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.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.

TÍNH CẤP THIẾT CỦALUẬNÁN

Trong những năm gần đây, công nghệ 3D được mọi người nhắc đến ngày càng nhiều và đang trở thành chủ đề nở rộ trên thế giới Chúng ta đã thấy sự phát triển của công nghệ 3D trong giải trí, trong các ngành công nghiệp và đang tiến gần cuộc sống tiêu dùng hàng ngày Cùng với sự phát triển thần tốc của công nghệ điện toán, ngành công nghệ may và thời trang cũng đang tận dụng cáckỹthuật mới để phát triển Các nhà khoa học [1-4] phát triển cửa hàng quần áo trực tuyến dưới dạng ứng dụng web Thời trang ảo đang là xu hướng và nhu cầu mua sắm thời trang online của các khách hàng thông minh Các nghiên cứu đã sử dụng kích thước chính của cơ thể con người làmdữliệuđầuvàođểápdụngtrongmộtmôhìnhchung,làmbiếndạngmôhìnhhiện có trong cơ sở dữ liệu sẽ dễ dàng có được mô hình mới hơn Ứng dụng của thực tế ảo trong ngành may mặc bắt đầu từ những năm 1980, là công nghệ hiển thị ảo hàng may mặcbachiềudựatrênthựctếảovàcôngnghệmôphỏngkỹthuậtsố[2].Vớisựhỗtrợ củacôngnghệthiếtkế3D,trítuệnhântạovàcôngnghệthựctếảo,thờitrangkỹthuật số bùng nổ mạnh mẽ hơn bao giờ hết, đặc biệt phù hợp với xu hướng phát triển thời trang bền vững [5]. Optitex, V-Stitcher, CLO3D,v.v là những phần mềm thiết kế thời trang 3D tiên phong, có thể tích hợp việc xây dựng mô hình người, thiết kế mẫu 2D, mayảo3D,môphỏngvảivàtrìnhdiễnthờitrangảo[6].Đồngthời,khảnăngđánhgiá ảođộvừavặntrangphụcvàcácchứcnăngkháccóthểđượcsửdụngđểtạoraquầnáo cho người tiêu dùng dựa trên vóc dáng cơ thể của họ [3] Hiện nay, việc ứng dụng các phầnmềmthiếtkế3DngàycàngtrởnênphổbiếntạiViệtNam,hứahẹnmộttươnglai mới của ngành công nghiệp thời trang thế giới nói chung và ngành công nghiệp dệt may Việt Nam nóiriêng. Ngành dệt may Việt Nam là ngành kinh tế mũi nhọn của đất nước, một trong nhữngngànhxuấtkhẩuchủlựcvớitốcđộtăngtrưởngbìnhquân10%/năm,consốnày chothấyngànhdệtmayđangđiđếnđỉnhđiểmcủasựhộinhậptoàncầuvàlàmộttrong những nước xuất khẩu dệt may đứng đầu trên thế giới, dự kiến 2021-2030, ngành dệt maysẽpháttriểntheochiềusâu,tiếpcậntiêudùngbằngcáchdànhthếchủđộng,hướng tới phương thức sản xuất cao hơn như ODM, OBM, kiện toàn phát triển nội lực thiết kếnhằmtănggiátrịsảnphẩm[7].Vìvậyviệcnghiêncứuxâydựngmôhình3DAvatar làm cơ sở nền tảng xây dựng ma-nơ-canh kỹ thuật số theo vóc dáng người Việt Nam có thể tích hợp vào các phần mềm thiết kế thời trang 3D đang là xu hướng giải pháp giúp nâng cao năng lực cạnh tranh của ngành công nghệ dệt may nước ta trong xu thế hội nhập thếgiới.

Các nghiên cứu về 3D ứng dụng cho ngành công nghệ may đều cần nguồn đầu vào là dữ liệu quét 3D cơ thể người Từ dữ liệu quét 3D các tác giả có thể nghiên cứu ra nhiều kết quả đa dạng phục vụ cho sự phát triển của ngành công nghệ may như:nghiêncứuvềđặcđiểmvócdángcơthể,nghiêncứuđặcđiểmhìnhthể,nghiêncứuvề phương pháp xây dựng mô hình 3D Avatar cơ thể người phục vụ cho các phần mềm thiết kế trang phục 3D, v.v Đồng thời các mẫu ma-nơ-canh truyền thống hiện nay thì không còn phù hợp với vóc dáng của người Việt Nam, gây ra các khó khăn trongviệc thiếtkếtrangphụccũngnhưthửmẫuđánhgiáđộvừavặncủasảnphẩmmaymặccho người Việt. Tuy nhiên chi phí đầu tư để có được dữ liệu quét 3D khá cao, chính vì thế các nghiên cứu 3D ứng dụng cho ngành công nghệ may và thời trang theo vóc dáng người Việt Nam đang gặp rất nhiều khó khăn, càng khẳng định hướng nghiên cứu về phân loại vóc dáng cơ thể ứng dụng trong phần mềm thiết kế cho người Việt Nam là cấpbách.

Một số năm gần đây, các nhà khoa học Việt Nam đã có một số nghiên cứu vóc dángvàđặcđiểmhìnhdạngcơthểđốivớicácđốitượngphụnữ[8-22],họcsinhnam, nữ, bé trai, bé gái [21, 23, 24], nam nữ trong độ tuổi lao động [21, 22, 25, 26].Tuynhiênởđộtuổinamtrungniêntừ30-60tuổi,làđộtuổidựdoáncónhiềubiếnđộngvề vóc dáng do nhu cầu sinh hoạt dinh dưỡng và việc làm đa dạng [27, 28], thì chưa có công trình nào nghiên cứu đặc trưng nào Hơn nữa, nhóm tuổinàylà nhóm tuổi chính tham gia hoạt động trong các lĩnh vực của nền kinh tế, đóng góp tích cực cho sự phát triển xã hội Đây cũng là nhóm đối tượng cần hoàn thiện hình ảnh của mình thôngqua trang phục, có nhu cầu và có khả năng chi trả cho các loại trang phục phù hợp Chính vì thế nhu cầu nghiên cứu vóc dáng và đặc điểm cơ thể độ tuổinàylà cầnthiết.

Dođó,luậnánnàytậptrungvàonghiêncứuphânloạihìnhdángcơthểnamtrung niên từ 30-60 tuổi có ý nghĩa quan trọng, góp phần đề xuất và nghiên cứu những giải pháp thiết kế nhằm tăng khả năng đáp ứng nhu cầu mặc đẹp vừa vặn thoải mái của người tiêu dùng Kết quả nghiên cứu này sẽ góp phần quan trọng trong dữ liệu nhân trắc 2D và 3D và khoa học phân loại vóc dáng cơ thể nam trung niênViệt Nam Đồng thời phương pháp xây dựng mô hình 3D Avatar theo vóc dáng cơ thể bằng máy học sâu là khoa học và công nghệ hiện đại tiên phong hiện nay Sự liên kết khoa học giữa ngành công nghệ may và công nghệ thông tin hứa hẹn một tương lai mới của ngành côngnghiệpthờitrangthếgiớinóichungvàngànhcôngnghiệpdệtmayViệtNamnói riêng, đặc biệt đóng góp to lớn vào giai đoạn nghiên cứu thiết kế thời trang và phát triển sảnphẩm.

MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU CỦALUẬNÁN

- Nghiên cứu phân loại vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ ChíMinh.

- Xâydựngđượcma-nơ-canhkỹthuậtsốphùhợpvớivócdángngườiViệtNam.Ứng dụng được làm Avatar trong các phần mềm thiết kế trang phục3D.

NỘI DUNG NGHIÊN CỨU CỦALUẬN ÁN

- Nộidung1:PhânloạivàphântíchđặcđiểmvócdángnamtrungniênThànhphốHồ Chí Minh từ dữ liệu quét3D.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU CỦALUẬNÁN

Nội dung nghiên cứu được thực hiện bằng các phương pháp sau:

- Phương pháp phân tích và tổng hợp: nghiên cứu, phân tích các tài liệu, công trình khoa học ở Việt Nam và trên thế giới có nội dung liên quan Nhận xét, đánh giá các vấnđềcòntồntại.Từđó,địnhhướngnghiêncứucủaluậnánphùhợpvớiđiềukiệnở ViệtNam.

- Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm cho từng nội dung cụthể.

Thực nghiệm phân loại vóc dáng cho nam trung niên TP.HCM: Để phân loại vóc dáng nam trung niên TP.HCM làm dữ liệu đầu vào cho xây dựng Avatar 3D, luận án sử dụng phương pháp nghiên cứu điều tra cắt ngang dữ liệu nhân trắc Thực nghiệm được thiết kế thành 3 giai đoạn: thứ nhất là thu thập và mô tả đặctrưngthốngkêdữliệunhântrắc3D;tiếptheolàphânloạivócdáng1106namgiới TP.HCM, dự đoán kết quả sẽ có sự khác biệt về vóc dáng theo độ tuổi; cuối cùng là phân loại vóc dáng cho

+ Thu thập dữ liệu 3D và mô tả đặc trưng thống kê dữ liệu các kích thước thông quagiátrịtrungbình,trungvị,độlệchchuẩn,giátrịlớnnhất,giátrịnhỏnhất,độnhọn, phânvị.Đồngthờixácđịnhphânphốichuẩncủacáckíchthướccơthể.Cácbướcthực nghiệm nhưsau: o Chuẩnbịthiếtbịđodữliệukíchthướccơthể2Dvà3Dlàmáyquét3DSize Streamer ở trường Đại học Công nghiệp TPHCM. o Lập kế hoạch quét 3D cho các đối tượng nghiêncứu o Môtảđặctrưngthốngkêcáckíchthướccơthểsửdụngchonghiêncứuvóc dáng và xây dựng Avatar3D.

+ Phân loại vóc dáng cho tổng 1106 nam giới trong độ tuổi lao động bao gồm sinhviên,côngnhân,cánbộ,giảngviênđếntừcáctrườngĐạihọcvàCaođẳngtrong

TP.HồChíMinh.Kếtquảmôtảdữliệucho1106ngườicầnthiếtchodữliệuđầuvào củacôngtácnghiêncứuphươngphápxâydựngAvatarbanđầu.Cácbướcthựcnghiệm phân tích phân loại vóc dáng và đặc điểm gồm: Phân tích nhân tố chính; Kiểm định KMO và Bartlett’s; Phân tích phân nhóm K-mean và phân tích biệt số; So sánh phân tích ANOVA hoặc T-test; tính tỷ lệ liên hệ giữa các kích thước Xử lý dữ liệu trên phần mềmSPSS.

+ Phân loại vóc dáng cho tổng 378 nam trung niên TP.HCM: Nghiên cứu tập trung vào phân tích sự đa dạng vóc dáng cho lứa tuổi nam trung niên Các bước thực nghiệm phân tích phân loại vóc dáng và đặc điểm giống bên trên Kết quả dữ liệu và đặctrưngcơthểcủatừngvócdánggiaiđoạnnàyđượcsửdụnglàmdữliệuđầuvàođể xây dựng nên đa dạng Avatar 3D theo đa dạng vóc dáng nam trung niên TP Hồ Chí Minh.

Thực nghiệm cho nội dung xây dựng Avatar 3D: ĐểxâydựngAvatar3D,nghiêncứusinhđãlầnlượtnghiêncứu3phần.Đầutiên là phương pháp toán học nội suy, sau đấy là máy học chuyên sâu, cuối cùng là kiểm tra may thử ảo Áo dài cho mô hình 3D Avatar theo vóc dáng nam trung niên đã được xâydựng.

+ Thiết kế mô hình 3D bằng phương pháp nội suy toán học Chúng tôi đề xuất một phương pháp hình thành các hàm biến dạng để có thể xây dựng lại cơ thể người 3D bằng các thông số kích thước cơ thể 2D và 3D Ý tưởng tiên tiến trong phương pháp của chúng tôi là chia cơ thể 3D thành các phần nhỏ Theo cách đó, các tham số khác nhau cần thiết để nội suy cho từng phần được thiết lập Ghép các phần lại thành mô hình 3D cơ thể người hoàn chỉnh.

+ Các đám mây điểm và các mắt lưới là một bước thiết yếu trong việc xây dựng cácmôhình3D.Luậnánnàygiớithiệumộtphươngphápmớiđểtạorađámmâyđiểm của các đối tượng 3D từ các thông số kích thước cơ thể quan trọng Để tìm mối quan hệ giữa hình dạng và kích thước, luận án trình bày một phương pháp thể hiện dữ liệu 3Dđượcgọilàcấutrúclátmỏng(slice- structure).MộtmôhìnhhọctậpdựatrênMạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Network -CNN) được thiết kế, sau đó được thaotácđểtươngthíchvớisựmiêutảdữliệu.Cáclátcắtchínhđượctạorabằngcách khớp với chiều cao xác định trước trước khi toàn bộ đám mây điểm được điều chỉnh bởi Mạng nơ-ron tích chập.

