua xương biến đổi Điểm yếu quan trọng phương pháp thiếu liệu Các mô hình học tập trình bày bị vấn đề phù hợp; đó, họ khơng thể đạt khái quát hóa lý tưởng Mặc dù có số đo, hai lát có khác hình dạng điều gây lỗi cao tập huấn luyện Tuy nhiên, thông tin liệu huấn luyện mơ hình học tập nắm bắt tốt LA kết luận dựa gần lỗi liệu đào tạo kiểm tra Nghiên cứu điều tra việc xây dựng đám mây điểm Do đó, ứng dụng u cầu mơ hình 3D có đủ cấu trúc lại lưới cần nhiều bước xử lý Để kết luận, nghiên cứu LA phác thảo phương pháp xây dựng mơ hình 3D tự động LA thiết lập chiến lược mã hóa đám mây điểm 3D để triển khai CNN tìm hiểu thơng tin nội hình dạng Khung đảm bảo thể người 3D xây dựng hoàn toàn với liệu nhân trắc học thiết yếu Hơn nữa, phương pháp đề xuất khái qt hóa để tạo loại hình dạng 3D khác Nghiên cứu LA khởi xướng cách để áp dụng mơ hình Deep Learning để phân tích hình dạng 3D thể người Khi tất lát cắt cần thiết sẵn sàng để xây dựng mơ hình 3D, luận án tiến hành làm lại cách sử dụng lưới hình tam giác Hình 3.4 17 Hình 3.4: Hình đại diện 3D nam nữ: Hàng đầu tiên: hình tạo, hàng thứ hai: hình gốc 3.6 Kết xây dựng mơ hình 3D Avatar theo đa dạng vóc dáng nam trung niên TP.HCM 3.6.1 Nhận xét phương pháp xây dựng mơ hình 3D thể người * Ưu điểm Phương pháp xây dựng mơ hình 3D nội suy tốn học mơ vóc dáng thể người Việt Nam có số đo mặt cắt quan trọng tương ứng với thông số đo tay với sai số thấp, đảm bảo tính xác số đo mơ hình nên tính ứng dụng cho ngành công nghiệp dệt may cao Phương pháp thực nghiệm dễ dàng, không tốn nhiều thời gian không yêu cầu cao cấu hình phần cứng máy tính Phương pháp xây dựng mơ hình 3D máy học sâu có khả học thông tin liệu thể người khơng có dạng hàm giúp mơ hình 3D biến đổi phù hợp với cấu trúc thể người riêng biệt Kết thử nghiệm cho thấy ý tưởng hệ thống hợp lý triển khai, nhiên cần nhiều thử nghiệm tinh chỉnh để kết dự đoán tốt * Nhược điểm Phương pháp xây dựng mơ hình 3D nội suy tốn học tồn sai số tất mặt cắt mơ hình 3D Ngun nhân người khác có cấu trúc phần thể khác nên mơ hình chưa biến đổi theo cấu trúc thể người riêng biệt Phương pháp xây dựng mơ hình 3D máy học sâu u cầu cấu hình phần cứng máy tính cao thực nghiệm dễ dàng, hạn chế thời gian lực máy tính nên độ xác hai mơ hình mà luận văn nghiên cứu cịn thấp 18 3.6.2 Mơ hình 3D Avatar theo đa dạng vóc dáng nam trung niên TP.HCM Hình 3.5: Hình chụp mặt trước Avatar theo thơng số đo vóc dáng nam trung niên TP.HCM xây dựng luận án N1 N2 N3 N4 N5 Hình 3.6: Hình chụp mặt trước Avatar theo thơng số đo vóc dáng nam trung niên TP.HCM xây dựng luận án Cùng thơng số đo kích thước thể vóc dáng nhập vào phần mềm thiết kế CLO3D, kết cho Avatar mô tả hình 3.32 Đối chiếu hình ảnh chụp mặt Avatar theo vóc dáng xây dựng mơ hình 3D Avatar luận án với lời mơ tả đặc điểm