Japan Women's University Institutional Repositry / 日本女子大学学術情報リポジトリ

海老塚, 日菜子

The Role of Narrative in ”The Tulip Touch

梅野, 愛子

Far away Autrui: Silent subjects in Tales from Outer Suburbia by shaun Tan

"""杉村, 安幾子"""

A Study of  Xu Xu's Hallucination (1948)

奥脇, 菜那子

オクワキ, ナナコ

Okuwaki, Nanako

金田, 理穂

松梨, 久仁子

マツナシ, クニコ

Matsunashi, Kuniko

Change in Mechanical Properties of Polyurethane-Blended Fabric with Age

"""荒牧, 草平"""

A Reconsideration of the Influence of Personal Network

樋田有一郎. 「社会学」学修指導書. 第２版, 玉川大学, 2022, 42p.文部科学省認可通信教育boo

樋田, 有一郎

5087

9000242544627

50825023

「社会学」学修指導書 [第2版]

斉, 夢恬

松月, 弘恵

マツヅキ, ヒロエ

Matsuzuki, Hiroe

Examination of Changes in the Core Temperature of Foods due to Different Heating Conditions

大髙, 真紀子

定行, まり子

A Study on the Chigasaki School, an Institution for Children with a Weak Constitution

加藤, 直子

足立, 実咲

並木, 真理子

請川, 滋大

What is the Meaning of a life appropriate to early childhood?: An Expansion of Play and Self-fulfillment in Kindergarten Education that Makes the Most of Nature

武本, 歩未

大塚, 美智子

日本女子大学大学院紀要 家政学研究科・人間生活学研究科 第 28号 
― 211 ― 
相同モデルを用いた体形分析方法に関する検討 
－座標系の相違による統計解析へ影響－ 
  
Examination of Methods of Analyzing Body Shapes Using Homologous Body Models: 
Effects of Differences in Standardization of the Coordinate System on Statistical Analysis 
  
   武 本 歩 未*  大 塚 美智子* 
              Ayumi TAKEMOTO Michiko OHTSUKA 
  
  
要  約 体形分析に適した相同モデルの分析方法を捉えることを目的に，相同モデルの座標系に着目し，
座標系の基準化の相違による統計処理への影響を検討した。使用したデータは，20 歳～70 歳代女性 123 名
の相同モデルである。以下に示す 3 条件で基準化した。1）体幹部形状の頸椎点の X座標，転子点の Y 座標，
頸側点の Z座標を 0へ移動，2）体幹部形状の慣性主軸を Y軸に変換後，形状がもつ Y座標の最小値が 0と
なるように移動，3）体幹部形状の慣性主軸を Y 軸に変換後，後ろウエスト点の Y 座標を 0 へ移動。条件別
に主成分分析を施した結果，以下の結果が示された。1）は，体幹部の傾き，姿勢に関わる主成分が抽出さ
れた。2），3）の慣性主軸を用いて基準化した場合，体幹部の傾きの因子は除外された。3）は，高さ（Y 方
向）の因子が抑制され，第 1主成分に肥痩度（X, Z方向）の主成分が抽出され，人体の外形そのものの特徴
を捉えるには有効な手法であることが示された。 
 キーワード：三次人体形状データ，相同モデル，主成分分析，座標系，形態特徴 
  
Abstract The aim of the current study was to examine the effects of differences in the standardization of the 
coordinate system on results of statistical analysis. The data used were a homologous model of 123 women in their 
20s to 70s. Modeling was standardized using 3 conditions. A principal component analysis of each condition yielded 
the following results: 1) When measurement sites on the body were standardized, the principal components related 
to the inclination and posture of the trunk were identified. 2) When measurement sites were standardized using the 
inertial spindle, tilting of the trunk was excluded as a factor. 3) When the Y origin was at the waist position, the 
height (Y direction) was suppressed as a factor, and obesity (X and Y directions) was identified as the first principal 
component. 3) has been found to be an effective method of determining the morphological characteristics of the 
human body. 
 Key words：3-dimensional body shape data, Homologous model, Principal component analysis,  
Coordinate system, Morphological features 
  