+Saukhicókếtquảmôhình3DAvatar,nhậpAvatarvàophầnmềmCLO3Dđể thiết kế, may ảo, thử ảo sảnphẩm.

Ý NGHĨA KHOA HỌC CỦALUẬNÁN

1) Đãxâydựngđượcphươngpháptiêntiếncóđộchínhxáccaođểthuthậpđược dữ liệu 3D của 1106 nam giới TP HCM tuổi từ18-60.

2)Đãphối hợp giữa khoa học nhân trắc và thiết kế thời trang để trích xuất các kích thước cơ thể người từ dữ liệu 3D và sử dụng công cụ toán thống kê để phân tích dữ liệu phục vụ phân loại vóc dáng cho đối tượng nam trung niên ViệtNam.

3) Lấydữliệuđầuvàolàkếtquảnộidungnghiêncứu1(kíchthước2Dvàvócdáng 3D nam trung niên TP HCM), dựa trên cơ sở khoa học nhân trắc xây dựng các bài toán phân tích thành phần chính và sử dụng phương pháp máy học sâu và phương pháp toán học nội suy để giải các bài toàn tiến tới mục tiêu xây dựng mô hình 3D Avatar phù hợp vớicơthểnamtrungniênTP.HCMcókhảnăngkếtnốivớiphầnmềmthiếtkếthờitrang CLO3D có sẵn.

GIÁ TRỊ THỰC TIỄN CỦALUẬN ÁN

1) Bộ dữ liệu nhân trắc 2D và 3D nam trung niên Thành phố HCM trên cơ sở dữ liệu 3D của 1106 nam giới TP HCM tuổi 18-60 được thu thập bằng thiết bị quét cơ thể người là đóng góp thực tiễn cho sự phát triển ngành thời trang may sẵn của ViệtNam.

2) Xây dựng thành công Avatar 3D, kết nối thành công Avatar mới với phần mềm thiết kế thời trang CLO3D, ứng dụng thành công Avatar mới trong thiết kế thời trang là đóng góp mới góp phần thúc đẩy công nghệ thiết kế thời trang 3D tại ViệtNam.

ĐIỂM MỚI CỦALUẬNÁN

1) Đã xây dựng được bộ dữ liệu 2D và 3D cơ thể người từ 30 đến 60, nam trung niên Thành phố HCM Phân loại được thành 5 vócdáng.

2) Xây dựng được Avatar 3D theo vóc dáng nam trung niên Thành phố HCMsử dụng phương pháp nội suy toán học, kết nối được phần mềm thiết kế thời trang CLO3D Ứng dụng thành công Avatar mới trong các phần mềm thiết kế thời trang là đóng góp thúc đẩy ngành Công nghệ dệt may và Thiết kế thời trang tại ViệtNam.

3) Đã ứng dụng phương pháp máy học sâu để xây dựng Avatar3D.

KẾT CẤU CỦALUẬNÁN

- Chương 1: Tổng quan về phân loại vóc dáng, đặc điểm nhân trắc nam giới và mô phỏng mô hình 3D cơ thểngười

- Chương 2: Đối tượng, nội dung và phương pháp nghiêncứu

- Chương 3: Kết quả nghiên cứu và bànluận.

NGHIÊN CỨUTỔNGQUAN

Tổng quan về ứng dụng công nghệ 3D tạo mô hình 3D Avatar trongngành công nghiệpdệtmay

3Dlàcôngnghệđượcxâydựngtừcácphầnmềmmáytính,giúpngườisửdụng cóthểquansáthìnhảnhtrongkhônggianbachiều.Ứngdụngcủacôngnghệnàyđược sử dụng trong một số lĩnh vực đạt hiệu quả cao như Y học, xây dựng, kiến trúc, phim, trò chơi, trong mô phỏng đào tạo, công nghệ may và thiết kế thời trang [66].

CácnhànghiêncứukhoahọctrênthếgiớivàởViệtNamđãcónhiềucôngtrình nghiên cứu về công nghệ 3D ứng dụng trong ngành công nghệ may và thiết kế thời trang theo các mức độ từ đơn giản đến phức tạp, cùng với nhiều phương pháp nghiên cứu khác nhau Sau khi phân tích và tổng hợp các công trình khoa học trước, luận án chia thành ba nhóm nghiên cứu nhưsau:

 Nhóm thứ hai dùng các phương pháp nội suy toán học hay hồiquytừ dữ liệu quét 3D để xây dựng mô hình3D.

 Nhómcuốicùngdùngphươngphápmáyhọc,màđặcbiệtlàmáyhọcsâuxây dựng mô hình 3D Avatar cơ thể người từ dữ liệu quét 3D.

Nghiên cứu của Park Soonjee và Miyoshi Machiko năm 2003 [67], các tác giả đãsửdụngdữliệuquét3D,vàđãđưaralýthuyếtvànguyênlýlàmtrơnbềmặtcơthể bằng cách di chuyển các điểm lõm của da đến vị trí ngang bằng với điểm lồi lân cận gần nhất Tiếp tục phát triển nguyên lý này để xây dựng bề mặt trang phục áo bó sát. Áobósátsẽđượcpháttriểnđitừđiểmlồinàysangđiểmlồitiếptheo,vídụtạimặtcắt ngang đi qua đỉnh ngực áo bó sát sẽ đi từ đỉnh ngực trái sang đỉnh ngực phải Tương tự ở mặt lưng phần lõm dọc theo cột sống cũng được làm lồi từ điểm lồi bên này của cộtsốngquađếnđiểmlồibênkiacộtsống.Saukhilàmlồicácđiểmlõmcủacơthểđể tạo hình áo bó sát, nhóm tác giả này chứng minh tại mỗi mặt cắt ngang của cơ thể (trongđóvòngeo,vòngbụng,vòngngực)đềulàkếthợpcủamộthìnhchữnhậtởgiữa và 2 nửa vòng tròn hai bên Phát triển nguyên lý tạo bề mặt 3D cho sản phẩm áo ôm, mộtsốnhàkhoahọckhácđãpháttriểnthànhmôhình3Dsảnphẩmáodàinữ[68],sản phẩmáodángômvớinhiềuchitiếtthiếtkế[69-73],sảnphẩmáocơsởcólượngdưcử động [15,74].

Wang Zhaohui năm 2007 [75] đã nghiên cứu độ vừa vặn của áo vét nữ dạngX- line sử dụng công nghệ 3D Qua công trình nghiên cứu này, tác giả đã đưa ra được khoảng cách giữa bề mặt cơ thể đến mặt trong của vải, khái niệm REA (Radial Ease Allowance) lượng dư cử động từng phần cũng được khẳng định, công thức tính toán REA đã được xây dựng dựa theo kết quả đo từ thực nghiệm Để nghiên cứu được khoảng cách REA này, tác giả đã tiến hành thực nghiệm và đã tính được khoảng cách REA qua thực nghiệm theo quy trình: 1) thiết kế hoàn thiện áo vét bằng phương pháp phủ vải lên ma-nơ-canh, thực hiện đánh giá sản phẩm đảm bảo sản phẩm đạt độ vừa vặn tốt nhất; 2) thực hiện quét ma-nơ-canh không mặc áo; 3) thực hiện quét ma-nơ- canh có mặc áo vừa được thiết kế; 4) chồng 2 hình quét lên nhau và đo khoảng cách REA;5)XâydựngphươngtrìnhtoánhọccủaREA.Nhưvậy,đểthựchiệnđượcnghiên cứu trên, tác giả đã sử dụng máy quét 3D 2 lần (1 lần mặc áo và 1 lần không mặc áo) vàphảitrảiquagiaiđoạnmaymẫuthựctrênma-nơ-canh.JihongXuvàWenbinZhang năm2009[76]kếthừanghiêncứutrênvàápdụngđểtínhlượngdưcửđộngtừngphần choma-nơ-canhkhimặcnhiềusảnphẩmđượcthiếtkếbằngnhiềuchấtliệukhácnhau Tác giả cũng cần phải trải qua 2 lần quét ma-nơ-canh và may mẫu thực cho mỗi chất liệu.

Năm 2012, Pingying Gu và các cộng sự của mình đã thực hiện nghiên cứu phương pháp thiết kế mẫu váy bó sát của phụ nữ dựa trên dữ liệu đám mây điểm 3D của

100 nữ sinh trường đại học Soochow Hàn Quốc [77] Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng phần mềm thu thập dữ liệu Imageware với một máy quét 3D Symcad của Telmat (đo không tiếp xúc) để lấy biểu đồ đám mây điểm cơ thể người; đồng thời đo thủcôngcácthôngsố.Sauđó,cácđặcđiểmphầnthândướicủangườiphụnữtrẻđược phân tích và tối ưu từ dữ liệu đám mây điểm thu được ở trên Xác định mối quan hệ giữa chiều cao cả cơ thể (X) với chiều cao eo (Y1), chiều cao bụng (Y2), chiều cao hông (Y3) Nghiên cứu đã phân loại kích thước cơ thể người phụ nữ trẻ dựa trên tỉ lệ chiều dày và chiều rộng của eo, bụng, hông Đưa ra sự tương ứng của đường cấu trúc trên mẫu thiết kế váy bó sát (váy dài đến đầu gối) và dữ liệu nhân trắc phần thân dưới của cơ thểngười.

Năm2009,hệthốngmáyquét3Dcơthểngườicủa[TC] 2 lầnđầutiênđượcnhập vềViệtNam,đặttạiViệnnghiêncứuDệtMayViệtNam,478MinhKhaiHàNội.Đây là cơ hội vàng cho các nhà khoa học chuyên ngành may và thời trang Việt Nam có được dữ liệu 3D cơ thể người Việt Nam để bắt đầu nghiên cứu ứng dụng trực tiếp cho đối tượng là người Việt Nam [40,43].

Năm2012,mộtluậnánđãxâydựngbềmặttrangphục3Dcólượngdưcửđộng tối thiểu cho áo dáng ôm theo vóc dáng phụ nữ Việt Nam [15] Trong nghiên cứunày, tác giả đã sử dụng dữ liệu 3D thu được từ quá trình quét cơ thể để xây dựng bề mặt trangphụcbósát.Từbềmặtnày,cáctácgiảđãđưara2phươngphápxácđịnhkhoảng cách từ bề mặt cơ thể đến bề mặt phía trong của trang phục, gồm phương pháp cộng từng phần lượng dư cử động và phương pháp cộng đều lượng dư để tính lượng dư cử động tối thiểu trên dữ liệu 3D trước khi trải phẳng Trong đó phương pháp cộng đều lượngdưđượcđãđượcchứngminhlàcóđộtincậycaovàphươngphápthựchiệnđơn giản Từ kết quả nghiên cứu lượng dư cử dộng này, tác giả đã ứng dụng vào thiết kế công thức thiết kế mẫu cơ sở cho trang phục nữ có điều chỉnh theo vóc dáng để phù hợp với sự đa dạng vóc dáng của phụ nữ ViệtNam.

Năm 2012, Thảo P.T và cộng sự đã nghiên cứu chế tạo hệ thống ma-nơ-canh trẻ em trai và gái và ứng dựng thiết kế thời trang cho đối tượng học sinh tiểu học nam vànữtừdữliệuquét3D[78,79].Kếtquảnghiêncứuđượcđánhgiácaotrongsảnxuất công nghiệp, thỏa mãn sự thiếu hụt về phom dáng ma-nơ-canh trẻ em trên thị trường lúc bấygiờ.

Năm2013,QuyênN.N.vàcộngsự[25]đãnghiêncứutríchxuấtmốcđocơthể nam sinh viên 18-24 tuổi từ ảnh chụp 2D Kết quả thu nhận được 33 mốc đo từ mặt trước,29mốcđotừmặtnghiêng,cácmốcđonàyđượcứngdụngđểxâydựngmôhình cơ thể người 3D theo thuật toán tính kích thước cơ thể3D.

Năm2015,TùngN.T.vàcộngsựđãxâydựngcôngthứccácđườngcongngang lướicơsởchânváynữsinhViệtNamsửdụngcôngnghệ3Dđểnghiêncứuvềmô hìnhhóabềmặtchâyváynữbósáttừcácảnhquét3Dcơthể[80].Sửdụngcácđường cơ sở chân váy nữ trên mẫu quét 3D thực nghiệm,xâydựng công thức toán học các đườngcongngang3Dcủalướitrangphục.Kếtquảxâydựnglướitrangphụcchochân váy bósát.