hình dáng thể vóc dáng, nhận xét có tương đồng đặc biệt với kết luận cận béo phì béo phì, đồng thời tương đồng với kết luận bụng lồi nam trung niên TP.HCM Hình dạng mức độ lồi bụng thể khác biệt mô hình 3D Avatar Khi so sánh với Avatar tạo từ phần mềm thiết kế trang phục CLO3D phổ biến nay, nhận xét thấy hình dạng thể Avatar tạo từ CLO3D không khác biệt So sánh hình 3.31 3.32, khẳng định hình dạng mơ hình 3D Avatar luận án có khác biệt rõ ràng vóc dáng nam trung niên TP.HCM khác biệt với CLO3D 3.7 Kết may ảo Áo dài theo vóc dáng nam trung niên TP.HCM Luận án thực thiết kế ảo may ảo sản phẩm áo dài cho nam theo quy trình trình bày chương hình 2.35 19 3.7.1 Tạo Avatar 3D theo số đo Trong vóc dáng nam trung niên TP.HCM phân tích bên trên, nhóm chiếm tỷ lệ cao với 35,19% Do luận án chọn may trang phục ảo cho vóc dáng để thử nghiệm 3.7.2 Mơ tả mẫu Áo dài thiết kế thử nghiệm chọn vật liệu CLO3D • Mơ tả sản phẩm: Dựa thiết kế áo sơ mi, áo veston áo dài nam cổ điển, người nghiên cứu đề xuất phương pháp thiết kế mẫu áo dài đại, thân • Vật liệu: Chọn Lụa Taffeta mặc định thư viện vải phần mềm, thông số vải : - Độ dày (thickness): 0.16 mm - Co ngang (Stretch-weft): 63% - Co dọc (Stretch-warp): 40% - Xéo (Shear): 35% - Độ uốn ngang (Bending-weft): 55% - Độ uốn dọc (Bending-warp): 14% - Độ uốn xéo (Bending-bias): 38% - Độ rung vải (Internal Damping): 1% - Tỷ trọng (Density): 5% - Ma sát (Friction): 3% 3.7.3 Thiết kế mẫu kỹ thuật theo công thức thiết kế áo dài nam Bộ mẫu rập thiết kế phần mềm Gerber CLO3D nhập mẫu rập vào phần mềm tiếp tục thực chức may ảo, thử ảo đánh giá ảo sản phẩm Hình 4: Bộ mẫu rập gồm chi tiết: thân áo dài, tay áo, cổ áo, quần cạp 3.7.4 Kết may ảo, thử ảo đánh giá độ vừa vặn trang phục 20 Hình 3.5: Mẫu mô áo dài nam với bề mặt vải dày, suốt lưới phần mềm CLO 3D 3.7.5 Kết sản phẩm áo dài hoàn thiện với lựa chọn họa tiết màu sắc Hình 3.6: Mẫu mô áo dài nam bề mặt vải lụa taffeta phần mềm CLO 3D 21 KẾT LUẬN CHƯƠNG Các kết nghiên cứu luận án trình bày chương sau: Khảo sát đo thành lập 1106 liệu nhân trắc 3D 1106 nam giới TP.HCM tuổi từ 18 đến 60 Trong có 115 người nhóm 30÷40 tuổi, 120 người nhóm 41÷50 tuổi, 143 người nhóm 51÷60 tuổi Mô tả đặc trưng thống kê liệu nhân trắc cho 38 kích thước thể quan trọng phục vụ thiết kế chủng loại trang phục nam giới Đồng thời xác định phân phối chuẩn kích thước thơng qua biểu đồ đường cong chuẩn biểu đồ xác suất chuẩn Normal Q-Q Plot Sử dụng phương pháp phân tích liệu cách khoa học phân tích thành phần chính, phân tích nhân tố, phân tích phân nhóm K-mean, phân tích biệt số ANOVA, t-test để phân loại vóc dáng thể cho 1106 nam giới Việt Nam độ tuổi từ 18 đến 60 Nhóm đối tượng 378 nam trung niên TP.HCM tiếp tục phân loại thành nhóm vóc dáng Nhóm có tạng người thấp gầy với BMI 22,23 