Open Access 
Abstract
The paper presents research to establish a simulation program on the Fuzzy logic for the Vietnamese women from 6-18 years old in Ho Chi Minh City. The author used across statistical method, component analysis method, factor analysis method, ANOVA by the SPSS software to overall test the difference between groups, and using the simulation by the Matlab software in this research. This research classified body shapes by a combination of 3 height groups, such as low, medium, and high. They combined with the FFIT and BMI standards to produce the final result of having all 27 women shapes. The results of the groups used to put into the Fuzzy logic simulation program by the Matlab software with the MISO model. It had five variables for inputs, and the output was the result of the shape which needed to know. This is scientific research, so it applies to teach subjects in the field of costume design. Besides, it supports businesses, and fashion designers will have a basis for advice on choosing costumes that fit the body shape, as well as the object of measurement, will have an objective awareness of body shapes to give training directions, adjust the physique appropriately.
GIỚI THIỆU
Trong lĩnh vực thiết kế trang phục, hình dáng có tầm quan trọng rất lớn đến việc phác thảo mẫu phù hợp, lựa chọn chất liệu, hoạ tiết trang trí và ảnh hưởng nhiều nhất là phương pháp thiết kế. Với những hình dáng khác nhau thì phương pháp thiết kế sẽ khác nhau. Khi thiết kế trang phục thường sẽ chú ý đến những yếu tố tác động vào hình dáng tạo ra những ảnh hưởng đến tính thẩm mỹ khi mặc, chẳng hạn như người có vai ngang, vai xuôi thì sẽ chú ý đến độ hạ vai khi thiết kế rập. Trong phân tích hình dáng có nghiên cứu, tác giả đã tổng hợp nhiều tài liệu tham khảo để thống kê các loại hình dáng thường gặp như dáng hình tam giác, dáng chữ A, dáng hình chữ nhật, dáng quả lê, dáng hình muỗng, đồng hồ cát 1 . Liên quan đến phân loại hình dáng theo các khối hình học có chuẩn FFIT, trong chuẩn này phân loại các nhóm hình dáng theo độ chênh lệch của các kích thước chủ đạo ngang như vòng ngực, vòng eo, vòng mông 2 , 3 . Tương tự, phân loại hình dáng theo tỷ lệ vai/eo/ mông của BSAS đã chia hình dạng cơ thể học của nữ theo thành dáng hình chữ nhật, dáng đồng hồ cát, dáng quả lê, dáng tam giác ngược 4 . Cũng một phân loại hình dáng nhưng theo mức độ gầy, béo của cơ thể đó là chuẩn BMI 5 . Ngoài ra, có nhiều nghiên cứu phân loại hình dáng theo phân tích thành phần chính, phân tích nhân tố trên phần mềm SPSS như đề tài 6 , tác giả nghiên cứu mối tương quan giữa các kích thước phụ thuộc so với các kích thước chủ đạo: chiều cao đứng, chiều cao bụng, vòng bụng và vòng mông. Một phương pháp khác về phân loại hình dáng cơ thể 360 người nữ Hàn Quốc từ 20- 60 tuổi trên giá trị drop của số đo vòng ngực và vòng mông, kết quả có 3 hình dáng cơ thể 7 . Cùng hướng nghiên cứu về phân tích hình dáng sử dụng phần mềm SPSS và kiểm định ANOVA để phân tích và xử lý số liệu nghiên cứu về hình dáng của 927 phụ nữ Việt Nam lứa tuổi từ 30, kết quả đề tài đã được 4 nhóm hình dạng cơ thể 8 . Với sự phát triển mạnh mẽ của các thuật toán trí tuệ nhân tạo như logic mờ, mạng nơ-ron, giải thuật di truyền đã được nghiên cứu, áp dụng trong nhiều lĩnh vực như quân sự, kỹ thuật cơ khí, hóa học, công nghệ thông tin, kinh tế, dệt may. Liên quan đến ngành may có đề tài đề lập lịch trình cắt vải 9 , 10 , 11 tác giả sử dụng thuật toán di truyền GA và Logic mờ để đưa ra những quyết định tối ưu khi lập bảng tác nghiệp cắt. Đề tài của nhóm tác giả Javanshir và cs đã nghiên cứu về thuật toán tối ưu SA để cắt quần tây nam sao cho diện tích vải lãng phí là ít nhất 12 . Các chi tiết được quy về hình chữ nhật để sắp xếp trước khi cắt, với chiều dài cuộn vải được giả định là không giới hạn. Trong vấn đề thiết kế chuyền may có đề tài của nhóm tác giả Chan và cs, Chen và cs đã sử dụng thuật toán di truyền GA để thiết lập cân bằng chuyền 13 , 14 . Đề tài của Chang và cs đã sử dụng thuật toán GA để phát triển một hệ thống hỗ trợ quyết định cho sản xuất hàng may mặc 15 . Mảng nghiên cứu liên quan đến thuật toán thông minh áp dụng trong ngành may đó là đề tài của Chena và cs, tác giả sử dụng thuật toán logic mờ để tính lượng cử động tối ưu cho trang phục 16 . Trong đề tài của tác giả Wan, kỹ thuật logic mờ được sử dụng để nhận diện chi tiết rập thông qua ảnh chụp 17 . Trong nghiên cứu này, tác giả phân loại hình dáng theo chuẩn FFIT kết hợp với chuẩn BMI cho đa dạng chiều cao. Sau đó thiết lập chương trình mô phỏng phân loại các hình dáng trên phần mềm SPSS.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Mục tiêu nghiên cứu
Thiết lập chương trình mô phỏng phân loại hình dáng nữ Việt Nam.
Phạm vi nghiên cứu
Đối tượng
Nữ Việt Nam từ 6-18 tuổi sống tại Tp. Hồ Chí Minh.
Phần mềm
Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp phân tích nhân tố18
Phân tích nhân tố là sự liên hệ qua lại lẫn nhau được xem xét và trình bày dưới dạng một số ít các nhân tố cơ bản. Đây là một kỹ thuật phụ thuộc lẫn nhau, trong đó toàn bộ các mối liên hệ phụ thuộc lẫn nhau sẽ được nghiên cứu.