Năm 2019, Lưu Hoàng [81] đã sử dụng dữ liệu quét 3D cơ thể người chưa có quần áo, dữ liệu quét 3D cơ thể người có quần áo để xác định thông số D-text thể hiện mối liên hệ giữa lưới điểm bề mặt cơ thể và lưới điểm bề mặt quần áo Khoảng cách D- textgiữacácđiểmtươngứngcủa2lướinàylàcơsởthiếtkếquầnáo3chiều.Đồng thời nghiên cứu cũng đưa ra thuật toán và giới thiệu phần mềm có khả năng ứng dụng tạo lưới bề mặt quần áo từ bề mặt cơ thể dựa trên kết quả D-text, từ đó mô phỏng chi tiết quầnáo.

Cùngnăm2019,NguyễnQuốcToản[82]đãmôphỏng3Dcơthểngườivàquần áo sử dụng ảnh quét 3D phối hợp với ảnh chụp cắt lớp CT cho phần thân dưới cơ thể nữ thanh niên Việt Nam 18-

25 tuổi Nghiên cứu tập trung vào ba phần chính là phần bụng, phần mông và phần đùi Kết quả đã đạt được mô hình mô phỏng từng phần cơ thể như đã đề cập, đồng thời mô phỏng và thực nghiệm xác định áp lực tiện nghi của quần bó sát lên cơ thể người.

Nhìn chung, đã có nhiều nghiên cứu về mô hình 3D sản phẩm và ứng dụng của công nghệ 3D cho ngành may mặc Việt Nam Các nghiên cứu tạo ra mô hình cơ thể ngườiViệtNamtheocácthuậttoánhoặcphươngphápnghiêncứuhiệnđạinhưAIvẫn cònhạnchế.Cácnghiêncứuứngdụngmànhànghiêncứukhoahọcdệtmaytậptrung vào phần lớn cho đối tượng là nữ giới Việt Nam, các nghiên cứu cho nam giới Việt Namcònhạnchế,đặcbiệtchưacónộidungnghiêncứuchonamtrungniênViệtNam hoặc tỉnh thành nào của ViệtNam.

1.2.2 Xây dựng mô hình 3D bằng phương pháp nội suy toán học hay hồi quy từ dữ liệu quét3D.

Trênthếgiớicónhiềunhàkhoahọcđãnghiêncứuvềmôhình3Dcơthểngười dùng các phương pháp nội suy toán họchayhồiquy.

3Dvớidữliệuđầuvàotừmáyquét3D[83]nhằmứngdụngtrongngànhthiếtkếtrang phục Tác giả đã nghiên cứu việc cải thiện khung xương cho mô hình người 3D để có thểthiếtkếtrangphụcảophùhợphơn.Đồngthờinghiêncứunàysửdụngkỹthuậtnội suy để xấp xỉ các mặt cắt ngang của cơ thể người Nhóm nghiên cứu này đã chia mô hình thành các bộ phận nhỏ rồi dùng pháp nội suy Hermite để nội suy Hermite từng phầncủamôhình.Dựavàocácthôngsốđãcótrước,taxácđịnhvịtrícáclátcắtchính của cơ thể người bao gồm cổ, ngực, bụng, mông và các vòng của tứ chi Tiếp theoxác địnhcácđiểmchính(cốđịnhkhôngthayđổi)củacáclátcắtchínhnàytrênkhungđịnh vị và tiến hành điều chỉnh các điểm này cho phù hợp, tương ứng với các thông số đã có Áp dụng phép nội suy(nội suy hermite) để thêm các điểm vào lát cắt sao cho phù hợp với hình dạng của cơ thể người tại vị trí lát cắt đó Dựa trên các lát cắt chính đã xây dựng được, sử dụng nội suy để tạo ra các lát cắt phụ ở các phần khác nhau củacơ thể nhằm tạo ra các bộ phận cơ thể đã hoàn chỉnh về mặt hình dáng Tổ hợp tất cả các lát cắt tạo thành một mô hình 3D cơ thể người hoàn chỉnh.

TrongmộtbàibáocủaYanhongZeng,JianlongFuvàHongYangChaonghiên cứu về vấn đề này [84] năm 2018, nhóm nghiên cứu đã đề xuất một kỹ thuật lập bản đồ cục bộ dựa trên lựa chọn tính năng mới, cho phép lập mô hình thông số nhân trắc họctựđộngchotừngkhíacạnhcơthể.Cụthể,môhìnhđịnhhìnhlạiđượcđềxuấtbao gồm ba bước. Đầu tiên là tính toán các thông số nhân trắc học toàn bộ cơ thể từ các thôngsốđầuvàocủangườidùnghạnchếbằngkỹthuậtnhậpvàdođócóthểthuđược các thông số nhân trắc học cần thiết cho định hình lại cơ thể 3D Thứ hai, chọn các thôngsốnhântrắchọcphùhợpnhấtchotừngkhíacạnhbằngcáchsửdụngcácmặtnạ liênquan,đượchọcngoạituyếnbằngkỹthuậtlậpbảnđồcụcbộđượcđềxuất.Thứba, nhómnghiêncứutạolướicơthể3Dbằngcáchánhxạmatrận,đượchọcbằnghồiquy tuyến tính từ các tham số đã chọn để biểu diễn phần thân dựa trên lưới Mô hình hóa hình dạng cơ thể người từ các điểm đám mây được quét từ máy quét cơ thể 3D: Trích xuất thông tin, dữ liệu các điểm đám mây khi quét 3D cơ thể người, sau đó cải thiện cấu trúc và chia cơ thể người thành 7 phần Tiếp theo xác định vị trí của các mặt cắt ngang và xác định các điểm của mỗi lát cắt, tiến hành trích xuất các điểm chính của các lát cắt, nộisuycác điểm này bằng phương pháp nội suy spline Xây dựng khung dâychocácbộphậncủacơthểrồikếtnốicácbộphậnthànhmộtchỉnhthể.Cuốicùng tạo các lưới tam giác làm bề mặt cho mô hình để hoàn thiện mô hình cơ thể ngườiảo.

NỘI DUNG, ĐỐI TƯỢNG, PHƯƠNG PHÁPNGHIÊNCỨU

Mục tiêunghiêncứu

- Có được phân loại vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ ChíMinh

- Xâydựngđượcma-nơ-canhkỹthuậtsốphùhợpvớivócdángngườiViệtNam.Ứng dụng được làm Avatar trong các phần mềm thiết kế trang phục3D.

Đối tượng và phạm vinghiêncứu

2.2.1 Đối tượng nghiêncứu: Để hoàn thành được mục tiêu nghiên cứu của đề tài, hai nhóm đối tượng được nghiên cứu là:

- Để đạt được mục tiêu phân loại vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ Chí Minh, luậnánsửdụngdữliệukíchthước2Dvàđámmâyđiểm3Dcơthểcủa378ngườinam trungniênkhốivănphòngởThànhphốHồChíMinh,ViệtNam.Đốitượngnàyđược sử dụng để nghiên cứu phân loại vóc dáng cơ thể người, sử dụng để kiểm tra và thử nghiệm độ vừa vặn của trang phục cho người nam trungniên.

- ĐểhoànthànhmụctiêuxâydựngđượcAvatar3Dtrongcácphầnmềmthiếtkếtrang phục3DtheovócdángngườiViệtNam,luậnánsửdụngdữliệu2Dvà3Dkíchthước cơ thể của

1706 người Việt Nam, gồm cả nam giới và và nữ giới Đối tượng này cần thiết cho nghiên cứu xây dựng Avatar nam và nữ bằng phương pháp máy học chuyên sâu vốn cần số lượng lớn dữ liệu3D.

- Nghiên cứu phân loại vóc dáng và đặc điểm nhân trắc của nam trung niên khối văn phòng sống và làm việc tại Thành phố Hồ Chí Minh, tuổi từ 30 đến60.

- Nghiêncứuphươngphápxâydựngmôhình3DAvatarcơthểngườiởtrạngtháitĩnh theo kích thước và vóc dáng người ViệtNam.

Nội dungnghiêncứu

- Nội dung 1: Phân loại và phân tích đặc điểm vóc dáng nam trung niên (30÷60 tuổi) Thành phố Hồ Chí Minh từ dữ liệu quét3D.

+ Ứng dụng Avatar được xây dựng để thiết kế một sản phẩm thời trang.

Nội dung nghiên cứu được thực hiện bằng các phương pháp sau:

- Phương pháp phân tích và tổng hợp: nghiên cứu, phân tích các tài liệu, công trình khoa học ở Việt Nam và trên thế giới có nội dung liên quan Nhận xét, đánh giá các vấnđềcòntồntại.Từđó,địnhhướngnghiêncứucủaluậnánphùhợpvớiđiềukiệnở ViệtNam.

2.4.1 Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm trong phân loại vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ ChíMinh Để phân loại vóc dáng nam trung niên TP.HCM làm dữ liệu đầu vào cho xây dựng Avatar 3D, luận án sử dụng phương pháp nghiên cứu điều tra cắt ngang dữ liệu nhân trắc Thực nghiệm phân loại vóc dáng cho nam giới được thiết kế 3 giai đoạn.

Giai đoạn 1 là thu thập dữ liệu 3D và mô tả đặc trưng thống kê dữ liệu các kích thước cơ thể người

Giai đoạn 2 là phân loại vóc dáng cho tổng 1106 nam giới TP.HCM tuổi 18÷60

Giaiđoạn3nghiêncứutậptrungvàophântíchsựđadạngvócdángcho378namtrung niênTP.HCM.

2.4.1.1 Thu thập dữ liệu 3D và mô tả đặc trưng thống kê dữ liệu các kích thước cơthểngười

Thực nghiệm được thực hiện qua các bước sau:

+ Chuẩn bị thiết bị đo và hướng dẫn đo dữ liệu kích thước cơ thể 2D và 3D + Xác định cỡ mẫu

+ Xác định kích thước cơ thể sử dụng cho nghiên cứu vóc dáng và xây dựng mô hình 3D Avatar.

+ Mô tả đặc trưng thống kê của các kích thước cơ thể người a Dụng cụ và thiết bị đo sử dụng trong nghiêncứu i Thước đo chiều cao đứng nghiêm và cân nặng: Cân đo sức khỏeInBody. ii Thiếtbịthuthậpdữliệuquét3D:đokhôngtiếpxúcsửdụngmáyquétcơthể SizeStream SS14 của Mỹ, thiết bị đặt tại Phòng máy chất lượng cao của khoa May Thời Trang Đại học Công nghiệp TP Hồ Chí Minh như hình 2.2 Công trình khoa học nghiêncứukiểmtravàđánhgiácaovềđộchínhxácvàtincậycủahệthốngquétSS14 [105] Để đảm bảo độ chính xác, chuyên viên điều hành máy đảm bảo thực hiện cân chỉnhmáytrướcmỗibuổichạyhệthốngSS14,theođúnghướngdẫnchuyểngiaocông nghệ.

Hình 2.2: Buồng quét máy 3D Size Stream đặt tại Phòng máy chất lượng cao của khoaMay Thời Trang, Đại học Công nghiệp TP Hồ Chí Minh.

* Các thông số kỹ thuật của máy quét 3D toàn thân cơ thể Size Stream:

+ Thể tích vùng quét lớn nhất trên thị trường với kích thước chiều cao 2,1m, chiều rộng và chiều dài 1,2m; Cho phép khách hàng tháo rời, vận chuyển, và lắp ghép lại toàn bộ hệ thống máy quét.

+ Nguyên lý quét ánh sáng trắng an toàn với sức khỏe con người.

+ Kết quả thu được là mô hình 3D hình dạng cơ thể; số đo kích thước 2D theo chủ ý nghiên cứu.

+Phầnmềmcủamáyquét3Dchophépđođến210kíchthướctrêncơthể.Tùythuộcvàomụctiêun ghiêncứu,cácnhàkhoahọccóthểlựachọnsốđocơthểphùhợp.

Quá trình thu thập dữ liệu quét 3D cần được thực hiện chỉnh chu và chính xác, theo quy trình sau [40, 105]:

* Quy định đối với người được đo:

- Để giầy dép bên ngoài phòngđo

- Thựchiệnđúnghướngdẫncủakỹthuậtviênđo:Ngườiđượcđothayđồ,chỉmặcđồlót,đi chânđất,tóc dàiphải buộcgọn.

- Tâm lý người được đo thoảimái.

* Các bước tiến hành đo :

Bước1:Thaytrangphụcđotheođúnghướngdẫnsửdụngmáyquét.Đốitượng đo chỉ mặc quần quần lót ômsát.

Bước 2:Nhập thông tin cá nhân người đo vào máy tính kết nối điều khiển với phòng quét 3D Thông tin cá nhân bao gồm: họ và tên, tuổi, chỗ ở, nghề nghiệp Mỗi đối tượng đo được đặt một mã số.

