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人體量測技術之研究

為了解決3d scanner app推薦的問題，作者莊雅雯 這樣論述：

本研究之目的是為了建立智能量身衣量測與馬丁尺人工量測結果之一致性，探討運用利用智能量身衣量測法取代傳統馬丁尺人工量測，有效降低人體量測時產生之量測誤差及縮短人體量測之時間。本研究運用人體靜態量測方法，制定90個人體量測尺碼與量測定義，並透過傳統馬丁尺與智能量身衣分別進行人體量測，再利用成對樣本T檢定進行量測之差異分析。研究結果顯示：圍度與高度之尺碼參數經過成對樣本t之檢定，傳統馬丁尺與智能量身衣之量測結果皆不具顯著性之差異，故制定之10項人體量測尺碼參數均可以智能量身衣量測法取代傳統馬丁尺人工量測。

數位迷彩褲尺寸穿著推薦之研究

為了解決3d scanner app推薦的問題，作者卡荷西 這樣論述：

在服裝製作領域，人體計測、3D人體掃描及資料探勘技術已證實是相當合適的組合。然而，這種組合的研究經常運用於尺碼表的建立。因此，本研究的目的是建立台灣軍隊數位迷彩褲的穿著分類和尺碼推薦模型，以幫助未來的需求人員能夠更快速找到最適合自己身材的尺碼，不會因為褲子的尺寸影響士兵的操作能力及執行任務的安全。而次要尺寸的目的是提供士兵更多的選擇，雖然可能不是最合適的尺寸，但仍舊不會影響其功能性。在快速、有效的選擇過程中，如果存貨沒有合適尺寸可供選擇，服裝製造商也可以保持較低的庫存需求，而降低需要生產多種尺寸的成本。在現代是以3D人體掃描儀準確、快速和方便的特性獲得人體計測資料，再透過人體計測資料了解人體

形狀的差異性，來完成合身服裝的設計及製造。本研究採用C5.0 決策樹分類演算法來進行分類。其演算法可以對分類資料提供更佳的詮釋，以及更容易理解、運用的規則。分類結果顯示，對於兩種性別，模型均有不錯的分類能力，並且分別為男性提供了46個分類規則、為女性提供了22個分類規則。最後，運用這些規則開發出一個專屬的APP，為使用者提供一個快速、有效的選擇平台。