基于椭圆傅里叶算法的青年女性躯干形态分类

为探究人体躯干形态间的差异,本文于212份人体三维点云数据中随机选择120个样本进行过胸凸矢状轮廓曲线的提取,结合椭圆傅里叶分析对轮廓曲线进行研究。计算并分析不同最大谐波次数下的拟合误差,确定实验用最大谐波次数为15;运用15次谐波对所有样本的轮廓曲线进行椭圆傅里叶变换,获取能客观描述曲线形态的规格化描述子。通过对规格化后的描述子进行主成分分析,最终提取10个主成分。利用混合F统计量确定最佳分类数,以成分得分为依据,运用K-means聚类方法将样本形态分为5类。研究得出:各分类之间于肩部、胸部、腹部、臀部、后背弯曲程度及侧面厚度等方面均存在较为明显的差异,依据椭圆傅里叶描述子可以对躯干形态进行合理有效的分类。

基于角度半径的青年男子躯干部形态相似性匹配

为实现基于三维人体点云的人体形态相似性匹配,文章提出了利用角度半径进行青年男体躯干部轮廓形态描述的方法。先以187名18~25周岁的青年男大学生为研究对象,使用三维扫描法获取其三维点云数据。再通过逆向工程软件识别人体躯干部特征点,截取其正侧面躯干轮廓形态。然后分别建立正侧面躯干部坐标系,提取27个正面角度半径值和60个侧面角度半径值形成三维点云躯干形态数据库。选取14名被试者进行验证,提取的正、侧面角度半径为样本,采用均方根误差法与点云截面数据库进行匹配,并使用OpenCV框架中的MatchSharp法验证匹配结果。结果显示,13名被试者的躯干部正侧面轮廓形态与三维点云轮廓形态匹配成功,准确率达92.86%。研究结果可为三维点云形态相似性分析提供一定的理论基础。

世界优秀男女中长跑运动员身体形态与机能特征的研究

运用文献资料法、特征解析法和数理统计等方法,对世界优秀中长跑运动员的身体形态与机能特征进行研究。研究显示:中长跑运动员的四肢和躯干形态呈瘦、窄、小特征,虽然女子运动员的髂宽/肩宽指数要比男子运动员大一些,但两者的髂宽/髋宽指数并没有表现出明显的专项和性别差异;但随着竞赛距离的增加,中长跑运动员的髂宽/肩宽指数和髂宽/髋宽指数则呈递增趋势;男女运动员的肺活量指数、肺活量/体重指数和最大摄氧量相对值与竞技水平之间并不存在线性关系。