Bước3:Đochiềucao,cânnặngbằngcânsứckhỏeđiệntửInbodynhưhình2.3 Thước đo này đặt cạnh máy tính nhập thông tin cá nhân Sau khi đo thì chuyên viên nhập dữ liệu chiều cao cân nặng vào file dữ liệu lưu trữ cho từng người mẫu trước khi bước vào buồngquét.

Bước 4:Người được đo vào buồng máy quét 3D, tư thế đứng đo như hình 2.4:

- Chân đặt đúng vào vị trí của 2 dấu bànchân.

- Người đứng thẳng tự nhiên cân xứng 2 bên, mắt nhìn thẳng phía trước thực hiện theo đúng hướng dẫn của người điều hànhđo.

- Hai tay nắm vào cần tay cầm (tay trong tư thế thẳng tựnhiên).

- Để đo chính xác các thông số, bụng phải để ở trạng thái tự nhiên không phình hoặc thópbụng.

Cán bộ đo, ngồi tại bàn máy tính (phía ngoài của buồng đo), sẽ điều khiển máy hoạt động theo chế độ tự động Kỹ thuật viên kiểm tra kết quả và yêu cầu quét lại khi cần.

Bước 5:Sau khi kiểm tra kết quả đo đạt yêu cầu, người được đo mặc lại quần áo, tiến hành làm các thủ tục xác nhận phép đo, kết thúc quá trình đo Tên người được đo được ghi lại trên dữ liệu 3D của người đó.

Hình 2.3: Cân đo sức khỏe điện tử

Hình 2.4: Hình minh họa tư thế đứng trong buồng máy.

Phần mềm máy quét cơ thể 3D là phần mềm đi kèm thiết bị quét toàn thân cơ thể người 3 chiều của hãng Size Tream 3D body scanner Từ các dữ liệu thu được sau khi quét hình ảnh cơ thể người, phần mềm cho phép lưu giữ file ảnh của cơ thể trong máy tính, đồng thời tự động trích suất kết quả đo hoặc cho phép người sử dụng chỉnh sửa các khái niệm, các mốc đo và kích thước đo phù hợp yêu cầu. b Xác định cỡ mẫu

- Sử dụng phương pháp nghiên cứu cắtngang

- Cỡ mẫu ước lượng tính nhưsau:

Tính số lượng cỡ mẫu thường được áp dụng theo công thức [14, 21, 22, 36, 37, 40, 41]: t 2  2 n =m 2

Trong đó: n: tập hợp mẫu cần xác định σ : độ lệch chuẩn

- m là sai số (m = 1, 2, 3, 4, 5 ) với m càng thấp thì độ chính xác của mẫu n càng cao - t là đặc trưng xác suất, được xác định theo P (P là mức xác xuất tincậy).

Trong thực tế mức xác xuất tin cậy P được xác định như sau:

- Với các trường hợp nghiên cứu học sinh thì sử dụng mức xác suất P = 0,95 ứng với t =1,96.

- Trong nghiên cứu nhân trắc học và để tìm hiểu về cỡ mẫu trong nghiên cứu hình thái cơ thể trên thế giới cũng như ở Việt Nam thì độ lệch chuẩn (σ) thường lấy theo độ lệch chuẩn của chiều cao đứng là một trong những kích thước chủ đạo quan trọng Đề tài cũng lựa chọn chiều cao đứng để ước tính độ lệch chuẩn bằng cách đo chiều cao đứng 30 nam trung niên bất kì và tính độ lệch chuẩn là σ =5,33cm.

TrườnghợpnghiêncứusửdụngmứcxácsuấtP=0,95tươngứngvớiđặctrưng sác xuất có t 1,96 Độ lệch chuẩn σ =5,33cm.

Thay t= 1,96, σ = 5,33cm, kích thước chủ đạo là chiều cao (cm), chọn sai số m

= 1cm để độ tin cậy lớn nhất, thay vào công thức (2.1) ta được 109,135( người)

Dựa vào công thức (2.1) đã xác định được n109,135 người tức là số người ở mỗinhómtuổitốithiểulà110mớiđảmbảođộtincậytốithiểu.Theotàiliệunhântrắc họcngườiViệtNam[22,27,28,36]chianamgiớitrungniênthành3nhómtuổi30÷40 tuổi, 41÷50 tuổi, 51÷60 tuổi Số lượng người đo theo từng nhóm tuổi trong LA là 115 người nhóm 30÷40 tuổi,

120 người nhóm 41÷50 tuổi, 143 người nhóm 51÷60 tuổi.Số lượng mẫu tham gia đo 3D nhiều hơn số lượng tối thiểu đề phòng số lạc và hình ảnh 3D không rõ ràng do bị nhiễu Luận án đo và sử dụng dữ liệu của 378 nam trung niên Số lượng vàquycách lấy làm mẫu hoàn toàn ngẫu nhiên, đối tượng nam trung niên vănphòng,cánbộ,côngnhân,viênchức,giáoviên,họcviênnằmtrongđộtuổinghiên cứu, đến từ các đơn vị khác nhau của trường Đại học và Cao đẳng trong TP Hồ Chí Minh. c Mốc nhân trắc và kích thước cơ thể người cần thiết cho nghiêncứu

Việc lựa chọn kích thước cơ thể cần đo là rất quan trọng vì kết quả đo không chỉ phục vụ cho nghiên cứu cơ bản, mà còn phục vụ cho mục đích của nghiên cứu sản phẩm, những thông số kích thước đó là các yếu tố chính để phân loại vóc dáng, xây dựng hệ thống cỡ số và là tài liệu cần thiết cho thiết kế quần áo công nghiệp.

Khi dùng thiết bị quét 3D thì cơ thể đối tượng được đo đứng trên mặt sàn nên chọnmặtsànlàmmốc,nhómkíchthướcchiềucaobaogồmkíchthướccaotạicácmốc đo cơ bản trên cơ thể so với mặt sàn Nhóm kích thước chiều dài bao gồm các kích thước đo theo chiều dài cơ thể là khoảng cách giữa các phần của cơ thể Tuy nhiên có một số kích thước dài không đo được trực tiếp, ta có thể xác định được bằng phương pháptínhtoándựatrêncáckíchthướcchiềucao.Nhómkíchthướcchiềurộnglànhóm kíchthướcđotheochiềurộngcơthểtheophươngnằmngangkhoảngcáchcủa2điểm, nhóm kích thước vòng là nhóm kích thước đo vòng quanh chu vi trên các vòng tương ứng trên cơthể. Thiết bị 3D SizeStream SS14 là hệ thống quét toàn thân cơ thể người đã được đánh giá độ chính xác, thông số đo đạt mức độ tin cậy cao, là phương tiện thu thập dữ liệu ưa thích của nhiều quốc gia thực hiện khảo sát nhân trắc [105] Hệ thống thiết lập tính hợp lệ và độ tin cậy được xây dựng theo ISO 20685:2005 và ISO 20685-1:2018 và ISO8559:1989 [105] Hệ thống đã tự động xác định các mốc đo như hình 2.5 và các mặt cắt như hình 2.6.

Hình 2.5: Các mốc nhân trắc của người mẫu nam (a) và nữ (b) được trích xuất tự độngtừ SizeStream.

Hình 2.6: Các mặt cắt dựa trên mốc nhân trắc được trích xuất tự động từ SizeStream.

Xác định mốc nhân trắc chính xác là khởi điểm quan trọng đảm bảo bộ dữ liệu thông số kích thước cơ thể người, do vậy trong bấtkỳnghiên cứu khoa học về nhân trắc nào mốc nhân trắc cũng được đặt lên hàng đầu Mốc nhân trắc và kích thước cơ thểởtừngphầncổ,thân,tay,chânđãđượctríchxuấttựđộngtuântheoISO20685:2005 và ISO 20685-1:2018 và ISO 8559:1989 [105] Phần sau đây giải thích vị trí mốc đo theo từng phần cơthể.

Các mốc đo phần cổ cơ thể người được thể hiện bảng 2.1, các kích thước phần cổ được mô tả cách xác định trong bảng 2.2 và hình 2.7.

Bảng 2.1: Mốc đo ở phần cổ cơ thể và cách xác định.

Stt Mốc đo Cách xác định

1 Hõm cổ Điểm nằm lõm vào chính giữa cổ trước

2 Góc cổ vai Giao điểm của đường thấp nhất cạnh chân cổ với đường vai con

3 Đốt sống cổ 7 Điểm khi cúi xuống nhô ra cao nhất phía sau gáy

Phương phápnghiêncứu

Các kết quả nghiên cứu của đề tài “Phân loại vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ Chí Minh ứng dụng xây dựng xây dựng Avatar trong phần mềm thiết kế trang phục 3D” được trình bày theo sau.

3.1 Kết quả bộ dữ liệu số đo 2D và 3D cơ thểngười.

Luận án đã thu thập được 1106 bộ dữ liệu 2D và 3D của 1106 nam giới Thành phố Hồ Chí Minh tuổi từ 18 đến 60, trong đấy có 378 nam trung niên trong độ tuổi 30 đến 60 Mỗi một bộ dữ liệu có :

1) File dữ liệu 3D ở dạng đám mây điểm ảnh như hình3.1

2) File dữ liệu 3D 60 mốc nhân trắc được trích xuất tự động như hình3.2

3) File mô tả vị trí kích thước trên cơ thể 3D như hình 3.3 và thông số đo của

180 kích thước cơ thể người trìnhbàytrong bảng3.1.

Sốlượngcáckíchthướccơthểđượctựđộnghóatríchxuấtnhiềunhấtcóthể Khi các nhà khoa học xác định mục tiêu nghiên cứu và chọn các thông số đo cần thiết cho mục tiêu nghiên cứu của mình trong 180 kích thước đãcó.

DữliệusốđotríchxuấtbằngtiếngAnh.BảngtiếngViệtPhụlục1,(Bảng tênngườiđượcquétđãđượcmãhóavàsốđocơthểđượctrìnhbàytrongPhụ lục 4, từ danh sách tên người đã được mã hóa, phần mềm sẽ tự động trích xuất được danh sách tên người được quét -Phụ lục 3) sẽ được cung cấp khi khách hàng yêucầu.

Hình 3.1: Dữ liệu 3D ở dạng đám mây điểm ảnh và bể mặttrơn được trích xuất tự động.

Hình 3.2: Dữ liệu 3D củamốc nhân trắc được trích xuất tự động.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀBÀNLUẬN

Kết quả bộ dữ liệu số đo 2D và 3D cơthểngười

Luận án đã thu thập được 1106 bộ dữ liệu 2D và 3D của 1106 nam giới Thành phố Hồ Chí Minh tuổi từ 18 đến 60, trong đấy có 378 nam trung niên trong độ tuổi 30 đến 60 Mỗi một bộ dữ liệu có :

1) File dữ liệu 3D ở dạng đám mây điểm ảnh như hình3.1

2) File dữ liệu 3D 60 mốc nhân trắc được trích xuất tự động như hình3.2

3) File mô tả vị trí kích thước trên cơ thể 3D như hình 3.3 và thông số đo của

180 kích thước cơ thể người trìnhbàytrong bảng3.1.

Sốlượngcáckíchthướccơthểđượctựđộnghóatríchxuấtnhiềunhấtcóthể Khi các nhà khoa học xác định mục tiêu nghiên cứu và chọn các thông số đo cần thiết cho mục tiêu nghiên cứu của mình trong 180 kích thước đãcó.

DữliệusốđotríchxuấtbằngtiếngAnh.BảngtiếngViệtPhụlục1,(Bảng tênngườiđượcquétđãđượcmãhóavàsốđocơthểđượctrìnhbàytrongPhụ lục 4, từ danh sách tên người đã được mã hóa, phần mềm sẽ tự động trích xuất được danh sách tên người được quét -Phụ lục 3) sẽ được cung cấp khi khách hàng yêucầu.

Hình 3.1: Dữ liệu 3D ở dạng đám mây điểm ảnh và bể mặttrơn được trích xuất tự động.

Hình 3.2: Dữ liệu 3D củamốc nhân trắc được trích xuất tự động.

Bảng 3.1: Thông số đo của 210 kích thước cơ thể người. Đơn vị: cm

Hình 3.3: Vị trí các kích thước cơ thể.

Kết quả mô tả đặc trưng thống kê dữ liệu kích thướccơthể

3.2.1 Môtả dữ liệu nhân trắc nam giới Thành phố Hồ ChíMinh Đốitượngcủanghiêncứunàylà1106namgiớitrongđộtuổitừ18đến60,trong đó có 728 nam giới ở độ tuổi từ 18 đến dưới 30 chiếm 65.82% và 34.18% nam giới trong độ tuổi từ 30 đến 60 Trong nghiên cứu này, dữ liệu nhân trắc của 38 kích thước đãđượcsửdụngđểxácđịnhcácđặcđiểmliênquanđếnvócdángcơthểcủanamgiới trưởngthànhViệtNam,đồngthờilàcáckíchthướcquantrọngtrongviệcthiếtlậphình dạng cơ thể Avatar trong phần mềm CLO3D [6] Các kích thước điển hình của cơt h ể baogồm:14kíchthướcchiềucao,7kíchthướcchiềudài,14kíchthướcchuvi,2kích thước chiều rộng và cân nặng được thể hiện trong bảng 2.15 ở chương2.