  
1．緒言 
衣服をはじめとする人に関連する生活用品の設計
においては，人体の寸法のみならず，形状の情報が
必要不可欠である。被服構成学分野では体形適合性
の高い衣服設計を実現するために，人体の三次元形
状データを用いた体形分析 1）2）3），体形分類，平均
化に関する研究 4）5）などが行われているが，一連の
研究の基礎となるのが人体相同モデリングソフト
ウェアと人体形状統計処理ソフトウェアを用いた三
次元人体形状データの統計解析である。 
―――――――――――――――――――――――
* 家政学部被服学科 
Faculty of Human Science and Department of  Clothing 
日本女子大学大学院紀要 家政学研究科・人間生活学研究科 第 28号 
― 212 ― 
三次元人体形状を人体形状として分析するために
は相同モデル化を行う必要があるが，相同モデル化
した三次元形状を用いれば，主成分分析やクラス
ター分析等を施すことができ，体形の特徴を抽出し，
体形の類型化を行うことができる。主成分分析にお
いては，相同モデル形状を構成する各頂点が持つ座
標値（XYZ）を変数とするため，相同モデルの生成
精度や相同モデルの三次元座標系における原点の位
置等は，直接的に統計解析結果に影響を及ぼすため，
極めて重要な点であるにもかかわらず，体形分析の
分野においては，相同モデル生成方法の相違による
統計解析や結果の解釈への影響を検討したものはほ
とんどない。 
そこで，本研究は，目的に応じた最適な相同モデ
ル化と体形分析方法を捉えることを目的とし検討を
行った。前報 6）では，相同モデル生成時のテンプ
レートモデルと相同モデルの形状の相違による統計
処理への影響を検討し，正確に，より詳細に体形特
徴を抽出する方法を明らかにしたが，本報では，相
同モデルの座標系に着目し，座標系の基準化の相違
が統計処理に与える影響を捉えることを目的とした。 
相同モデルを用いた統計解析に影響を及ぼす因子
を把握することにより，新たな体形特徴の抽出を目
指している。 
2．方法 
2-1 資料 
分析に使用したデータは，人体寸法･形状データ
ベース 2014-2016 7）より，関東地区で計測した 20～
70 歳代女性 123 名の三次元形状データである。相
同モデル化支援ソフト（HBM-Rugle，㈱メディッ
クエンジニアリング）を使用し，相同モデル化した。
分析対象部位は，全身形状相同モデルから三次元計
測時に体形以外の要素を含みやすい頭部，腕，下腿
を削除した体幹部形状とした。相同モデル化に必要
なテンプレートデータ，ランドマークは初期設定
（2019年 1月時点）を使用した。 
本研究に用いたデータは「日本女子大学ヒトを対
象とした実験研究に関する倫理審査委員会」の承認
を得たものである（課題番号 169，2014 年 4 月 18
日承認）。 
2-2 相同モデルの座標系の基準化 
三次元計測された形状データの座標系は，三次元
計測装置に依存するため，相同モデルを用いて統計
解析する場合，座標系の基準化が必要となる。本研
究では，以下に示す 3つの条件で基準化し，各条件
の主成分分析結果を比較した。 
条件 1）：体幹部形状の頸椎点の X 座標，転子点
の Y座標，頸側点の Z座標が 0となる
ように移動（Fig.1） 
条件 2）：体幹部形状の慣性主軸を Y 軸に変換し
た後に，体幹部形状の Y 座標の最小値
が 0となるように移動（Fig.2） 
条件 3）：体幹部形状の慣性主軸を Y 軸に変換し
た後に，体幹部形状の後ろウエスト点
の Y座標が 0となるように移動（Fig.3） 
 