Phương pháp phân tích phương sai ANOVA18
Kỹ thuật phân tích phương sai dùng để kiểm định giả thuyết của tổng thể nhóm có trị trung bình bằng nhau.
Phương pháp sử dụng kỹ thuật logic mờ19
Dùng để thiết lập chương trình mô phỏng để phân loại các nhóm hình dáng cơ thể.
Nội dung nghiên cứu
Gồm các nội dung: Khảo sát số đo; Phân tích dữ liệu đo; thiết lập chương trình mô phỏng, phân loại hình dáng; kiểm tra tính khả thi của mô hình mô phỏng.
KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN
Cỡ mẫu
Số lượng mẫu được chọn chia thành 3 phân nhóm: phân nhóm 1từ 6 – 10 tuổi, phân nhóm 2 từ 11-15 tuổi, phân nhóm 3 từ 16-18 tuổi. Số mẫu cần đo được tính theo công thức
Trong đó chọn mức ý nghĩa p= 0,95 => t=1,96 và độ chính xác 1cm, với SD1 = 7,8 (nhóm 1), SD2 = 4,81 (nhóm 2), SD3 = 5,92 (nhóm 3). Kết quả tính được N 1 = 234; N 2 = 89; N 3 = 135. Vậy tổng số mẫu cần đo cho nghiên cứu là 458 người.
Xác định các kích thước đo
Các kích thước đo được xác định trên cơ sở theo TCVN (Tiêu chuẩn Việt Nam) nên cần có 15 thông số đo ( Table 1 ) 20 .
| TT | Kích thước | Viết tắt | Phương pháp đo |
|---|---|---|---|
| 1 | Chiều cao | Cao | Đo bằng thước dây từ đỉnh đầu đến mặt dưới bàn chân. |
| 2 | Cân nặng | CN | Sử dụng cân để cân trọng lượng cơ thể. |
| 3 | Vòng cổ | VC | Đo bằng thước dây vòng quanh chân cổ qua phía trên đốt sống cổ thứ 7 và bờ trên đầu trong xương đòn. |
| 4 | Vòng ngực | VNG | Đo bằng thước dây, quấn vòng quanh ngực qua hai đỉnh ngực. |
| 5 | Vòng eo | VEO | Đo bằng thước dây quấn vòng quanh qua eo chỗ nhỏ nhất. |
| 6 | Vòng bụng | VB | Đo bằng thước dây quấn vòng quanh qua bụng. |
| 7 | Vòng mông | VM | Đo bằng thước dây quấn vòng quanh qua mông chỗ to nhất. |
| 8 | Vòng bắp tay | BT | Đo bằng thước dây, vòng quanh chỗ to nhất của bắp tay khi để tay bình thường. |
| 9 | Rộng vai | RV | Đo bằng thước dây tính từ đầu vai trái đến đầu vai phải. |
| 10 | Hạ eo trước | HET | Đo bằng thước dây tính từ đầu vai đến giữa tâm eo trước. |
| 11 | Hạ eo sau | HES | Đo bằng thước dây tính từ đầu vai đến giữa tâm eo sau. |
| 12 | Cao từ C7 đến đất | C7Đ | Đo bằng thước dây tính từ đốt sống cổ thứ 7 đến mặt dưới bàn chân. |
| 13 | Cao từ bụng đến đất | BĐ | Đo bằng thước dây tính từ ngang bụng đến mặt dưới bàn chân. |
| 14 | Dài tay | DT | Đo bằng thước dây tính từ đầu vai đến mắt cá tay. |
| 15 | Dài đùi | DĐ | Đo bằng thước dây tính từ ngang eo đến đầu gối trên. |
Kết quả phân tích thành phần chính
Sử dụng phương pháp phân tích thành phần chính sau khi xoay nhân tố để phân tích mẫu đo 3 phân nhóm cho thấy phân nhóm 1 có 3 thành phần có giá trị riêng lớn hơn 1 và giá trị tích lũy là 74,235%. Đây chính là 3 thành phần chính của các số đo và cũng là cơ sở để chọn số đo chủ đạo khi phân tích nhân trắc ( Table 2 ). Phân nhóm 2 có 3 thành phần có giá trị riêng lớn hơn 1 và giá trị tích lũy là 65,873%. Đây chính là 3 thành phần chính của các số đo và cũng là cơ sở để chọn số đo chủ đạo khi phân tích nhân trắc ( Table 3 ). Phân nhóm 3 có 4 thành phần có giá trị riêng lớn hơn 1 và giá trị tích lũy là 72,667%. Đây chính là 4 thành phần chính của các số đo và cũng là cơ sở để chọn số đo chủ đạo khi phân tích nhân trắc ( Table 4 ).