Kết quả phân tích các đặc trưng thống kê, biểu đồ đường cong chuẩn chuẩn (Histograms with normal curve) và biểu đồ xác suất chuẩn (Normal Q-Q Plots) như trongbảng3.2chothấycáckíchthướcnhântrắcđượcsửdụngnhữnggiátrịtrungbình(X̅) đều nằm gần các giá trị trung vị (Me) Đồng thời, các kích thước đều có độ tin cậy nằmtronggiớihạnchophép.Tuynhiênkíchthướcchiềudàitừđốtcổ7đếneocóbiểu đồ xác suất chuẩn (Normal Q-Q Plots) và trị số mong đợi phân bố không nằm sát theo đường phân phối chuẩn Bảng 3.2 tổng hợp các biểu đồ xác định phân phối chuẩn của tấtcảcáckíchthước.Bảng3.3môtảdữliệucácđặctrưngthốngkêcủacáckíchthước cơ thể 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 Tùy theo mục đích nghiên cứu, các giá trị kích thước cơ thể theo phân vị có giá trị nghiên cứu quan trọng như nghiên cứu của Viện Khoa học an toàn và vệ sinh lao động có đề cập đến nội dung này [22, 54] Các nghiên cứu về cơ thể người của nam giới Việt Nam chưa chú trọng đến kết quả phân vị Do vậy kết quả phân tích phân vị của LA này mong muốn đóng góp vào tài nguyênnghiêncứuchungcủasốđocơthểnamgiớiViệtNam,tậptrungvàonamgiới TP.HCM giai đoạn2020-2022.

Bảng 3.2: Bảng tổng hợp các biểu đồ phân phối chuẩn của các kích thước cơ thể của1106 nam giới 18÷60 tuổi sống tại TP HCM.

Các kích thước Biểu đồ Histogram Biểu đồ Q-Q Plots

Vòng ngực qua đầu ngực

Vòng ngựcdưới đầu ngực 3cm

Vòng ngực qua nếp nách

Chiều dài từ cổ 7 đến cổtay

Chiều dài cung vòng đũng

Rộng ngang lưng Độ xuôi vai

Bảng 3.3: Bảng mô tả dữ liệu thống kê kích thước cơ thể của 1106 nam giới 18÷60 tuổi sống tại TP HCM.

Kích thước cơ thể Trung bình Trung vị Độ lệch chuẩn Độ xiên

Chiều cao cơ thể 168.95 168.77 5.65 0.19 34.84 154.06 188.90 156.91 160.00 162.00 163.07 164.91 168.77 172.93 175.50 176.50 178.34 182.94 Cân nặng 63.36 63.00 10.21 0.53 64.10 41.30 105.40 44.50 48.00 50.37 52.40 55.80 63.00 69.73 73.49 76.72 81.63 90.93 Chiều cao cằm 144.94 144.62 5.37 0.29 35.59 130.19 165.78 133.47 136.61 138.19 139.27 141.07 144.62 148.53 150.89 152.10 154.24 158.29 Chiều cao vai 131.68 131.13 5.05 0.30 29.95 118.33 148.28 120.99 124.32 125.52 126.43 128.03 131.13 134.97 137.17 138.48 140.78 144.28 Chiều caoeo 97.38 97.07 6.13 0.22 33.83 82.40 116.23 84.74 88.01 89.45 90.59 92.80 97.07 101.61 103.86 105.55 107.83 112.95 Chiều cao bụng 89.04 88.85 5.34 0.05 33.75 73.29 107.04 76.09 80.17 82.02 83.70 85.51 88.85 92.62 94.50 96.14 97.80 102.02 Chiều cao ngồi 74.94 74.87 3.82 0.07 30.66 57.77 88.43 65.76 68.54 70.31 71.18 72.54 74.87 77.50 78.69 80.01 81.31 84.17 Chiều cao háng 73.43 73.31 3.80 0.09 30.39 57.61 88.00 64.61 67.57 68.74 69.62 70.88 73.31 75.92 77.27 78.32 79.76 82.36 Chiều cao đùi 68.35 68.23 3.80 0.09 30.39 52.53 82.92 59.53 62.49 63.66 64.54 65.80 68.23 70.84 72.19 73.24 74.68 77.28 Chiều cao gối 40.36 40.29 1.96 0.07 13.74 31.77 45.51 36.01 37.19 37.94 38.43 39.08 40.29 41.54 42.49 43.02 43.86 44.98 Vòng chân cổ 40.92 40.81 2.35 0.41 14.91 34.90 49.81 35.98 37.27 38.01 38.63 39.29 40.81 42.39 43.30 44.00 45.02 47.57 Vòng ngực qua đầu ngực 93.10 92.78 7.30 0.28 43.75 73.14 116.89 77.78 81.93 83.76 85.05 87.94 92.78 97.83 100.68 102.70 105.45 111.91 Vòng ngực dưới đầu ngực 3cm 90.95 90.50 7.48 0.34 42.60 73.71 116.31 75.68 79.58 81.31 82.87 85.62 90.50 95.79 98.78 101.12 103.79 110.45 Vòng ngực qua nếp nách 94.33 93.78 6.78 0.29 40.43 76.40 116.83 81.26 83.66 85.58 87.15 89.38 93.78 98.94 101.52 103.57 105.78 111.38Vòng eo 83.00 82.90 7.86 0.33 56.04 64.75 120.79 68.03 70.99 72.78 74.32 76.80 82.90 88.54 91.60 93.10 95.71 102.88Vòng bụng 87.38 87.48 8.49 0.24 58.97 66.79 125.76 70.77 74.06 76.38 77.80 80.86 87.48 93.33 95.97 98.02 101.59 107.88Vòng mông 93.02 92.63 6.68 0.64 57.26 78.29 135.55 80.52 82.85 84.44 85.79 88.50 92.63 97.16 99.76 101.42 104.19 110.35

Vòng gối 36.31 35.95 2.72 0.96 22.19 29.99 52.18 31.50 32.55 33.20 33.61 34.47 35.95 37.69 39.10 39.74 41.22 44.48 Vòng đùi 53.08 52.85 4.92 0.36 28.93 41.48 70.40 43.18 45.43 46.71 47.83 49.78 52.85 56.02 58.00 59.65 61.97 65.83 Vòng bắp chân 35.99 35.99 3.00 0.22 23.98 26.61 50.59 29.84 31.22 32.03 32.74 33.87 35.99 38.01 39.01 39.69 41.10 43.29 Vòng mắt cá 22.60 22.57 2.20 1.12 30.13 12.66 42.78 18.07 19.31 20.21 20.55 21.17 22.57 23.82 24.61 25.06 26.17 28.35 Vòng bắptay 28.57 28.43 3.09 0.23 19.72 20.70 40.42 22.00 23.71 24.54 25.24 26.34 28.43 30.71 31.74 32.40 33.79 36.17 Vòng khủy tay 25.77 25.75 1.94 0.53 19.84 18.70 38.53 21.71 22.75 23.39 23.78 24.47 25.75 26.92 27.61 28.16 29.00 30.93 Vòng cổ tay 16.39 16.37 1.21 -0.10 10.65 10.69 21.34 12.82 14.64 15.09 15.36 15.69 16.37 17.08 17.44 17.76 18.29 19.75 Chiều dài từ đốt cổ 7 đến cổ tay 75.17 75.09 3.22 0.13 19.37 65.44 84.82 67.74 69.96 71.20 71.96 72.86 75.09 77.25 78.62 79.53 80.76 82.84 Chiều dài tay 57.20 57.20 2.70 0.25 21.03 47.71 68.74 51.55 52.86 53.80 54.47 55.36 57.20 58.91 59.97 60.62 61.77 64.49 Chiều dài bàn chân 25.27 25.27 1.22 0.14 8.22 21.14 29.36 22.46 23.35 23.75 24.05 24.45 25.27 26.05 26.51 26.87 27.36 28.38 Chiều dài cung vòng đũng

Vòng đũng đo thẳng 63.92 63.57 8.11 0.32 45.64 45.85 91.49 49.52 51.97 53.68 55.08 57.24 63.57 69.80 72.97 74.77 77.35 83.97 Chiều dài từ đốt cổ 7 đến eo

Chiều dài từ hỏm cổ đến eo 42.92 42.40 5.56 0.27 29.93 31.21 61.14 33.26 35.08 36.09 36.74 38.23 42.40 47.47 49.30 50.43 51.73 55.64 Dài chân bên trong 74.70 74.56 3.76 0.10 29.51 59.67 89.18 66.04 68.80 70.10 70.88 72.13 74.56 77.15 78.58 79.48 81.03 84.00 Rộng vai 43.47 43.59 3.72 -0.24 25.36 30.33 55.69 32.76 37.21 38.97 39.83 41.05 43.59 45.84 47.12 48.01 49.68 51.84 Chiều rộng ngang lưng 34.69 34.61 3.78 0.04 25.35 21.47 46.82 25.90 28.53 30.04 30.86 32.14 34.61 37.33 38.65 39.67 40.85 43.51Xuôi vai 4.49 4.50 0.82 -0.04 6.05 1.35 7.40 2.53 3.13 3.40 3.62 3.94 4.50 5.04 5.31 5.49 5.79 6.45

Bảng 3.2 và 3.3 cho thấy có một số kích thước có phân bố chưa hoàn toàn phù hợp với phânbốchuẩn,còncósựsạilệchgiữagiátrịtrungbìnhvàgiátrịtrungvị.Điềunàycho thấy có sự phân nhóm Vấn đề này sẽ được phân tíchkỹtrong mục3.3.1.

Kết quả phân tích các đặc trưng thống kê, biểu đồ đường cong chuẩn chuẩn (Histogramswithnormalcurve)vàbiểuđồxácsuấtchuẩn(NormalQ-QPlots)nhưtrong bảng 3.2 cho thấy các kích thước nhân trắc được sử dụng những giá trị trung bình(X̅) đều nằm gần các giá trị trung vị (Me) Đồng thời, các kích thước đều có độ tin cậy nằm trong giới hạn cho phép Tuy nhiên kích thước chiều dài từ đốt cổ 7 đến eo có biểu đồ xácsuấtchuẩn(NormalQ-QPlots)vàtrịsốmongđợiphânbốkhôngnằmsáttheođường phânphốichuẩn.Bảng3.2tổnghợpcácbiểuđồxácđịnhphânphốichuẩncủatấtcảcác kích thước. Bảng 3.3 mô tả dữ liệu các đặc trưng thống kê của các kích thước cơ thể thông qua giá trị trung bình, trung vị, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất,độ nhọn,phânvị1,5,10,25,50,75,90,99.Tùytheomụcđíchnghiêncứu,cácgiátrịkích thước cơ thể theo phân vị có giá trị nghiên cứu quan trọng như nghiên cứu của Viện Khoa học an toàn và vệ sinh lao động có đề cập đến nội dung này [22, 54] Các nghiên cứuvềcơthểngườicủanamgiớiViệtNamchưachútrọngđếnkếtquảphânvị.Dovậy kết quả phân tích phân vị của LA này mong muốn đóng góp vào tài nguyên nghiên cứu chung của số đo cơ thể nam giới Việt Nam, tập trung vào nam giới TP.HCM giai đoạn 2020-2022.

3.2.2 Môtả dữ liệu nhân trắc nam trung niên Thành phố Hồ ChíMinh

Theo tài liệu về độ tuổi lao động, nam giới trong độ tuổi 30-60 được gọi là nam trungniên[27,28].Độtuổinàyđónggóplớnchokinhtếnướcnhànhưngchưacónghiên cứuvềvócdángvàđặcđiểmcơthểdànhriêngchohọ.Cỡmẫu(n)trongnhómđốitượng t 2  2 này được xác định theo công thứcn m 2 (đã được trình bày cụ thể ở chương 2) Số lượng người được đo cho nghiên cứu này là 378 nam giới trung niên trong độ tuổi từ30 đến 60 được phân bổ tương đối đồng đều Trong đó có có 115 người nhóm 30÷40 tuổi, 120ngườinhóm41÷50tuổi,143ngườinhóm51÷60tuổi.Trongnghiêncứunày,dữliệu nhântrắchọccủa38kíchthướccơthểđượcsửdụngđểxácđịnhcácđặcđiểmliênquan đến hình thể của nam trung niênTP.HCM.

