女性上半身三维扫描特征数据

本数据面向女性上半身立体体型特征的三维精准提取与建模需求，基于自有三维人体扫描设备获取的女性受测者上半身点云数据，提取肩斜角、前胸凸度、背部弧度、腰部曲率、体态等上半身轮廓特征，以及颈围、肩宽、胸围、下胸围、腰围、上臂围共6项围度特征，并根据多维度比例关系将体型分为直筒型、梨型、沙漏型、苹果型、倒三角型共5类。可用于基于三维点云的上半身立体体型特征提取与精准体型建模等场景，解决传统二维测量无法捕捉人体立体轮廓特征（如肩斜角、背部弧度、前胸凸度等）、体型分析维度单一的问题，为服装行业企业及合作方提供高精度的三维体型特征数据支撑。一、加工前的数据说明：原始数据来源于通过自有三维人体扫描设备获取的女性受测者上半身三维点云数据，每次扫描生成一个点云文件。 二、处理规则： 1.数据采集与清洗：采集通过自有三维人体扫描设备获取的女性受测者上半身点云数据，进行点云去噪、缺失补全与异常值剔除等清洗处理，剔除扫描质量不达标的样本。 2.个人信息脱敏：对受测者真实身份信息进行脱敏处理，以无规则编码化的受测者标识替代原始身份信息，扫描点云文件名以"受测者标识_scan.ply"格式命名，保障不可逆向还原原始受测者身份。 3.上半身轮廓特征提取：基于三维点云数据，通过几何分析算法提取上半身立体轮廓特征，以JSON格式记录——肩斜角（肩部倾斜角度）、前胸凸度（前胸前凸程度）、背部弧度（背部弯曲程度）、腰部曲率（腰部轮廓曲率值）、体态（根据脊柱曲线判定的姿态类别，如挺拔、标准、后仰等）。 4.围度特征集提取：基于三维点云数据，通过截面分析算法提取上半身各部位围度测量值，以JSON格式记录——颈围、肩宽、胸围、下胸围、腰围、上臂围共6项围度指标。 5.体型分类判定：根据围度特征集中胸围、腰围、肩宽等多维度之间的比例关系，按体型学分类方法将受测者体型分为5类——直筒型、梨型、沙漏型、苹果型、倒三角型。 6.记录编码化处理：对每条记录生成无规则编码化的唯一标识，保障数据记录的唯一性与可追溯性。 三、数据内容描述：最终形成结构化的女性上半身三维扫描特征数据集合，包含以下字段：1）受测者标识：经脱敏处理的受测者匿名编码；2）扫描点云文件名：三维扫描生成的点云文件名称；3）点云数量：该次扫描的三维点云点数；4）上半身轮廓特征：以JSON格式记录的上半身立体轮廓特征，包含肩斜角、前胸凸度、背部弧度、腰部曲率、体态等指标；5）围度特征集：以JSON格式记录的上半身围度测量值，包含颈围、肩宽、胸围、下胸围、腰围、上臂围共6项；6）体型分类：根据多维度比例关系判定的体型类别，分为直筒型、梨型、沙漏型、苹果型、倒三角型共5类；7）记录唯一标识：每条数据记录的唯一编码；8）数据生成时间：该条记录的生成日期。该数据集构成一套涵盖三维点云、立体轮廓特征、围度特征与体型分类的女性上半身三维扫描特征数据库，可直接用于三维体型特征提取算法开发与精准体型建模。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是基于自有三维人体扫描设备获取的女性上半身点云数据，经清洗、脱敏和特征提取后，形成包含肩斜角、前胸凸度、背部弧度、腰部曲率、体态等轮廓特征，颈围、肩宽、胸围、下胸围、腰围、上臂围等围度特征，以及直筒型、梨型、沙漏型、苹果型、倒三角型5类体型分类的结构化数据集，共1824条，每年更新，可用于三维体型特征提取与精准建模，为服装行业提供高精度数据支撑。