| Các thành phần | Các giá trị riêng ban đầu | Lượng biến thiên giải thích bởi các thành phần chính sau khi trích xuất | Lượng biến thiên giải thích bởi các thành phần chính sau khi xoay | ||||||
| Tổng cộng | % phương sai | % tích lũy | Tổng cộng | % phương sai | % tích lũy | Tổng cộng | % phương sai | % tích lũy | |
| 1 | 8,021 | 53,476 | 53,476 | 8,021 | 53,476 | 53,476 | 4,762 | 31,746 | 31,746 |
| 2 | 2,069 | 13,792 | 67,268 | 2,069 | 13,792 | 67,268 | 4,088 | 27,251 | 58,997 |
| 3 | 1,045 | 6,967 | 74,235 | 1,045 | 6,967 | 74,235 | 2,286 | 15,238 | 74,235 |
| Các thành phần | Các giá trị riêng ban đầu | Lượng biến thiên giải thích bởi các thành phần chính sau khi trích xuất | Lượng biến thiên giải thích bởi các thành phần chính sau khi xoay | |||||||
| Tổng cộng | % phương sai | % tích lũy | Tổng cộng | % phương sai | % tích lũy | Tổng cộng | % phương sai | % tích lũy | ||
| 1 | 5,503 | 36,687 | 36,687 | 5,503 | 36,687 | 36,687 | 4,606 | 30,705 | 30,705 | |
| 2 | 2,538 | 16,918 | 53,605 | 2,538 | 16,918 | 53,605 | 3,194 | 21,295 | 52,001 | |
| 3 | 1,840 | 12,268 | 65,873 | 1,840 | 12,268 | 65,873 | 2,081 | 13,872 | 65,873 | |
| Các thành phần | Các giá trị riêng ban đầu | Lượng biến thiên giải thích bởi các thành phần chính sau khi trích xuất | Lượng biến thiên giải thích bởi các thành phần chính sau khi xoay | ||||||
| Tổng cộng | % phương sai | % tích lũy | Tổng cộng | % phương sai | % tích lũy | Tổng cộng | % phương sai | % tích lũy | |
| 1 | 4,746 | 31,638 | 31,638 | 4,746 | 31,638 | 31,638 | 4,503 | 30,023 | 30,023 |
| 2 | 3,698 | 24,655 | 56,293 | 3,698 | 24,655 | 56,293 | 3,491 | 23,271 | 53,294 |
| 3 | 1,448 | 9,655 | 65,949 | 1,448 | 9,655 | 65,949 | 1,755 | 11,702 | 64,995 |
| 4 | 1,008 | 6,719 | 72,667 | 1,008 | 6,719 | 72,667 | 1,151 | 7,672 | 72,667 |
Kết quả phân tích nhân tố được trình bày trong Table 5 , Table 6 , Table 7 .
| Tên gọi các thành phần chính | Thông số đặc trưng | Thành phần chính | ||
| 1 | 2 | 3 | ||
| Thông số liên quan đến vòng eo | Vòng eo | ,886 | ,170 | ,221 |
| Vòng bụng | ,881 | ,249 | ,248 | |
| Vòng ngực | ,838 | ,295 | ,302 | |
| Vòng mông | ,798 | ,356 | ,262 | |
| Vòng cổ | ,783 | ,146 | ,078 | |
| Bắp tay | ,731 | ,047 | ,476 | |
| Thông số liên quan đến chiều cao từ đốt sống cổ thứ 7 đến mặt đất | Cao cổ 7 đến đất | ,182 | ,901 | ,285 |
| Cao bụng đến đất | ,064 | ,893 | ,050 | |
| Chiều cao | ,168 | ,884 | ,253 | |
| Cân nặng | ,524 | ,723 | ,085 | |
| Rộng vai | ,420 | ,661 | ,261 | |
| Dài tay | ,236 | ,522 | ,372 | |
| Thông số liên quan đến hạ eo trước | Hạ eo trước | ,173 | ,144 | ,764 |
| Dài đùi | ,259 | ,303 | ,758 | |
| Cao cổ 7 đến eo | .210 | .154 | .514 | |
| Các giá trị riêng ban đầu | 8,021 | 2,069 | 1,045 | |
| % phương sai | 53,476 | 13,792 | 6,967 | |
| % tích lũy | 53,476 | 67,268 | 74,235 | |
| Phương pháp trích xuất: Phương pháp phân tích thành phần chính. | ||||
| Tên gọi các thành phần chính | Thông số đặc trưng | Thành phần chính | ||
| 1 | 2 | 3 | ||
| Thông số liên quan đến vòng ngực | Vòng ngực | ,882 | ,115 | ,131 |
| Vòng eo | ,835 | -,064 | ,102 | |
| Vòng bụng | ,799 | ,044 | ,004 | |
| Vòng mông | ,769 | ,369 | -,049 | |
| Cân nặng | ,733 | ,294 | ,036 | |
| Bắp tay | ,667 | ,114 | ,088 | |
| Vòng cổ | ,596 | ,042 | ,152 | |
| Rộng vai | ,556 | ,240 | -,232 | |
| Thông số liên quan đến chiều cao | Chiều cao | ,214 | ,906 | ,156 |
| Cao bụng đến đất | -,019 | ,904 | -,078 | |
| Cao cổ 7 đến đất | ,109 | ,900 | ,225 | |
| Dài tay | ,304 | ,598 | ,090 | |
| Thông số liên quan đến dài đùi | Dài đùi | -,130 | ,014 | ,873 |
| Hạ eo sau | ,066 | ,270 | ,865 | |
| Hạ eo trước | ,290 | ,041 | ,604 | |
| Các giá trị riêng ban đầu | 5,503 | 2,538 | 1,840 | |
| % phương sai | 36,687 | 16,918 | 12,268 | |
| % tích lũy | 36,687 | 53,605 | 65,873 | |
| Phương pháp trích xuất: Phương pháp phân tích thành phần chính. | ||||
| Tên gọi các thành phần chính | Thông số đặc trưng | Thành phần chính | |||
| 1 | 2 | 3 | 4 | ||
| Thông số liên quan đến cân nặng | Cân nặng | ,905 | ,204 | ,066 | ,012 |
| Vòng eo | ,877 | -,144 | -,044 | ,231 | |
| Vòng ngực | ,826 | -,074 | ,058 | ,086 | |
| Vòng mông | ,788 | ,076 | ,001 | -,123 | |
| Vòng bụng | ,780 | ,003 | -,122 | ,261 | |
| Bắp tay | ,699 | ,074 | ,184 | ,275 | |
| Vòng cổ | ,636 | -,088 | ,502 | -,197 | |
| Thông số liên quan đến chiều cao từ đốt sống cổ thứ 7 đến mặt đất | Cao cổ 7 đến đất | -,019 | ,935 | ,104 | ,047 |
| Dài đùi | ,001 | ,927 | ,115 | ,028 | |
| Chiều cao | -,076 | ,903 | ,119 | -,129 | |
| Cao bụng đến đất | ,135 | ,654 | -,057 | -,051 | |
| Hạ eo sau | -,025 | ,602 | ,367 | ,397 | |
| Thông số liên quan đến dài tay | Dài tay | ,004 | ,041 | ,803 | ,041 |
| Hạ eo trước | ,067 | ,247 | ,789 | ,028 | |
| Thông số liên quan đến rộng vai | Rộng vai | ,288 | -,050 | ,013 | ,843 |
| Các giá trị riêng ban đầu | 4,786 | 3,698 | 1,448 | 1,008 | |
| % phương sai | 31,368 | 24,655 | 65,949 | 72,667 | |
| % tích lũy | 31,638 | 56,293 | 65,949 | 72,667 | |
| Phương pháp trích xuất: Phương pháp phân tích thành phần chính. | |||||
Nhân tố được tách ra dựa trên mối tương quan giữa các biến hoặc mối tương quan bên trong ma trận biến. Biến ở đây là những nhân tố cho ta kết quả từ việc phân tích nhân tố. Mối tương quan r trong ma trận nhân tố ở Table 8 (phân nhóm 1), Table 9 (phân nhóm 2), Table 10 (phân nhóm 3) đều thấp hơn 0,3. Điều này cho thấy chúng độc lập với nhau và không chồng chéo hoặc ảnh hưởng đến nhau.