Kết quả phân tích các đặc trưng thống kê, biểu đồ đường cong chuẩn (Histograms withnormalcurve)vàbiểuđồxácsuấtchuẩn(NormalQ-

(Me) và số trội (Mo) Đồng thời, các kích thước này đều có độ tin cậy nằm trong giới hạnchophép.Tuynhiên5kíchthướcnhưchiềudàihõmcổđếneo,chiềudàicungvòng đũng,chiềudàitừđốtcổ7đếneo,vòngcổtay,vòngcổchâncósựchênhlệchgiữa2 giá trị trung bình và giá trị trung vị lớn hơn 1 cm Để xác định độ tin cậy của thang đo lường ta xác định hệ số Cronbach’s Alpha trong phạm vi từ 0 đến 1.

Bảng 3.4: Kết quả xác định hệ số Cronbach’s Alpha.

Khi hệ số Cronbach’s Alpha càng tiến dần về 1 độ tin cậy càng cao, khi hệ số Cronbach’s Alpha càng tiến dần về 0 độ tin cậy càng thấp Một kích thước là chiều dài bàn chân không liên quan đến phân tích vóc dáng nên cũng được loại bỏ Với 32 kích thước đã xác định ở trên hệ số Cronbach’s Alpha = 0,947 cho thấy thang đo lường rất tốt, như mô tả trong bảng 3.4.

Bảng3.5làtổnghợpbiểuđồđườngcongphânphốichuẩn(biểuđồHistogram)và biểu đồ xác suất chuẩn (Normal Q-Q Plots) của các kích thước cơthể.

Các đặc trưng thống kê của các kích thước cơ thể của đối tượng nam trung niên TP.HCMthôngquagiátrịtrungbình,trungvị,độlệchchuẩn,giátrịlớnnhất,giátrịnhỏ nhất, độ nhọn, phân vị 1, 5, 10, 25, 50, 75, 90, 99 được trình bày trong bảng3.6.

Bảng 3.5: Bảng tổng hợp biểu đồ đường cong chuẩn và xác suất chuẩn của các kích thước cơthể của 378 nam trung niên 30÷60 tuổi sống tại TP HCM.

Kích thước cơ thể Biểu đồ Histogram Biểu đồ Q-Q Plots

Chiều cao giữa cổ trước

Vòng ngực qua đầu ngực

Vòng ngực dưới đầu ngực 3 cm

Vòng ngực qua nếp nách

Chiều dài từ đốt cổ 7 đến cổ tay

Chiều dài từ đốt cổ 7 đến eo

Chiều dài cung vòng đũng

Chiều dài từ hõm cổ đến eo

Chiều dài chân bên trong

Bảng 3.6: Bảng mô tả dữ liệu thống kê kích thước cơ thể của 378 nam trung niên 30÷60 tuổi sống tại TP HCM.

Các kích thước nhân trắc

Trung vị Độ lệch chuẩn Độ xiên

Chiều cao cơ thể 167,95 167,00 5,39 0,35 29,00 155,00 184,00 156,40 159,48 161,50 164,37 167,00 171,50 176,00 177,50 194,98 Chiều cao đầu 23,65 23,56 1,62 -0,24 12,74 15,83 28,57 19,49 20,91 21,74 22,68 23,56 24,71 25,85 26,36 27,54

Chiều cao cằm 144,11 143,36 5,07 0,46 29,27 130,19 159,46 134,53 136,58 137,87 140,75 143,36 147,13 151,31 153,73 167,56 Chiều cao giữa cổ trước 139,42 138,61 4,78 0,44 25,05 128,33 153,38 129,52 132,14 133,99 136,32 138,61 142,29 146,26 148,32 162,03 Chiều cao hõm cổ 136,18 135,24 4,80 0,43 24,37 125,63 150,00 126,04 128,74 130,66 133,14 135,24 138,96 143,27 145,04 158,30 Chiều cao bụng 87,83 87,55 4,30 -0,03 22,91 75,89 98,80 77,62 80,26 81,96 85,25 87,55 90,79 93,61 95,32 102,03 Chiều cao eo 93,05 92,62 4,65 0,68 28,75 82,40 111,15 83,01 86,72 87,73 89,81 92,62 95,80 99,16 101,77 108,79 Chiều cao ngồi 74,64 74,48 3,53 -0,20 21,70 61,87 83,57 65,16 68,23 70,31 72,70 74,48 77,29 79,13 80,64 86,55 Chiều cao háng 72,49 72,44 3,45 -0,14 19,70 61,32 81,02 64,08 66,42 68,30 70,36 72,44 74,91 77,15 78,21 84,13 Chiều cao đùi 67,41 67,36 3,45 -0,14 19,70 56,24 75,94 59,00 61,34 63,22 65,28 67,36 69,83 72,07 73,13 78,29 Chiều cao gối 40,37 40,25 1,76 0,23 9,63 35,67 45,30 36,12 37,62 38,26 39,21 40,25 41,28 42,93 43,64 46,94 Chiều cao ngực 118,73 118,32 4,61 0,44 27,83 106,64 134,47 109,03 112,18 113,46 115,36 118,32 121,35 124,85 128,18 138,34 Vòng chân cổ 41,94 41,79 2,17 0,38 14,14 35,67 49,81 36,61 38,39 39,25 40,55 41,79 43,20 44,82 45,47 48,75 Vòng ngực qua đầu ngực 97,10 96,99 5,57 0,20 33,22 81,86 115,08 84,10 87,88 90,16 93,06 96,99 100,66 104,59 106,02 113,00 Vòng ngực dưới đầu ngực 3cm 95,36 95,41 5,59 0,22 34,52 79,65 114,17 82,70 86,11 88,62 91,35 95,41 98,76 102,60 104,25 110,99 Vòng ngực tại nếp nách 98,83 98,57 4,97 0,21 31,34 82,93 114,27 88,99 91,18 92,51 95,44 98,57 102,18 105,40 107,12 115,04Vòng eo 88,74 88,52 5,43 0,45 39,90 72,22 112,12 76,75 80,63 82,21 85,03 88,52 92,07 95,33 98,03 103,74

Vòng bụng 92,94 92,86 5,74 0,40 39,38 75,63 115,01 78,67 84,16 86,13 88,97 92,86 96,08 100,27 103,81 108,69 Vòng mông 97,49 96,91 4,99 0,62 29,26 86,15 115,41 87,58 90,62 91,67 93,99 96,91 100,34 104,65 106,53 114,03 Vòng đùi 54,63 53,95 4,07 0,74 25,46 44,94 70,40 46,74 48,54 50,44 52,00 53,95 56,94 60,30 62,31 64,51 Vòng gối 36,99 36,62 2,46 0,72 14,92 30,85 45,77 32,06 33,44 34,36 35,17 36,62 38,54 39,95 41,72 43,41 Vòng bắp chân 37,26 37,26 2,51 0,13 13,50 30,68 44,18 31,62 33,00 33,86 35,71 37,26 38,78 40,25 42,24 43,55 Vòng bắp tay 29,88 30,01 2,29 -0,07 13,85 22,79 36,63 24,03 25,93 27,12 28,25 30,01 31,47 32,69 33,77 34,86 Vòng khuỷu tay 26,61 26,58 1,46 0,29 8,78 22,24 31,02 23,58 24,38 24,75 25,60 26,58 27,46 28,58 29,28 31,03 Vòng cổ tay 16,94 16,91 1,12 0,60 8,23 13,11 21,34 14,04 15,34 15,65 16,28 16,91 17,44 18,20 18,92 19,73 Vòng cổ chân 23,06 22,97 1,94 0,34 1,66 17,71 30,37 18,67 20,17 20,60 21,72 22,97 24,34 25,27 26,50 27,06 Chiều dài tay 56,61 56,38 2,42 0,14 12,59 50,34 62,92 51,59 52,76 53,55 54,88 56,38 58,43 60,03 60,56 65,77 Chiều dài tay từ đốt cổ 7 đến cổ tay

7 đến eo 48,01 49,09 4,77 -0,99 24,79 34,00 58,79 34,53 37,42 40,31 46,35 49,09 51,12 53,02 54,31 55,21 Chiều dài bàn chân 25,11 25,02 1,21 0,34 7,04 21,77 28,81 22,76 23,21 23,57 24,31 25,02 25,82 26,73 27,35 29,25 Chiều dài cung vòng đũng 83,02 85,09 10,8

6 -0,91 67,65 52,82 120,47 53,99 58,42 63,21 79,45 85,09 89,70 93,63 96,82 95,49 Chiều dài từ hõm cổ đến eo 43,13 43,64 4,00 -0,69 27,39 26,76 54,15 31,31 35,59 37,64 41,39 43,64 45,57 47,37 49,70 51,76 Chiều dài chân bên trong 73,79 73,71 3,40 -0,12 20,08 62,22 82,29 65,59 67,78 69,63 71,73 73,71 76,08 78,29 79,45 81,22 Chiều rộng vai 44,78 44,87 2,98 0,15 15,25 38,56 53,81 38,95 39,81 40,77 42,53 44,87 46,81 48,77 49,99 52,40 Chiều rộng ngang lưng 37,17 37,44 3,58 -0,31 20,44 26,38 46,82 27,06 31,02 32,27 35,39 37,44 39,61 41,67 42,74 43,36Cân nặng 68,76 68,00 8,23 0,68 49,00 50,00 99,00 51,00 57,50 59,45 63,00 68,00 73,00 79,55 85,08 82,27

Trong bảng 3.5 cho thấy có các trị số quan sát và trị số mong đợi phân bố không nằmsáttheođườngphânphốichuẩn,khôngcóhìnhdạngđườngcongphânphốichuẩn đối với các kích thước: vòng cổ tay, vòng cổ chân, chiều dài từ đốt cổ 7 đếneo.

Phối hợp kết quả của bảng 3.5 với kết quả trong bảng 3.6 để xác định các kích thước trên cần loại bỏ trong quá trình phân tích xác xuất thống kê giúp đảm bảo kết quảphântíchđượcchỉnhxác.Trongbảng3.6,tacóthểđọckíchthướcchiềudàicung vòng đũng có giá trị trung bình (83,02 cm) và giá trị trung vị (85,09 cm), chênh lệch nhau 2,07 cm; kích thước chiều dài từ đốt cổ 7 đến eo có giá trị trung bình (48,01 cm) và giá trị trung vị (49,09 cm), chênh lệch nhau 1,08 cm Đồng thời, đây cũng là 2 kích thướccóđộxiên(Skewness)gầnvề-1.Kếtquảtươngtựđốivới3kíchthướcvòngcổ tay, vòng cổ chân chiều dài từ hõm cổ đến eo Như vậy, để các phân tích về sau được chính xác, 5 kích thước trên cần loại bỏ trong quá trình phân tích xác xuất thốngkê.

3.3 Kết quả phân loại vóc dáng và phân tích đặc điểm cơthể

Kết quả xây dựng mô hình 3D bằng phương phápnộisuy

3.4.1 Kết quả xác định vị trí các mặtcắt

Một bộ khung vị trí các mặt cắt sẽ được tương tác được xây dựng như tronghình

3.8là kết quả của thuật toán 1 Mô tả các vị trí mặt cắt nhưsau:

(1) Vị trí mặt cắt vòngcổ

(2) Vị trí mặt cắt vòngngực

(3) Vị trí mặt cắt vòngbụng

(4) Vị trí mặt cắt vòngmông

(5) Vị trí mặt cắt vòng đùigiữa

(6) Vị trí mặt cắt vòng bắpchân

(7) Vị trí mặt cắt vòng cổchân

(8) Vị trí mặt cắt vòng cánh taytrên

(9) Vị trí mặt cắt vòng cổtay

Hình 3.8: Bộ khung vị trí các mặt cắt quan trọng sẽ được tương tác.

3.4.2 Kết quả xác định các điểm trọng yếu trên mỗi mặtcắt Để tìm các điểm trọng yếu của mỗi mặt cắt, ta kế thừa kết quả và kỹ thuật mà các nhà nghiên cứu trước đã dùng [15, 67, 69] và mã code 1 đã được thiết kế và trình bảy ở chương 2 Có 2 loại hình dạng mặt cắt trên cơ thể.

• Loại 1: tất cả các lát cắt trên các bộ phận cơ thể (ngoại trừ phần thân) có cấu trúcgầnnhưtròn,4điểmcựctrịởmặttrước,sau,bêntrái,bênphảiđượcchọnlàmcác điểm chính của từng mặt cắt, được thể hiện ởhình 3.9 và hình 3.10.Các vị trí mặt cắt có cấu trúc hình tròn như: vòng cổ, vòng bụng, vòng cánh tay trên, vòng cổ tay, vòng đùi giữa, vòng bắp chân, vòng cổchân.

3.11 và 3.12, gồm các điểm cực trị ở mặt trước, sau, bên trái, bên phải, và trên đường cong dựa theo sự quan sát đối xứng.

Hình 3.9: Các điểm trọng yếu của mặt cắtphần đùi.