Nhóm có tạng người cao to trung bình với BMI 23,23 Nhóm 2, 3, tạng người cận béo béo phì với BMI 25,08, 27,08, 28,52 Đã tổng hợp thống kê xác định tương quan tỷ lệ kích thước thể theo vóc dáng, có tính ứng dụng thực tiễn thiết kế sản xuất Kết cho thấy hồn tồn sử dụng máy qt thể SizeStream SS14 khảo sát nhân trắc để thu thập số đo thể người Không cần sử dụng phương pháp đo tay truyền thống tốn thời gian nguồn nhân lực Hơn lại tránh sai sót nhiều người đo nhiều thiết bị đo Các công cụ thống kê đặc biệt phần mềm SPSS công cụ hiệu để mô tả liệu nhân trắc phân tích vóc dáng thể người, đảm bảo độ xác độ tin cậy kết luận Đã xây dựng mơ hình 3D Avatar theo phương pháp nội suy sử dụng thuật toán nội suy mã code Quá trình thực qua bước có đánh giá sai số mơ hình Đã giới thiệu phương pháp để tạo đám mây điểm đối tượng 3D từ thơng số kích thước thể quan trọng 10 Đã xây dựng mơ hình 3D Avatar theo theo thơng số đo vóc dáng nam trung niên TP.HCM Hình dáng Avatar luận án có khác biệt với hình dáng Avatar tạo từ phần mềm thiết kế thời trang 11 Kết phần xây dựng mơ hình 3D Avatar bước đầu cho thấy, phương phương pháp nội suy phương pháp máy học sâu xây dựng mơ hình 3D thể người từ liệu 2D 3D 22 KẾT LUẬN CỦA LUẬN ÁN Kết luận án đạt có số đóng góp định vào công phát triển ngành Công nghệ dệt may Thiết kế thời trang Việt Nam sau: A) VỀ MẶT LÝ THUYẾT 1) Góp phần hồn thiện phương pháp thu thập liệu kích thước thể người cung cấp số đo hồn chỉnh thể người phục vụ cho thiết kế thời trang phương pháp quét 3D thể người 2) Góp phần khẳng định phương pháp quét 3D thể người cung cấp số đo hồn chỉnh thể người phục vụ cho thiết kế thời trang 3) Bước đầu đưa phương pháp xây dựng mơ hình 3D thể người phương pháp nội suy toán học máy học chuyên sâu từ liệu 2D 3D thể người nhận từ kết quét 3D thể người 4) Kết cho thấy, với số lượng 1706 liệu từ kết quét 3D thể người xây dựng mơ hình 3D thể người phương pháp nội suy toán học máy học chun sâu Độ xác mơ hình chấp nhận để ứng dụng làm Avatar 3D cho thiết kế trình diễn trang phục B) VỀ MẶT THỰC TIỄN 1) Đã xây dựng liệu kích thước nam giới TP.HCM từ 18-60 tuổi 2) Đã xây dựng liệu 2D 3D thể người nam trung niên từ 30 đến 60 tuổi Phân loại thành vóc dáng Kết đóng góp quan trọng cho ngành cơng nghiệp thời trang để phát triển lĩnh vực thời trang may sẵn chất lượng cao (vừa với vóc dáng thể) dành cho đối tượng nam giới Việt Nam nói chung đặc biệt đối tượng nam trung niên Việt Nam 3) Avatar 3D xây dựng theo vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ Chí Minh Avatar kết nối với phần mềm thiết kế thời trang 3D để thiết kế, mặc thử trang phục Đã sử dụng thành công Avatar để thiết kế may ảo áo dài nam giới phần mềm CLO3D Kết có ý nghĩa quan trọng góp phần thúc đẩy phát triển ngành Cơng nghệ dệt, may Thiết