| F1 | F2 | F3 | ||
| F1 | Vòng eo | 1,000 | ||
| F2 | Cao cổ 7 đến đất | -,073 | 1,000 | |
| F3 | Hạ eo trước | ,021 | -,008 | 1,000 |
| F1 | F2 | F3 | ||
| F1 | Vòng ngực | 1,000 | ||
| F2 | Chiều cao | ,025 | 1,000 | |
| F3 | Dài đùi | -,041 | ,053 | 1,000 |
| F1 | F2 | F3 | F4 | ||
| F1 | Cân nặng | 1,000 | |||
| F2 | Cao cổ 7 đến đất | ,026 | 1,000 | ||
| F3 | Dài tay | ,030 | ,071 | 1,000 | |
| F4 | Rộng vai | -,023 | -,095 | -,053 | 1,000 |
Table 8 trình bày tải lượng phân tích thành phần chính phân nhóm 1 cho thấy các thông số đặc trưng của phần thân trên cơ thể được chia thành 3 phần chính: kích thước vòng eo, chiều cao đo từ đốt sống cổ thứ 7 đến đất và hạ eo trước. Bảng 9, phân nhóm 2 có 3 thành phần chính là vòng ngực, chiều cao cơ thể và dài đùi. Bảng 10, phân nhóm 3 có 4 thành phần chính là cân nặng, chiều cao đo từ đốt sống cổ thứ 7 đến đất, dài tay và rộng vai.
Kết quả kiểm định bằng ANOVA
Kết quả kiểm định bằng ANOVA sẽ đưa ra một lựa chọn ban đầu về số phân nhóm có thể được chọn để phân tích hình dáng thông qua giá trị Sig của mỗi phân nhóm. Nếu phân nhóm nào có nhiều giá trị Sig < 0,05 thì phân nhóm đó sẽ có nhiều điểm khác biệt, như thế khả năng được chọn sẽ cao hơn. Căn cứ vào kết quả phân tích của các nhóm thể hiện theo hình 1 có thể chọn các nhóm cho các phân nhóm như phân nhóm 1 có 2 nhóm hoặc có 3 nhóm. Kết hợp với kiểm định ANOVA ( Table 11 ), giải pháp phân thành 3 nhóm cho phân nhóm 1 sẽ được chọn. Giải pháp phân 3 nhóm này có 15/15 biến có giá trị Sig < 0,05. Giữa câc nhóm không có sự chồng chéo lên nhau. Phân nhóm 2 có 2 nhóm hoặc có 3 nhóm. Kết hợp với kiểm định ANOVA ( Table 12 ), giải pháp phân thành 3 nhóm cho phân nhóm 1 sẽ được chọn. Giải pháp phân 3 nhóm này có 14/15 biến có giá trị Sig < 0,05. Giữa các nhóm không có sự chồng chéo lên nhau. Phân nhóm 3 có 2 nhóm hoặc có 3 nhóm hoặc 4 nhóm. Kết hợp với kiểm định ANOVA ( Table 13 ), giải pháp phân thành 3 nhóm cho phân nhóm 1 sẽ được chọn. Giải pháp phân 3 nhóm này có 14/15 biến có giá trị Sig < 0,05. Giữa các nhóm không có sự chồng chéo lên nhau.
Sau khi tiến hành phân tích thì mỗi nhóm đều có 3 nhóm hình dáng như Table 11 , Table 12 , Table 13 .