Hình 3.10: Các điểm trọng yếu của mặt cắtphần bắp chân.

Hình 3.11: Các điểm trọng yếu của mặt cắtphần mông.

Hình 3.12: Các điểm trọng yếu của mặt cắtphần ngực.

Sau khi có các điểm trọng yếu đại diện cho mỗi mặt cắt, ta cần điều chỉnh các điểmđóđểnộisuyrađườngcongcóchuvixấpxỉvớithôngsốđo.Kếtquảđiềuchỉnh theo mã code

3 cho ra kết quả như sau.

- Bước 1: Xác định tâm, tính tỉ lệ bán kính lớn và bán kính nhỏ của mặt cắt hiệntại

Hình 3.13: Minh họa bước 1 của việc điều chỉnh các điểm trọngyếu.

- Bước 2: Tìm bán kính lớn của mặt cắt hiện tại (Bán kính = Chu vi / (2 *𝜋))

Hình 3.14: Minh họa bước 2 của việc điều chỉnh các điểm trọngyếu.

- Bước 3: Tính bán kính lớn của mặt cắt mới dựa vào thông số đo tay (Bán kính = Số đo / (2 *𝜋))

Hình 3.15: Minh họa bước 3 của việc điều chỉnh các điểm trọng yếu.

- Bước 4: Dịch chuyển các điểm tương ứng với bán kính lớn của mặt cắtmới

- Bước 5: Dịch chuyển điểm trên bán kính nhỏ theo tỉ lệ với bán kính lớn của mặt cắt hiệntại.

3.4.4 Kếtquảxâydựngmôhìnhmặtcắtchỉnhtừcácđiểmtrọngyếutrênmỗimặt cắt bằng bài toán nộisuy

Sau khi có các điểm quan trọng trên mỗi mặt cắt, ta cần nội suy ra nhiều điểm hơn để tạo đường cong tương ứng với các mặt cắt Kế thừa phương pháp nghiên cứu nội suy đường cong Hermite mà thuật toán 4 đã được thiết lập, đồng thời, dựa vào kết quảthựcnghiệmcũngnhưkếtquảmàShuxiaWang[67]đãtrìnhbày,thamsốđộcăng

-0.4 rất phù hợp với đường cong của mặt cắt cơ thể người Sự phù hợp đó được thể hiện qua các hình mô tả tronghình 3.18, hình 3.19, với các điểm tròn “o” màu đỏ là các điểm dữ liệu thô nằm trên mặt cắt được quét từ máy Scan 3D, đường cong màuđỏ có tham số độ căng là 0.8, đường cong màu xanh có tham số độ căng là -1.6 và đường congmàuđencóthamsốđộcănglà- 0.4.Hình3.20thểhiệntổngthểcácmặtcắtchính trên cơ thể sau khi nội suyđường.

Hình 3.18: Nội suy đường cong gần như tròn từ 4 điểm với các tham số độ căng khác nhau.

Hình 3.19: Nội suy đường cong phức tạp từ 12 điểm với các tham số độ căng khác nhau.

Hình 3.20: Các mặt cắt trên cơ thể sau khi nội suy.

Mã code 5 được thiết lập để tạo các lát cắt nội bộ của các phần của cơ thể Kết quả lát cắt nội bộ của phần ngực, phần mông, phần đùi, phần bắp chân, phần cánh tay trên lần lượt được trình bày qua các hình từ 3.21 đến 3.25.

Hình 3.21: Các lát cắt của vùngngực.

Hình 3.22: Các lát cắt của vùngmông.

Hình 3.23: Các lát cắt của vùng đùi.

Hình 3.24: Các lát cắt của vùng bắp chân.

Hình 3.25: Các lát cắt của khu vực cánh tay trên.

Mô hình 3D toàn thân được trực quan hóa trong Blender nhưhình 3.26.Các bướctiếnhànhmôphỏngmôhìnhAvatar3Dtươngứngvớisốđo2Dđượchướngdẫn cụ thể trong

“Tài liệu hướng dẫn sử dụng phần mềm Mô phỏng Avatar 3D tương ứng với số đo 2D” được trình bày trong Phụ lục2.

Hình 3.26: Mô phỏng mô hình 3D tương ứng với số 2D.

3.4.5 Kết quả đánh giá sai số xây dựng mô hình

Kếtquảcủalỗibìnhphươngcủacáclátcắtchínhvàlỗibìnhphươngcủamôhình được xây dựng 3D được thể hiện trong Bảng 3.21 và Bảng3.22.

Bảng 3.21: Lỗi của các lát cắt chính.

Kích thước cơ thể Lỗi bình phương trung bình

Vòng Đùi giữa 0.0371047278 Vòng bắp chân 0.0000332125

Bảng 3.22: Lỗi của mô hình xây dựng 3D.

Lỗi bình phương trung bình 11.02621202

Lỗi bình phương nhỏ nhất 1.38504

Lỗi bình phương lớn nhất 125.55837

Có 95 mô hình trong bộ dữ liệu, đã bị hỏng khi quét Những mô hình bị hỏng này làm cho lỗi bình phương tối đa tăng đáng kể và điều đó dẫn đến sai số trung bình cao.Hình3.27chothấymộtmôhình3Dnữtừmáyquét3Dbịlỗi.Bảng3.23vàBảng

3.24 hiển thị kết quả sau khi loại bỏ dữ liệu 3D bị lỗi.

Hình 3.27: Mô hình 3D nữ từ máy quét 3D bị lỗi.

Bảng 3.23: Lỗi của các lát cắt chính sau khi tách dữ liệu bị lỗi.

Kích thước cơ thể Lỗi bình phương trung bình

498 dữ liệu tốt 95 dữ liệu lỗi

Bảng 3.24: Lỗi của mô hình 3D được xây dựng sau khi tách dữ liệu bị lỗi.

498 dữ liệu tốt 95 dữ liệu lỗi Lỗi bình phương trung bình 5.491083893 23.52586951

Lỗi bình phương nhỏ nhất 1.38504 10.06982

Lỗi bình phương lớn nhất 9.95929 125.55837

Tóm lại, trong nghiên cứu này, một phương pháp xây dựng mô hình con người3D được trình bày Các thí nghiệm trên bộ dữ liệu quét 3D cơ thể phụ nữ và xác định các kích thước cơ thể thích hợp được sử dụng làm dữ liệu đầu vào cho 5 thuật toán.

Phương pháp được đề xuất chủ yếu dựa trên phép nội suy Hermite, có dạng đóng và không yêu cầu nhiều tính toán, dẫn đến chi phí tính toán nhỏ.

Hạn chế chính của phương pháp này là phụ thuộc nhiều vào việc lựa chọn các lát cắt chính Nội suy các lát trung gian chỉ phụ thuộc vào các lát chính của một mô hìnhcụthểlàmchomộtmôhìnhđượctạocóvẻhợplýnhưngkhôngthựctếvìsựphức tạpcủacấutrúccơthể.Trongthựctế,hiếmkhicócáckíchthướccơthểđothủcôngở tất cả các vị trí trên cơ thể con người Do đó, một cách mới để khắc phục nhược điểm này là đề tài tiếp tục nghiên cứu sử dụng phương pháp máy học chuyên sâu deep learning, tận dụng thông tin có trong tập dữ liệu để suy ra các lát trunggian.

3.5 Kết quả xây dựng Avatar 3D theo phương pháp máy học chuyênsâu

Luận án đào tạo các mô hình NN từ dữ liệu trên máy chủ Linux với RAM 24 GB,GPUvớiRAM12GBvàCPUXeonvới2.2Ghz.NgônngữlậptrìnhlàPythonvà các thư viện chính là PyTorch vànumpy.

ThuậttoánAdamđượcthôngquađểgiảmthiểuhàmmụctiêu;cácthamsốmeta được đặt theo khuyến nghị của các tác giả (tỷ lệ học tập𝛼 = 0.001,𝛽 1= 0.9, 𝛽 2 = 0.999).

Trong bộ dữ liệu nam, LA sử dụng 1006 mẫu làm dữ liệu huấn luyện và 100 mẫu làm dữ liệu thử nghiệm, trong khi 500 và 100 làm dữ liệu huấn luyện và thử nghiệm trong bộ dữ liệu nữ, các mẫu được chọn ngẫu nhiên Bảng 3.25 cho thấy lỗi trung bình trên mỗi lát cắt chính sau khi đào tạo 1000 duyệt trên tập dữ liệu nam, nữ.

Bảng 3.25: Lỗi trung bình trên mỗi lát cắt chính trên dữ liệu huấn luyện của bộ dữliệu nam và nữ (bộ dữ liệu đầy đủ)

Left Ankle / Cổ chân trái 7.93 7.38

Left Calf / Bắp chân trái 7.73 4.62

Left Under knee / Dưới gối trái 11.80 3.30

Left Middle Thigh /Giữa đùi trái 3.63 4.72

Right Ankle / Cổ chân phải 9.54 6.64

Right Calf / Bắp chân phải 7.52 4.66

Right Under Knee / dưới gối phải 10.67 3.09

Right Middle Thigh / Giữađ ù i phải

Tìmhiểumốiquanhệgiữathôngsốkíchthướcvàhìnhdạngláttươngứngtrên cơ thể người là một vấn đề khó khăn nghiêm trọng vì cùng thông số kích thước nhưng hìnhdạngkhácnhau.Mặcdùđầuvàochỉlàvôhướng,chúngtaphảidựđoánvectơlát có ít nhất 20 thành phần Chúng tôi đề xuất sử dụng các hình dạng ban đầu để giải quyết vấn đề này. Hình dạng ban đầu không chỉ là một xấp xỉ thô của lát cắt đích mà còngiúpmôhìnhNNtăngsốlượngthamsốvàtránhsựphùhợp.Trongcôngviệccủa chúng tôi,

Slice Train/Male (%) Train/Female (%)

Left Wrist / Cổ tay trái 7.77 10.99

Left Forearm / Cánh tay trái 5.53 7.48

Left elbow / Khuỷu tay trái 4.21 7.72

Left Biceps / Bắp tay trái 6.22 8.80

Left Overarm / Cẳng tay trái 10.54 15.66

Right Wrist / Cổ tay phải 13.43 8.12

Right Forearm / Cánh tay phải 12.69 7.63

Right Elbow / Khuỷu tay phải 8.36 7.01

Right Biceps / Bắp tay phải 8.84 6.69

Right Overarm / Cẳng tay phải 12.20 12.64 chúng tôi giới hạn lớp hình dạng ban đầu thành các vòng tròn mà bán kính của chúng được tính bằng chu vi lát Về mặt hình học, các mô hình NN đầu tiên hoạt động như một biến dạng hình được điều khiển bởi các kích thước lát cắt Các mô hình NNlàcácphépbiếnđổiphituyếntínhtừcácđườngthẳngđếnvectơlátcắtcụthể(các đường cong), là các đường cong mô tả cường độ của các vectơ cắt Các đường cong này có hình dạng tương tự nhau nếu chúng ở cùng một vị trí như Hình3.28.

Hình 3.28: Đường cong vectơ cắt lát đường cong của cổ tay, hông và đùi của 20 ví dụ trongbộ dữ liệu nam.

Trong phần thân cơ thể, các lát cổ có sai số trung bình cao nhất do các lát này khôngtáchbiệthoàntoànvớiđầu.Hơnnữa,phầnlớncácmốcgiảiphẫuởcổđượcđặt ở vị trí sai (cổ áo hoặc cằm) Theo đó, hình dạng của các lát cổ thay đổi đáng kể, như được thấy trong Hình 3.29 Tình huống tương tự xảy ra với các lát cắt quá mức Ranh giớigiữacánhtayvàvaikhôngđượcxácđịnhchínhxácdựatrêncácmốc.Mộtvấnđề khác là thiếu một số lượng lớn các thành phần trên các vectơ cắt ngang do các vị trí bị tắc nghẽn như nách, nơi máy quét 3D thường bỏqua.

Hình 3.29: Vectơ cắt lát đường cong đường cong của cổ, bên trái và bên phải của 10 ví dụ trong bộ dữ liệu nam.

Bảng 3.26: Lỗi trung bình trên mỗi bộ phận của mô hình nam và nữ 3D sau khi kích hoạt môhình CNN Bộ thử nghiệm bao gồm các mẫu bị hư hỏng và không bị hư hại Hai cột cuối cùng là giá trị trung bình của bộ kiểm tra bị hỏng và không bị hư hại.