 Fig. 1  Condition 1 Fig. 2  Condition 2 Fig 3  Condition 3 
 
条件 1）は，人体の骨格に基づき指定した点を用
いて座標系を基準化する方法である。これに対し，
条件 2），3）は，体幹部形状を物体と捉え，計算に
より物体の重心を求め，その重心から求めた座標軸
（慣性主軸）を用いて，基準化する方法である。ま
た，条件 2）は，Y 座標の原点が体幹部形状の下方
にあり，条件 3)は，Y座標の原点が体幹部形状の中
間部にある点が異なっている。人体の寸法や形状に
関わる主成分分析では，サイズに関わる因子が非常
に大きな割合を占める。これにより，姿勢など，衣
服の補正に関わる詳細な体形特徴の寄与率が低くな
り，姿勢や体形因子が抽出され難い。そのため，条
件 3)は，Yの高さ方向の分散を抑えることを目的に
設定した。 
いずれの条件においても，X 軸は人体の前頭方向，
Y軸は垂直方向，Z軸は矢状方向を示している。 
2-2 主成分分析結果の解釈方法 
主成分得点の±3 標準偏差（SD）に位置する仮想
形状を生成し，それらの形状差をアニメーション等
により視覚的に比較した。また，±3SD 形状間で変
化量が大である頂点（上位 25％）を可視化するこ
とにより，解釈を行った。なお，条件 1）について
相同モデルを用いた体形分析方法に関する検討 －座標系の相違による統計解析へ影響－ 
― 213 ― 
は，既報 8）にて主成分負荷量マップを用いた主成
分の解釈を行っているが，本研究では，上述の方法
により解釈した結果のみを示すこととした。 
3．結果及び考察 
Table1，2，3に，基準化条件 1)～3)の主成分分析
の第 5 主成分までの固有値，寄与率を示す。条件 1）
の第 1，第 2 主成分の寄与率は，26.8％，16.1％で
あり，第 5主成分までで全体の 71.9％を説明した。
条件 2）の第 1，第 2 主成分の寄与率はそれぞれ
29.6％，18.6％であり，第 5 主成分までで全体の約
65.5％を説明した。条件 3）の第 1，第 2主成分の寄
与率はそれぞれ 23.3％，20.9％であり，第 5 主成分
までで全体の 63.4％を説明した。 
以上の結果より，条件 1）は，同一主成分数にお
いては，変数の変動を最もよく説明していることが
分かる。また，条件 2）は，3 つの条件のうち，最
も第 1主成分の寄与率が高く，第 1主成分で多くの
変動を説明しているのに対し，条件 3)は，3 つの条
件のうち，最も第 1主成分の寄与率が低く，かつ第
2 主成分の寄与率は最も高いことから，条件 2）に
対し，条件 3）は変数がもつサイズの因子を抑制し
たと考えられる。 
Fig.4，5，6に，条件 1）～3）における, 第 1，第
2 主成分得点の各主成分得点上の±3 標準偏差（SD）
の位置の仮想形状，および，±3SD 形状間で変化量
が多い箇所をマッピングした形状を示す。 
条件 1）の第 1 主成分は，胸部前面から胴部背面
にかけて，左下半身の変化量が大きく，3SD形状は
高径が大きく，胴部・胸部が前方へはり出した体形
で，－3SD形状は，高径が小さく，背面が丸い体形
であることから，「体幹部の高さと反身・屈身」の
成分と解釈した。第 2主成分は，肩部の変化量が大
きく，3SD形状は高径が小さく，体幹が後方に傾い
ており，－3SD形状は高径が大きく，体幹が前方に
傾いていることから，「体幹部の高さと前傾・後傾」
の成分と解釈した。 
条件 2）の第 1 主成分は，肩部・胸部の変化量が
大きく，3SD 形状は高径，周径が大きく，−3SD 形
状は高径，周径ともに小さいことから，「体幹部全
体の大小」を表す主成分であると解釈した．第 2主
成分では，胸部の全体の変化量が大きく，±3SD 形
状間の高径項目の差はあるものの，3SD形状では周
径，特に胸部，胴囲が大きく，−3SD 形状では胸部，
胴囲が小さいことから，「体幹部の肥痩度」を表す
成分であると解釈した。 
 