| Số thứ tự | Số đo kích thước cơ thể | Nhóm chungN = 234 | Nhóm 1 | Nhóm 2 | Nhóm 3 | F | Sig, | |
| TB | SD | N = 50 (21,37%) | N = 30 (12,82%) | N = 154 (65,81%) | ||||
| 1 | Chiều cao | 129,83 | 10,18 | 118,75 | 142,8 | 132,35 | 176,11 | ,000 |
| 2 | Cân nặng | 30,52 | 6,99 | 24,81 | 41,64 | 30,76 | 136,98 | ,000 |
| 3 | Vòng cổ | 28,37 | 2,96 | 26,13 | 31 | 28,88 | 47,81 | ,000 |
| 4 | Vòng ngực | 63,16 | 7,23 | 56,38 | 73,43 | 64,14 | 137,34 | ,000 |
| 5 | Vòng eo | 59,28 | 6,85 | 53,85 | 67,71 | 60,03 | 76,49 | ,000 |
| 6 | Vòng bung | 62,57 | 7,40 | 56,38 | 73,27 | 63,16 | 113,31 | ,000 |
| 7 | Vòng mông | 68,95 | 8,15 | 61,45 | 81,3 | 69,81 | 151,89 | ,000 |
| 8 | Bắp tay | 20,24 | 3,17 | 18,34 | 23,43 | 20,45 | 37,64 | ,000 |
| 9 | Rộng vai | 30,88 | 3,51 | 28,29 | 35,86 | 31 | 89,55 | ,000 |
| 10 | Hạ eo trước | 26,94 | 3,91 | 24,39 | 29,34 | 27,66 | 27,99 | ,000 |
| 11 | Cao cổ 7 đến đất | 109,18 | 9,47 | 98,74 | 121,94 | 111,42 | 201,76 | ,000 |
| 12 | Cao bụng đến đất | 75,93 | 9,22 | 67,5 | 85 | 78,03 | 79,28 | ,000 |
| 13 | Hạ eo sau | 30,64 | 4,07 | 28,59 | 33,85 | 30,91 | 22,31 | ,000 |
| 14 | Dài tay | 40,86 | 4,68 | 37,08 | 44,89 | 41,81 | 53,26 | ,000 |
| 15 | Dài đùi | 35,67 | 5,50 | 30,86 | 40,63 | 36,93 | 66,60 | ,000 |
| Số thứ tự | Số đo kích thước cơ thể | Nhóm chungN = 89 | Nhóm 1 | Nhóm 2 | Nhóm 3 | F | Sig, | |
| TB | SD | N = 25 (28,08%) | N = 32 (35,96%) | N = 32 (35,96%) | ||||
| 1 | Chiều cao | 150,43 | 6,17 | 145,76 | 156,60 | 147,91 | 61,143 | ,000 |
| 2 | Cân nặng | 42,40 | 4,62 | 38,38 | 45,26 | 42,69 | 23,728 | ,000 |
| 3 | Vòng cổ | 30,43 | 1,86 | 29,58 | 30,92 | 30,62 | 4,132 | ,019 |
| 4 | Vòng ngực | 74,96 | 5,84 | 69,49 | 76,41 | 77,78 | 23,862 | ,000 |
| 5 | Vòng eo | 64,08 | 4,73 | 60,16 | 65,15 | 66,08 | 16,645 | ,000 |
| 6 | Vòng bung | 70,96 | 6,45 | 64,51 | 72,58 | 74,37 | 29,689 | ,000 |
| 7 | Vòng mông | 83,17 | 5,29 | 77,08 | 85,84 | 85,26 | 47,575 | ,000 |
| 8 | Bắp tay | 23,19 | 2,86 | 21,70 | 24,04 | 23,50 | 5,519 | ,006 |
| 9 | Rộng vai | 35,64 | 2,07 | 34,34 | 36,26 | 36,05 | 8,206 | ,001 |
| 10 | Hạ eo trước | 31,74 | 2,93 | 30,19 | 32,13 | 32,57 | 5,572 | ,005 |
| 11 | Cao cổ 7 đến đất | 127,16 | 5,36 | 123,32 | 132,67 | 124,65 | 67,064 | ,000 |
| 12 | Cao bụng đến đất | 88,74 | 5,43 | 85,85 | 94,23 | 85,51 | 59,603 | ,000 |
| 13 | Hạ eo sau | 34,68 | 3,14 | 33,62 | 36,34 | 33,86 | 8,132 | ,001 |
| 14 | Dài tay | 49,37 | 4,14 | 45,87 | 51,71 | 49,77 | 20,461 | ,000 |
| 15 | Dài đùi | 33,72 | 3,97 | 34,16 | 34,13 | 32,98 | ,876 | ,420 |
| Số thứ tự | Số đo kích thước cơ thể | Nhóm chungN = 135 | Nhóm 1 | Nhóm 2 | Nhóm 3 | F | Sig, | |
| TB | SD | N = 68 (50,37%) | N = 15 (11,11%) | N = 52 (38,52%) | ||||
| 1 | Chiều cao | 156,89 | 6,17 | 154,65 | 154,74 | 160,43 | 40,43 | ,000 |
| 2 | Cân nặng | 48,16 | 4,62 | 44,46 | 56,93 | 50,46 | 84,41 | ,000 |
| 3 | Vòng cổ | 31,76 | 1,86 | 31,03 | 35,10 | 31,76 | 21,37 | ,000 |
| 4 | Vòng ngực | 81,91 | 5,84 | 79,51 | 91,35 | 82,32 | 50,49 | ,000 |
| 5 | Vòng eo | 67,68 | 4,73 | 65,55 | 79,45 | 67,07 | 71,08 | ,000 |
| 6 | Vòng bung | 75,63 | 6,45 | 72,56 | 89,07 | 75,76 | 45,32 | ,000 |
| 7 | Vòng mông | 88,80 | 5,29 | 85,73 | 99,66 | 89,69 | 46,85 | ,000 |
| 8 | Bắp tay | 24,55 | 2,86 | 22,97 | 28,02 | 25,62 | 25,39 | ,000 |
| 9 | Rộng vai | 38,19 | 2,07 | 38,08 | 40,94 | 37,54 | 11,03 | ,000 |
| 10 | Hạ eo trước | 35,39 | 2,93 | 34,56 | 35,39 | 36,47 | 4,99 | ,008 |
| 11 | Cao cổ 7 đến đất | 132,78 | 5,36 | 130,63 | 130,74 | 136,17 | 29,72 | ,000 |
| 12 | Cao bụng đến đất | 91,70 | 5,43 | 88,46 | 93,54 | 95,39 | 32,93 | ,000 |
| 13 | Hạ eo sau | 36,89 | 3,14 | 35,64 | 36,95 | 38,50 | 11,65 | ,000 |
| 14 | Dài tay | 52,46 | 4,14 | 51,75 | 53,77 | 53,02 | 1,62 | ,202 |
| 15 | Dài đùi | 38,52 | 3,97 | 37,83 | 37,89 | 39,61 | 30,01 | ,000 |
Sử dụng Logic mờ trong phân loại hình dáng
Với kết quả phân tích trên thì có 9 nhóm của 3 phân nhóm. Tuy nhiên sẽ có 3 mức độ chiều cao khác nhau, do đó có 27 nhóm hình dáng cơ thể nữ Việt nam từ 6 đến 18 tuổi và được mã hóa như bảng 14. Trong bảng, có 5 biến đầu vào, khoảng giá trị đo của các biến đó. Ngoài ra, thứ tự số mã hóa cho biết kiểu hình dáng cần biết.
