DETERMINING THE HUMAN BODY SIZE FROM THE 3D POINT CLOUD DATA
Abstract
This article presents a methodology used to determine some human body sizes from point cloud data. Point cloud datas perform the different angles of the human body obtained from the 3D scanner that will be connect to achieve a three-dimensional model of the human body. This three-dimensional data will be automatically partitioned into sections of the human body based on the three-dimensional segmentation method. Since then groups of height, length and width dimensions of the human body will be determined based on the three-dimensional model of the human body and the cloud point data of each part of the human body. To determine the circumference of size groups, the cross-sectional and convex boundary methods were used to measure the perimeter of the profile received at each section. In particular, the determination of the Length and circumference don’t not require the accurately measurment at the measuring point. Determining human body parameters from the 3D data is more accurate than traditional anthropometric measurements and contributing to faster fashion design.
References
Nguyễn Thị Nhung, Nguyễn Thị Kim Cúc, Nguyễn Văn Vinh, Phan Thanh Thảo (10/2016 ), Một số kết quả chế tạo thiết bị đo thông số kích thước cơ thể người bằng ánh sáng cấu trúc, Hội nghị khoa học công nghệ toàn quốc về cơ khí - động lực 2016.
Nguyễn Thị Ngọc Quyên (2015), Nghiên cứu ứng dụng phương pháp đo gián tiếp 2D và xây dựng hệ thống kích thước cơ thể nam sinh viên phục vụ ngành May, Luận án tiến sĩ, Đại học Bách Khoa Hà Nội.
Lê Quang Trà (2016), Nghiên cứu đo biên dạng 3D của chi tiết bằng phương pháp xử dụng ánh sáng cấu trúc, Luận án tiến sĩ, Đại học Bách Khoa Hà Nội.
Andrea Tagliasacchi, Ibraheem Alhashim, Matt Olson, and Hao Zhang. Mean curvature skeletons. Computer Graphics Forum, 31(5) :1735–1744, 2012.
L. Shapira, A. Shamir, and D. Cohen-Or. Consistent Mesh Partitioning and Skeletonisation using the Shape Diameter Function. The Visual Computer, 24(4):249–259, 2008.
S. Gottschalk, M. C. Lin, and D. Manocha. OBBTree: A Hierarchical Structure for Rapid Interference Detection. Proceedings of the 23rd Annual Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques, New Orleans, Louisiana, 1996, pp. 171–180.
Liu, R., & Zhang, H. (2007). Mesh Segmentation via Spectral Embedding and Contour Analysis. Computer Graphics Forum, 26(3), 385–394. http://doi.org/10.1111/j.1467-8659.2007.01061.x