Fig. 4  Scatter plot of the 1st and 2nd principal component scores and the virtual shape at positions ± 3 standard 
deviations (SDs) in each principal component score (Condition 1) 
日本女子大学大学院紀要 家政学研究科・人間生活学研究科 第 28号 
― 214 ― 
 
Fig. 5  Scatter plot of the 1st and 2nd principal component scores and the virtual shape at positions ± 3 standard 
deviations (SDs) in each principal component score (Condition 2) 
 
Fig. 6  Scatter plot of the 1st and 2nd principal component scores and the virtual shape at positions ± 3 standard 
deviations (SDs) in each principal component score (Condition 3) 
  
相同モデルを用いた体形分析方法に関する検討 －座標系の相違による統計解析へ影響－ 
― 215 ― 
条件 3）は，第 1 主成分は，胸部前面から下腹部
にかけて，腰部背面の変化量が大きく，3SD形状の
周径が小であるのに対し，－3SD形状は周径が大で
あり，かつ，ウエストラインから下の長さが長いこ
とから，「体幹部の肥痩度とウエストラインの高さ」
の成分であると解釈した。第 2主成分は，3SD形状
は，ウエストラインより上の胴が長く，ウエストラ
インより下の胴も長く，－3SD形状は，ウエストラ
インより上の胴が短く，ウエストラインより下の胴
も短いことから，「ウエストを基準とした上半身と
下半身の長さ」の成分であると解釈した。 
以上の結果より，相同モデルの座標系の基準化の
相違により，主成分分析で抽出される成分およびそ
の寄与率が異なることが明らかとなった。条件 1）
は，人体の骨格に基づき指定した点を用いて基準化
したことから，体幹部の傾きの成分が抽出された。
姿勢を表す重要な要素であるものの，人体の外形そ
のものの特徴を捉えるためには，この要素を取り除
き，統計的に分析することも重要である。条件 2)，
3)では，体幹部の傾きの成分は抽出されず，これは
慣性主軸を用いて基準化したためと考えられる。ま
た，条件 2）は，Y 座標の原点が体幹部の下にある
ため，主成分分析の際に，体幹部の高さ（Y 方向）
の成分の寄与率が最も大きくなるが，条件 3）は，
Y 軸の原点がウエスト位にあるため，抽出される成
分は肥痩度，体幹の高さと他と共通しているものの，
ウエストを基準とした上半身，下半身の形態特徴も
含めて捉えることができた。 
したがって，人体の外形そのものの特徴を捉える
ためには，条件 3）による基準化が望ましいと考え
られる。 
4． 結言 
目的に応じた最適な相同モデルの生成，分析方法
を捉えることを目的に，相同モデルの座標系に着目
し，座標系の基準化の相違による統計処理への影響
を検討した。その結果，以下に示す結果が得らえた。 
1）人体の骨格に基づく点を使用し基準化した場合，
体幹部の傾きなど，姿勢に関わる成分が抽出さ
れた。 
2）慣性主軸を用いて基準化した場合，体幹部の傾
きの成分は除去された。 
3）座標の原点が，体幹部のウエスト位にある場合，
高さ方向の成分が抑制され，第 1 主成分に肥痩
度の成分が抽出された。また，ウエストを基準
とした上半身，下半身の形態特徴を捉えること
ができた。 
相同モデルを用いた体形分析において人体の外形
を捉えることを主目的とした場合，慣性主軸等を用
いて数理的に身体の傾き，回転の成分を除く手法が
有効である。また，専門家が人体に触れ，精度高く
人体の基準点の設定ができた場合には，骨格に基づ
く点を使用し基準化を行うことで，姿勢に関する重
要な成分が得られるものの，その様な条件下で計測
されていない三次元形状については，精度高い基準
点の設定は困難であるため，同様に，慣性主軸を用
いた基準化が望ましいと考える 
また，人体においては，高さ方向の成分を抑える
ことにより，新たな形態特徴が捉えられる可能性が
示唆されたため，サイズの成分を除去した解析結果
を詳細に分析する必要がある。 
本研究では，主成分の解釈を仮想形状の形状差を
アニメーション，および変位量の大きい箇所を視覚
的に比較した。視覚的に明瞭な体形特徴を捉えるこ
とも重要であるが，再現性がある主成分の解釈がで
きるよう，今後は，定量的な主成分の解釈方法につ
いても，詳細な検討をする必要がある。 
Table 1  Eigenvalues and the cumulative contribution 
rate (Condition 1) 
 