| Thứ tự mã hóa | Kiểu hình dáng | BMI | CAO | VM-VNG | VM-VEO | VM/VEO |
| 1 | Gầy, thấp, hình tam giác | <18 | 108,57-151,93 | ≥3,6 | <9 | <1,193 |
| 2 | Gầy, cao, hình tam giác | <18 | 132,62-165 | ≥3,6 | <9 | <1,193 |
| 3 | Gầy cao,trung bình, hình tam giác | <18 | 122,17-159,31 | ≥3,6 | <9 | <1,193 |
| 4 | Cân đối, thấp, hình tam giác | 18-23 | 108,57-151,93 | ≥3,6 | <9 | <1,193 |
| 5 | Cân đối, cao, hình tam giác | 18-23 | 132,62-165 | ≥3,6 | <9 | <1,193 |
| 6 | Cân đối, cao trung bình, hình tam giác | 18-23 | 122,17-159,31 | ≥3,6 | <9 | <1,193 |
| 7 | Thừa cân, thấp, hình tam giác | >23 | 108,57-151,93 | ≥3,6 | <9 | <1,193 |
| 8 | Thừa cân,cao, hình tam giác | >23 | 132,62-165 | ≥3,6 | <9 | <1,193 |
| 9 | Thừa cân, cao trung bình, hình tam giác | >23 | 122,17-159,31 | ≥3,6 | <9 | <1,193 |
| 10 | Gầy, thấp, hình muỗng | <18 | 108,57-151,93 | >2 | >7 | ≥1,193 |
| 11 | Gầy, cao, hình muỗng | <18 | 132,62-165 | >2 | >7 | ≥1,193 |
| 12 | Gầy cao,trung bình, hình muỗng | <18 | 122,17-159,31 | >2 | >7 | ≥1,193 |
| 13 | Cân đối, thấp, hình muỗng | 18-23 | 108,57-151,93 | >2 | >7 | ≥1,193 |
| 14 | Cân đối, cao, hình muỗng | 18-23 | 132,62-165 | >2 | >7 | ≥1,193 |
| 15 | Cân đối, cao trung bình, hình muỗng | 18-23 | 122,17-159,31 | >2 | >7 | ≥1,193 |
| 16 | Thừa cân, thấp, hình muỗng | >23 | 108,57-151,93 | >2 | >7 | ≥1,193 |
| 17 | Thừa cân,cao, hình muỗng | >23 | 132,62-165 | >2 | >7 | ≥1,193 |
| 18 | Thừa cân, cao trung bình, hình muỗng | >23 | 122,17-159,31 | >2 | >7 | ≥1,193 |
| 19 | Gầy, thấp, hình đồng hồ cát dưới | <18 | 108,57-151,93 | ≥3,6 | ≥9 | <1,193 |
| 20 | Gầy, cao, hình đồng hồ cát dưới | <18 | 132,62-165 | ≥3,6 | ≥9 | <1,193 |
| 21 | Gầy cao,trung bình, hình đồng hồ cát dưới | <18 | 122,17-159,31 | ≥3,6 | ≥9 | <1,193 |
| 22 | Cân đối, thấp, hình đồng hồ cát dưới | 18-23 | 108,57-151,93 | ≥3,6 | ≥9 | <1,193 |
| 23 | Cân đối, cao, hình đồng hồ cát dưới | 18-23 | 132,62-165 | ≥3,6 | ≥9 | <1,193 |
| 24 | Cân đối, cao trung bình, hình đồng hồ cát dưới | 18-23 | 122,17-159,31 | ≥3,6 | ≥9 | <1,193 |
| 25 | Thừa cân, thấp, hình đồng hồ cát dưới | >23 | 108,57-151,93 | ≥3,6 | ≥9 | <1,193 |
| 26 | Thừa cân,cao, hình đồng hồ cát dưới | >23 | 132,62-165 | ≥3,6 | ≥9 | <1,193 |
| 27 | Thừa cân, cao trung bình, hình đồng hồ cát dưới | >23 | 122,17-159,31 | ≥3,6 | ≥9 | <1,193 |
| Khoảng số đo | 11-30,8 | 106-169 | 16,5-20,6 | 6,9-34 | 0,905-1,590 | |
Mô hình bộ điều khiển mờ
Mô hình MISO được chọn cho hệ điều khiển mờ trong nghiên cứu này. Trong đó, đầu vào có 5 biến, 1 kết quả đầu ra và truyền qua hệ điều khiển logic mờ (Hình 2).
Thiết lập các hàm thành viên
Kết quả có tất cả 13 hàm thành viên. Trong đó 3 hàm thành viên cho biến đầu vào thứ nhất (BMI), 3 hàm thành viên cho biến đầu vào thứ hai (CAO), 2 hàm thành viên cho biến đầu vào thứ 3 (VM-VNG), 3 hàm thành viên cho biến đầu vào thứ 4 (VM-VEO), 2 hàm thành viên cho biến đầu vào thứ 5 (VM/VEO). Các biến đầu vào đều sử dụng tập mờ có dạng hình tam giác và các khoảng thông số đo cho từng hàm thành viên của mỗi biến như Table 15 .
| Biến đầu vào | Tên | Hàm thành viên | Khoảng số đo |
| 1 (BMI) | Gầy | 1 | [10,9 14,4 17,99] |
| Cân đối | 2 | [17,9 20,5 23] | |
| Thừa cân | 3 | [23,1 27,2 31] | |
| 2 (CHIEU CAO) | Thấp | 4 | [106,6 131 154,6] |
| Cao trung bình | 5 | [122 142,1 162] | |
| cao | 6 | [133,6 150,1 169] | |
| 3 (M-NG) | Trên 2 | 7 | [1,1 10,72 20,6] |
| Trên 3,6 | 8 | [3,1 12,48 20,6] | |
| 4 (M-EO) | Nhỏ hơn 9 | 9 | [1,1 4,45 7,747] |
| Từ 9 trở lên | 10 | [9,1 21,51 34] | |
| Hơn 7 | 11 | [7,01 20 33,9] | |
| 5 (M/EO) | Dưới 1,193 | 12 | [0,91 1,04 1,19] |
| Từ1,193 | 13 | [1,19 1,375 1,59] |
Kết quả đầu ra là phân loại hình dáng cần tìm. Có tất cả 9 hàm thành viên cho biến đầu ra ( Table 16 ).