kế thời trang Việt Nam 23 HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO Luận án tiếp tục nghiên cứu phát triển theo số hướng nghiên cứu sau: Xây dựng ma-nơ-canh kỹ thuật số theo vóc dáng người Việt Nam tương thích với phần mềm thiết kế thời trang 3D nước ngồi có thị trường Xây dựng phần mềm thiết kế thời trang 3D cho người Việt Nam Xây dựng Avatar động, tham gia biểu diễn thời trang ảo, thử trang phục ảo 24 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH ĐÃ CƠNG BỐ CỦA LUẬN ÁN Nguyen Mau Tung, Dang Thanh Vu, Tran Thi Minh Kieu, and Pham The Bao, “Generating Point Cloud from measurements based on Convolutional Neural Network – an application for building 3D human model”, Computational Intelligence and Neuroscienc, Volume 2019, Article ID 1353601 https://doi.org/10.1155/2019/1353601 Tran Thi Minh Kieu, Nguyen Mau Tung, Le van, Pham The Bao, “Combining 3D Interpolation, Regression, and Body Features to build 3D Human Data for Garment: An Application to Building 3D Vietnamese Female Data Model”, (IJACSA) International Journal of Advanced Computer Science and Applications, Vol 11, No 1, 2020 DOI:10.14569/IJACSA.2020.0110152, pp.409-420 Tran Thi Minh Kieu, Nguyen Mau Tung, Pham The Bao, Pham Thi Thao, “Analyzing the Shape of the Upper Part on the Middle-Aged Male Body in Ho Chi Minh City – Vietnam”, Journal of Science & Technology Technical Universities, Hanoi, Vietnam, ISSN 2354-1083, No.143, 6/2020 Pp.068072 Nguyễn Mậu Tùng, Trần Thị Minh Kiều, Phạm Thế Bảo, “Phân tích hình dáng phần thể nam trung niên TP.HCM Việt Nam”, Tạp chí khí, Vol 1-2/2020, ISSN 0860-7056 pp 132-137 Nguyễn Mậu Tùng, Trần Thị Minh Kiều, Phạm Thế Bảo, “Phân tích hình dáng thể nam trung niên TP.HCM Việt Nam”, Tạp chí Khoa học Công nghệ ĐH Công nghiệp TP.HCM, ISSN 2525-2267, số 43B, 2020, pp 97-104 Trần Thị Minh Kiều, Nguyễn Mậu Tùng, Phạm Thế Bảo,Trần Thị Vân Anh, “Nghiên Cứu Về Phân Loại Vóc Dáng Cơ Thể Của Nam Giới Thành Phố Hồ Chi Minh –Việt Nam”, Tạp chí Khoa học Cơng nghệ ĐH Cơng nghiệp TP.HCM, Số 58, 2022, pp 145-154 Tran Thi Minh Kieu, Nguyen Mau Tung, Tran Thi Van Anh, “Classification of Body Types of Vietnamese Middle-Aged Men in Ho Chi Minh City”, Journal of Science and Technology Technical Universities, Hanoi, Vietnam, Volume 32, Issue 5, November 2022, ISSN 2734-9381, pp 028-036 Nguyen Thi Mong Hien, Nguyen Mau Tung, “The design, simulation, and adjustment of the Vietnam men’s Ao dai on the CLO3D software”, BOHR International Journal of Smart Computing and Information Technology, 2023, Vol 4, No 1, pp 50–56, DOI: 10.54646/bijscit.2023.25 Nguyễn Mậu Tùng, Trần Thị Minh Kiều, Lê Quang Bình, “Đề xuất phương pháp thiết kế áo dài nam đại”, Tạp chí Khoa học Cơng nghệ ĐH Công nghiệp TP.HCM, ISSN 2525-2267, Số 63, 8/2023: pp 154-161