Table 2  Eigenvalues and the cumulative contribution 
rate (Condition 2) 
 
PC Eigenvalue Contributionraito(%)
Cumulative
contribution
raito(%)
No.1 3200.4 26.8 26.8
No.2 1922.0 16.1 42.9
No.3 1543.4 12.9 55.9
No.4 1327.4 11.1 67.0
No.5 577.5 4.8 71.9
PC Eigenvalue Contributionraito(%)
Cumulative
contribution
raito(%)
No.1 3529.1 29.6 29.6
No.2 2217.6 18.6 48.2
No.3 898.6 7.5 55.7
No.4 705.4 5.9 61.6
No.5 470.0 3.9 65.5
日本女子大学大学院紀要 家政学研究科・人間生活学研究科 第 28号 
― 216 ― 
Table 3  Eigenvalues and the cumulative contribution 
rate (Condition 3) 
 
謝辞 
本研究の一部は，JSPS 科研費 JP25242010，およ
び日本女子大学教員研究奨励金の助成によって行わ
れたものであり，ここに謝意を表する。 
引用文献 
1） 全ソユン，大塚美智子，武本歩未；高齢女性
の座位姿勢の体幹形状の分析，日本家政学会
誌，64(10)，655-661（2013） 
2） 張立娜，武本歩未，大塚美智子：三次元計測
データに基づく中国人中高年女性の体型特徴
の分析，日本家政学会誌，66(11)，563-573
（2015） 
3） 渡邊敬子，木爪佳奈子，田中千尋，杉本由紀
子：衣服設計のための若年女性の肩部形状の 3
次元的把握，京都女子大学生活造形学教室，
51，53-58（2006） 
4） 伊藤由美子，持丸正明，河内まき子：衣服用
人台設計のための 3次元体幹形態の分類と平均
化，33 (Supplement)，182-183（1997） 
5） Keiko，W.： Body Type Classification of the 
Three-dimensional Torso Shape of Japanese Men 
Aged 20 to 70 Years for Efficient Clothing Design，
Proceedings of 3DBODY.TECH 2017，8th：347-
355（2017） 
6） 武本歩未，大塚美智子，相同モデルを用いた
体形分析方法に関する検討―生成方法および
分析方法の相違による統計解析への影響―，
日本女子大学大学院紀要．家政学研究科・人
間生活学研究科，No.27，p.219-226，2021 
7） 一般社団法人日本家政学会被服構成学部会；
日本人成人の人体寸法デーベース 2014-2016
（2019） 
8） 武本歩未，大塚美智子，手計測データの重回
帰分析による三次元人体形状の推定―アパレ
ル3D-CADのためのバーチャルボディ生成方法
の精度検証―，繊維製品消費科学，Vol.62，
No.5，p.303-316，2021 
 
 
 
 
PC Eigenvalue Contributionraito(%)
Cumulative
contribution
raito(%)
No.1 2782.5 23.3 23.3
No.2 2492.7 20.9 44.2
No.3 972.9 8.2 52.4
No.4 692.8 5.8 58.2
No.5 626.3 5.3 63.4


Examination of Methods of Analyzing Body Shapes Using Homologous Body Models: Effects of Differences in Standardization of the Coordinate System on Statistical Analysis

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