| Tên | Hàm thành viên | Kết quả |
| Gầy, thấp, hình tam giác | Gầy, thấp, hình tam giác | 1 |
| Cân đối, cao, hình muỗng | Cân đối, cao, hình muỗng | 2 |
| Gầy, cao trung bình, hình đồng hồ cát dưới | Gầy, cao trung bình, hình đồng hồ cát dưới | 3 |
| Cân đối, thấp, hình muỗng | Cân đối, thấp, hình muỗng | 4 |
| Cân đối, cao, hình muỗng | Cân đối, cao, hình muỗng | 5 |
| Cân đối, cao trung bình, muỗng | Cân đối, cao trung bình, muỗng | 6 |
| Cân đối, thấp, hình muỗng | Cân đối, thấp, hình muỗng | 7 |
| Quá cân, cao trung bình, hình muỗng | Quá cân, cao trung bình, hình muỗng | 8 |
| Cân đối, cao, hình muỗng | Cân đối, cao, hình muỗng | 9 |
Mô phỏng trên Matlab
Tiến hành thực hiện mô phỏng trên SIMULINK của phần mềm Matlab như hình 3.
Kiểm tra tính khả thi của mô hình
Việc kiểm tra tính khả thi của mô hình được thực hiện bằng hai cách. Cách thứ nhất, kiểm tra ngược lại số đo khảo sát ban đầu của 3 phân nhóm, mỗi tuổi lấy ngẫu nhiên 1 dữ liệu. Cách thứ hai, đo ngẫu nhiên 10 đối tượng thuộc các nhóm tuổi nghiên cứu. Kết quả chạy mô phỏng trình bày trong Table 17 .
| Tuổi | CAO | BMI | M-NG | M-E | M/E | Giá trị ngõ ra | Hình dáng |
| 6 | 110,4 | 16,8 | 5,1 | 6,7 | 1,152 | 1 | Gầy, thấp, hình tam giác |
| 115 | 17,2 | 4,7 | 6,2 | 1,136 | 1 | Gầy, thấp, hình tam giác | |
| 7 | 116,7 | 20,6 | 6,9 | 7,5 | 1,156 | 4 | Cân đối, thấp, hình tam giác |
| 120 | 18,8 | 10,6 | 12,4 | 1,246 | 13 | Cân đối, thấp, hình muỗng | |
| 8 | 125 | 18,6 | 11,4 | 13,3 | 1,260 | 13 | Cân đối, thấp, hình muỗng |
| 133 | 18 | 5,3 | 7,2 | 1,138 | 5 | Cân đối, cao, hình tam giác | |
| 9 | 148 | 18,3 | -4 | 3 | 1,043 | 5 | Cân đối, cao, hình tam giác |
| 131 | 20,4 | 7,1 | 5,5 | 1,077 | 5 | Cân đối, cao, hình tam giác | |
| 10 | 145 | 17,4 | 9,6 | 19,7 | 1,356 | 11 | Gầy, cao, hình muỗng |
| 136 | 14,6 | 10,5 | 13 | 1,234 | 11 | Gầy, cao, hình muỗng | |
| 11 | 146 | 16,9 | 9,8 | 16,8 | 1,295 | 11 | Gầy, cao, hình muỗng |
| 148 | 16,9 | 14 | 28,2 | 1,534 | 11 | Gầy, cao, hình muỗng | |
| 12 | 153 | 13,7 | 1,5 | 17,5 | 1,292 | 11 | Gầy, cao, hình muỗng |
| 151 | 14,9 | 5,5 | 19 | 1,325 | 11 | Gầy, cao, hình muỗng | |
| 13 | 146 | 16,9 | 10,3 | 15 | 1,252 | 11 | Gầy, cao, hình muỗng |
| 149 | 16,7 | 9 | 18,5 | 1,306 | 11 | Gầy, cao, hình muỗng | |
| 14 | 150 | 14,4 | 5 | 18 | 1,290 | 11 | Gầy, cao, hình muỗng |
| 151 | 15,1 | 6,5 | 26,5 | 1,473 | 11 | Gầy, cao, hình muỗng | |
| 15 | 150 | 17,8 | 11,5 | 24,5 | 1,392 | 11 | Gầy, cao, hình muỗng |
| 153 | 17,1 | 10,5 | 24,3 | 1,398 | 11 | Gầy, cao, hình muỗng | |
| 16 | 152 | 20,3 | 14 | 34 | 1,567 | 14 | Cân đối, cao, hình muỗng |
| 159 | 15,8 | 12 | 25,2 | 1,411 | 11 | Gầy, cao, hình muỗng | |
| 17 | 157 | 29 | 12,1 | 25,3 | 1,413 | 17 | Thừa cân,cao, hình muỗng |
| 151 | 30,1 | 7 | 20,9 | 1,318 | 17 | Thừa cân,cao, hình muỗng | |
| 18 | 149 | 18 | 10,2 | 24,9 | 1,417 | 14 | Cân đối, cao, hình muỗng |
| 164 | 18,2 | 6 | 20,4 | 1,296 | 14 | Cân đối, cao, hình muỗng |
Đánh giá tính khả thi của mô hình
Việc kiểm tra tính khả thi của mô hình được thực hiện bằng hai cách. Cách thứ nhất, kiểm tra ngược lại số đo khảo sát ban đầu của 3 phân nhóm, mỗi tuổi lấy ngẫu nhiên 1 dữ liệu. Cách thứ hai, đo ngẫu nhiên 10 đối tượng thuộc các nhóm tuổi nghiên cứu. Kết quả chạy mô phỏng đúng như vóc dáng đã phân tích.