Bảng3.26minhhọacáckếtquảsaukhiđàotạocácmôhìnhCNNđểxâydựng hoàntoàncơthểngười.Đểtiếnhànhphầnnày,luậnáncũngsửdụngthuậttoánAdam với 1000 epoch Luận án chọn 50 mẫu tốt và 50 mẫu bị hỏng để tạo thành bộ thử nghiệm.Dođó,chúngtacóthểphântíchảnhhưởngcủacácmẫupháhủyđếnđộchính xác của thử nghiệm tổng thể Kết quả cho thấy các lỗi trong bộ kiểm tra không bị hư hạigầnđúngvớicáclỗiđàotạo,trongkhicáclỗitrongbộkiểmtrabịhỏngkhôngthấp như các lỗi tốt. Nhìn chung, luận án kết luận rằng khung của luận án nghiên cứu được không nhạy cảm với số lượng nhỏ các mẫu bị hỏng Hơn nữa, số lượng mẫu trong tập huấn luyện đủ để suy luận về hình dạng của mẫu thử Sau khi loại bỏ các mẫu không đạt tiêu chuẩn, luận án tiến hành một quy trình đào tạo mới trên các bộ thử nghiệm và đào tạo mới nhất và kết quả được đưa ra trong Bảng 3.27 Trong bộ dữ liệu nam, có 1006 mẫu đào tạo và 100 mẫu thử, trong khi có

Kết quả xây dựng mô hình 3D Avatar theo đa dạng vóc dáng nam trungniênTP.HCM

3.6.1 Nhận xét về phương pháp xây dựng mô hình 3D cơ thểngười

Phương pháp xây dựng mô hình 3D bằng nội suy toán học đã mô phỏng được vóc dáng cơ thể người Việt Nam có các số đo của các mặt cắt quan trọng tương ứng với các thông số đo tay với sai số rất thấp, đảm bảo tính chính xác các số đo của mô hìnhnêntínhứngdụngchongànhcôngnghiệpdệtmayrấtcao.Phươngphápnàyđược thực nghiệm dễ dàng, không tốn quá nhiều thời gian cũng như không yêu cầu quá cao về cấu hình phần cứng máy tính.

Phương pháp xây dựng mô hình 3D bằng máy học sâu có khả năng học các thông tin của dữ liệu cơ thể người không có dạng hàm giúp mô hình 3D biến đổi phù hợp hơn với cấu trúc cơ thể của từng người riêng biệt Kết quả thử nghiệm cho thấy ý tưởngvềhệthốngnàylàhợplývàcóthểtriểnkhai,tuynhiênvẫncầnnhiềuthửnghiệm và tinh chỉnh để kết quả dự đoán được tốt hơnnữa.

Phương pháp xây dựng mô hình 3D bằng nội suy toán học vẫn còn tồn tại sai số trên tất cả các mặt cắt của mô hình 3D Nguyên nhân là do mỗi người khác nhau sẽ có cấu trúc từng phần của cơ thể khác nhau nên mô hình chưa biến đổi được theo cấu trúc cơ thể của từng người riêng biệt.

Phương pháp xây dựng mô hình 3D bằng máy học sâu yêu cầu cấu hình phần cứng máy tính cao mới có thể thực nghiệm dễ dàng, do hạn chế về thời gian và năng lực máy tính nên độ chính xác của hai mô hình mà luận văn nghiên cứu vẫn còn thấp.

3.6.2 Môhình 3D Avatar theo đa dạng vóc dáng nam trung niênTP.HCM

Sau khi nhập thông số đo các kích thước cơ thể của 5 vóc dáng nam trung niên TP.HCM (bảng 3.13) vào phần mềm Blender như Phụ lục 2 “Hướng dẫn sử dụng tạo Avatar”,5môhình3DAvatarđượctạoranhưhình3.31.Bảng3.29tổnghợpcáchình ảnh mặt trước, mặt sau, mặt nghiêng 90 0 , mặt nghiêng 45 0 cho lần lượt 5 Avatar theo vóc dáng theo phương pháp nộisuycủa luận ánnày.

Hình 3.31: Hình chụp mặt trước của 5 Avatar theo thông số đo của 5 vóc dáng nam trungniên TP.HCM được xây dựng trong luận án.

Cùng thông số đo các kích thước cơ thể của 5 vóc dáng (bảng 3.13) cũng được nhập vào phần mềm thiết kế CLO3D, kết quả cho ra 5 Avatar mô tả như hình 3.32.Bảng3.30tổnghợphìnhảnhchụptừmặttrước,mặtsau,mặtnghiêng90 0 ,mặtnghiêng 45 0 của lần lượt 5 Avatar được tạo ra trongCLO3D.

Hình 3.32: Hình chụp mặt trước của 5 Avatar theo thông số đo của 5 vóc dáng namtrung niên TP.HCM được xây dựng trong luận án. Đối chiếu hình ảnh chụp các mặt của lần lượt 5 Avatar theo vóc dáng được xây dựng trong mô hình 3D Avatar của luận án này với lời mô tả đặc điểm hình dáng cơ thểcủatừngvócdángtrongkếtquả3.3.2.4,nhậnxétcósựtươngđồngđặcbiệtvớikết luận cận béo phì và béo phì, đồng thời cũng tương đồng với kết luận bụng lồi củanam trungniênTP.HCM.Hìnhdạngvàmứcđộlồibụngcũngđượcthểhiệnkhácbiệttrong mô hình 3D Avatar Khi so sánh với Avatar được tạo ra từ phần mềm thiết kế trang phục CLO3D phổ biến hiện nay, nhận xét thấy hình dạng cơ thể của 5 Avatar tạo ratừ CLO3Dkhôngkhácbiệt.Sosánhhình3.31và3.32,sosánhbảng3.29với3.30,cóthể khẳngđịnhhìnhdạngmôhình3DAvatarcủaluậnáncókhácbiệtrõrànggiữacácvóc dáng của nam trung niên TP.HCM và khác biệt vớiCLO3D.

Bảng 3.29: Bảng tổng hợp hình ảnh 5 Avatar theo 5 vóc dáng của nam trung niênTP.HCM được xây dựng từ luận án.

Mặttrước Mặtsau Nghiêng90độ Nghiêng 45độ

Bảng 3.30: Bảng tổng hợp hình 5 Avatar theo 5 vóc dáng của nam trung niên

TP.HCMđược tạo ra từ phần mềm thiết kế CLO3D.

Mặttrước Mặtsau Nghiêng 90độ Nghiêng 45độ

3.7 Kết quả may ảo Áo dài theo vóc dáng nam trung niênTP.HCM

Luậnánthựchiệnthiếtkếảovàmayảosảnphẩmáodàichonamtheoquytrình đã trình bày ở chương 2 hình2.35.

Trong5vócdángcủanamtrungniênTP.HCMđãđượcphântíchbêntrên,nhóm 2 chiếm tỷ lệ cao nhất với 35,19% Do vậy luận án chọn may trang phục ảo cho vóc dáng này để thử nghiệm Đây là nhóm đối tượng cótỷlệ của các kích thước chiều dài và chiều cao so với chiều cao cơ thể đều tương đương vớitỷlệ của cơ thể trung bình, kích thước vùng cổ và vai cũng tương đương với thông số của nhóm trung bình Các kíchthướcchuvi,cânnặngvàBMIchothấyđâylànhómcơthểbéophìđộIvớiBMI là 25,08, đồng thời tất cả các kích thước chu vi và cân nặng của nhóm này đều tương đương với kích thước của nhóm trung bình, riêng chỉ có tỷ lệ vòng đùi so với vòng eo nhỏhơntỷlệcủanhómtrungbình.Nhưvậy,quaphântíchcóthểthấynhóm2lànhóm cótỷlệcơthểcânđối,thuộcnhómbéophìđộI,đùivàgốinhỏ,kíchthướcvùngcổvà vai pháttriền. Sau khi nhập các thông số đo vào phần mềm Blender theo hướng dẫn ở Phụ lục

2, mô hình 3D Avatar cho nhóm 2 được tạo ra Lưu file ở “.OBJ” để có thể sử dụng trong CLO3D Sau đấy nhập mô hình 3D Avatar vào phần mềm CLO3D và sử dụng như 1 Avatar trong CLO3D để tiếp tục thiết kế ảo, may ảo và thử ảo sản phẩm.

3.7.2 Môtả mẫu Áo dài thiết kế thử nghiệm và chọn vật liệu trongCLO3D

 Mô tả sản phẩm: Dựa trên thiết kế áo sơ mi, áo veston và áo dài nam cổ điển, người nghiên cứu đã đề xuất phương pháp thiết kế mẫu áo dài hiệnđại.

 Vật liệu: vải may áo dài: LụaTaffeta

Chọn Lụa Taffeta được mặc định trong thư viện vải của phần mềm như hình 3.33, các thông số vải là :

- Độ uốn ngang (Bending-weft):55%

- Độ uốn dọc (Bending-warp):14%

- Độ uốn xéo (Bending-bias):38%

- Độ rung vải (Internal Damping):1%

Hình 3.33: Minh họa của vải được chọn từ thư viện vải C LO3D để ứng dụng thiết kế áo dài nam giới Việt Nam.

3.7.3 Thiết kế bộ mẫu kỹ thuật theo công thức thiết kế áo dàinam

Công thức thiết kế Áo dài nam đã được tác giả nghiên cứu [119] Công thức thiết kế được trình bày cụ thể ở phụ lục 3 Kết quả bộ mẫu rập áo dài dành riêng nam trung niên có số đo của nhóm vóc dáng 2 được minh họa trong hình 3.34.

Bộ mẫu rập được thiết kế trên phần mềm Gerber CLO3D có thể nhập bộ mẫu rập này vào phần mềm và tiếp tục thực hiện các chức năng may ảo, thử ảo và đánhgiá ảo sảnphẩm.

Hình 3.34: Bộ mẫu rập gồm các chi tiết: thân áo, tay áo, cổ áo, quần và cạp.

3.7.4 Kết quả may ảo, thử ảo và đánh giá độ vừa vặn trang phục trênCLO3D. Ưu điểm của phần mềm thiết kế trang phục 3D là có thể nhìn thấy trước đượcđộ vừa vặn của trang phục qua đánh giá độ vừa vặn trên công cụ Fit map, Strain map, Stress map, người thiết kế có thể điều chỉnh mẫu rập trước khi may sản phẩmthật.

Hình 3.35: Kết quả may ảo, thử ảo và đánh giá ảo lần 1.

Ví dụ trong thử nghiệm thiết kế và may ảo mẫu thử cho áo dài này, sau lần thứ nhất may ảo và đánh giá độ vừa vặn, phần bụng của áo bị chật (như hình 3.35) Tác giả đã kịp thời điều chỉnh nhỏ mẫu rập thiết kế gia tăng thêm độ rộng ở phần bụng, kết quả có cải thiện, phần bụng to của người mẫu đã phần nào được che khuyết điểm, như mô tả trong hình 3.36

Hình 3.36: Kết quả may ảo, thử ảo và đánh giá ảo lần 2.

Hình 3.37: Mẫu mô phỏng áo dài nam với bề mặt vải dày, trong suốt và lưới trên phần mềm CLO 3D.

Hình 3.38: Mẫu mô phỏng áo dài nam bề mặt vải lụa taffeta trên phần mềm CLO 3D.

3.7.5 Kết quả bộ sản phẩm áo dài hoàn thiện với lựa chọn họa tiết và màusắc.

Hình 3.39: Mẫu mô phỏng áo dài nam cho nhóm vóc dáng 2 nam trung niên TP.HCM trên phần mềm CLO3D

Các kết quả nghiên cứu của luận án được trình bày trong chương 3 như sau:

1 Khảosátđovàthànhlập1106bộdữliệunhântrắc3Dcủa1106namgiớiTP.HCM tuổitừ18đến60.Trongđócó115ngườinhóm30÷40tuổi,120ngườinhóm41÷50 tuổi, 143 người nhóm 51÷60 tuổi Dữ liệu được trích xuất từ hệ thống máy quét SizeStreamer năm

2020 Mỗi bộ dữ liệu gồm có 180 thông số kích thước cơ thể ngườivàmôtảvịtrítrênhìnhảnh3D,fileảnh3Dđiểmmốcnhântrắc,fileảnh3D đám may điểmảnh.

2 Mô tả đặc trưng thống kê dữ liệu nhân trắc cho 38 kích thước cơ thể quan trọng phục vụ thiết kế các chủng loại trang phục của nam giới Các đặc trưng thống kê của các kích thước cơ thể thông qua giá trị trung bình, trung vị, độ lệch chuẩn, giá trịlớnnhất,giátrịnhỏnhất,độnhọn,phânvị1,5,10,25,50,75,90,99;Đồngthời xác định phân phối chuẩn của các kích thước thông qua biểu đồ đường congchuẩn và biểu đồ xác suất chuẩn Normal Q-Q Plot Bảng mô tả dữ liệu nhân trắc có ý nghĩa quan trọng trong ngành công nghệ may và thời trang, có thể sử dụng cho đề tài và là tài liệu tham khảo cho nhiều nghiên cứu khác saunày.

Định dạng
Số trang	204
Dung lượng	9,07 MB