KẾT LUẬN
Nội dung nghiên cứu đã thực hiên được việc đo 458 số liệu đo nữ Việt Nam từ 6- 18 tuổi theo phương pháp đo trực tiếp. Dữ liệu đo được chia thành 3 phân nhóm theo 3 độ tuổi từ 6-10 tuổi, từ 11 đến 15 tuổi và từ 16-18 tuổi. Các số liệu được phân tích bằng các phương pháp phân tích thành phần chính, phân tích phương sai, phân tích ANOVA trên phần mềm SPSS. Các hình dáng được phân loại theo dạng kết hợp các chuẩn FFIT, BMI sau khi phân nhóm trên SPSS. Kết quả có tất cả 27 hình dáng và các nhóm này sẽ được thiết kế chương trình mô phỏng phân loại bằng kỹ thuật logic mờ trên Matlab-Simulink. Nghiên cứu được kiểm tra tính khả thi chương trình mô thông qua các dữ liệu đo ban đầu và dữ liệu đo ngẫu nhiên của các đối tượng trong độ tuổi nghiên cứu đều cho kết quả đúng như bảng phân tích hình dáng đã phân tích. Kết quả nghiên cứu nàylàm cho việc phân loại hình dáng cơ thể có kết quả nhanh, mang tính khoa học, thực tiễn trong lĩnh vực thiết kế trang phục, tư vấn hình dáng và mở ra các hướng nghiên cứu sâu hơn, rộng hơn như là thiết kế mô phỏng các vóc dáng đã nghiên cứu dưới dạng mô hình 3D.
LỜI CẢM ƠN
Nghiên cứu này được tài trợ bởi trường Đại học Bách Khoa – ĐHQG TP.HCM trong khuôn khổ Đề tài mã số T – CK - 2018 – 62.
DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
FFIT: Kỹ thuật nhận dạng vóc dáng nữ – Female Figure Identification Technique
XUNG ĐỘT LỢI ÍCH
Nhóm tác giả xin cam đoan rằng không có bất kỳ xung đột lợi ích nào trong công bố bài báo.
ĐÓNG GÓP CỦA TÁC GIẢ
Nguyễn Thị Mộng Hiền phụ trách toàn bộ nội dung nghiên cứu trình bày trong bài báo.
References
- Simmons Peavy Karla. "Body Shape Analysis Using Three- Dimensional Body Scanning Technology". Raleigh, Thesis, Jun. 2002;:. Google Scholar
- Yu W., Fan J., S. C. Harlock, Ng S.P.. "Innovation and Technology of Women's Intimate Apparel" in Woodhead Publishing Limited". Cambridge England. 2006;:8-10. Google Scholar
- Cottle F.S., Ulrich P.V., Teel K.P.. "Framework of Understanding Somatological Constructs Relative to The Fit of Apparel". Ulrich,P. V, & Connell, L.J. 2013;:. Google Scholar
- Gill S.. A Review of Research and Innovation in Garment Sizing, Prototyping and Fitting. Textile Progress. 2015;47:1-85. Google Scholar
- LEE Y.S.. Anthropometric Data Analysis for Body Shape Modeling in Korean. Korean Journal of Physical Anthropology. 2013;:61-69. Google Scholar
- Li J., Ye J., Wang Y., Bai L., Guodong Fitting 3d Garment Models onto Individual Human Models. Computers & Graphics. 2010;:742-756. Google Scholar
- Phuc T.T.N. Nghiên cứu đặc điểm kích thước phần thân dưới cơ thể phụ nữ Thành phố Hồ Chí Minh độ tuổi từ 25-45. . 2015;:. Google Scholar
- Tran T.M.K. Somatotype Analysis and Torso Pattern Development for Vietnamese Women in 30s Using 3D Body Scan Data. . 2012;:. Google Scholar
- Kwong C.K., Mok P.Y., Ip W.H.. Genetic Optimization of JIT Operation Schedules for Fabric-cutting Process in Apparel. Journal of Intelligent Manufacturing, SpringerLink. 2006;:. Google Scholar
- Wong W.K, Leung S.Y.S.. Genetic Optimization of Fabric Utilization in Apparel Manufacturing. International Journal of Production Economics. 2008;:. Google Scholar
- Abeysooriya R.P., Fernando T.G.I.. Hybrid Approach to Optimize Cut Order Plan Solutions in Apparel Manufacturing. International Journal of Information and Communication Technology Research. 2019;:. Google Scholar
- Javanshir H., Rezaei S., Najar S.S.. Two - Dimensional Cutting Stock Management in Fabric Industries and Optimizing the Large Object's Length. IJRRAS. 2010;:. Google Scholar
- Chan KC.C., Hui PCL, Yeung K.W.. Handling the assembly line balancing problem in the clothing industry using a genetic algorithm. International Journal of Clothing Science and Technology, Emerald Insight. 1998;:. Google Scholar
- Chen J.C., Hsaio M.H., Chen C.C.. A Grouping Genetic Algorithm for the Assembly Line Balancing Problem of Sewing Lines in The Garment Industry. International Conference on Machine Learning and Cybernetics. 2009;:. PubMed Google Scholar
- Chang C.R., Chang L..C., Shiun L..S.. An Automatic Decision Support System Based on Genetic Algorithm for Global Apparel Manufacturing. International Journal of Soft Computing. 2006;1:17-21. Google Scholar
- Chena Y., Zenga X., Happiettea M., Bruniauxa P., Ngb R., W.Yub Optimisation of garment design using fuzzy logic and sensory evaluation techniques. Elsevier. 2009;22:272-282. Google Scholar
- WanG X., Li K.. Pattern Recognition Based on Fuzzy Cluster For Recognizing Garment Style in The Photo. 9th International Conference on Computer-Aided Industrial Design and Conceptual Design. 2008;:22-25. Google Scholar
- Hoang T., Chu N.M.N. Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS- tập 2. NXB Hồng Đức. 2008;:. Google Scholar
- Dernoncourt F.. Introduction to fuzzy logic. MIT. 2013;:. Google Scholar
- TCVN 5781:2009, "Phương pháp đo cơ thể người", Việt Nam. . 2009;:. Google Scholar
