传统服饰的复原、传承与创新设计应用是目前服饰设计领域的研究热点之一。诸多学者针对传统服饰的复原做了大量有益的研究与探索，通过实地调研、实物观测等手段，对传统服饰的结构特征、工艺流程、纹样特点、面料织造等进行了深入研究，并通过结构图示、工艺图示、小样试制、实物制作等方式对传统服饰复原进行探索研究^[1-2]，广泛涉及结构复原、工艺复原和实物复原等。典型研究包括以博物馆馆藏实物为对象，通过对馆藏实物的观测，开展的民间服饰的形制研究和结构复原^[3-4]；也包括基于民间服饰工艺传人的调研开展的对地域性民间传统服饰制作工艺的记录、复原、分析与研究^[5]等。

随着三维数字技术在服装设计领域的广泛应用，传统服饰的数字复原与仿真设计也有了一定的应用基础。数字复原技术的核心是通过资料梳理、考察调研、扫描测量等手段获取复原对象的图像、音频、视频等基本信息，应用计算机辅助技术构建出复原对象的数字模型，并进行数字再现、延展开发和交互展示等。不少研究学者应用三维数字技术对民间传统服饰进行了数字复原与虚拟仿真设计研究^[6-7]。

应用服装数字技术对传统服饰开展数字复原研究，不仅能有效提高复原效率、降低复原成本，而且能记录、存储准确完整的数据文件用于后续研究，更能实现基于互联网的广泛的虚拟展示与传播，将是传统服饰现代复原的有益补充。然而，传统服饰数字复原的效果评价研究目前尚处于探索阶段，相关标准并不统一，相应方法也不够普适，因缺乏科学的评价依据，所以结果比较模糊^[8-9]。服饰复原效果的评价涉及因素较多，且各因素在整体效果评价中的影响程度不同，需要考虑各因素影响比重进行综合评价。本文以客家大襟衫为研究对象，采用服装数字技术开展三维数字复原，应用多层次模糊综合评价方法对客家大襟衫的数字复原效果进行综合评价。

1 客家大襟衫的数字复原 1.1 客家大襟衫的形制

客家人来自中原，其“服饰之根”是中原的汉族服饰。由于长期劳作在山地环境中，客家服饰既保留着中原汉族服饰的结构特征，又在功能性和实用性方面进行了改革和创新，形成了以大襟衫和大裆裤为主要代表的客家服饰^[10]。

客家大襟衫，又称长衫、士林衫，是典型的客家传统服饰。由于大多以蓝色、靛青色和黑色为主色调，也被称为客家蓝衫^[11]。其最典型的款式特征是大襟右衽，左襟(大襟)向右弯曲开口一直延伸至右腋下，顺着肋边与右襟(小襟)重叠扣合，衣襟扣合处一般设有异色镶边和花边织带^[12]。

图1为一件中长款客家大襟衫，其款式特征为：

(1) 款式简洁，造型宽松平直，袖、身近似呈“十字型”。以蓝色为主色调，局部为白色和黑色。

(2) 衣领为立领结构，领宽较小接近平领。

(3) 衣袖宽大平直，用白色接袖，接袖处有花边织带。

(4) 正面左襟较大，衣襟向右以“直凹型”闭合一直延伸至右腋下，顺着肋边与右襟重叠扣合。衣襟扣合处有黑色镶边，并有花边织带。

(5) 正面右襟较小，被左襟覆盖，有本布贴袋。

(6) 衣领、大襟闭合处及右侧用黑色布扣系结；左右侧均开叉。

1.2 客家大襟衫的二维形态数字复原 1.2.1 主要部位尺寸测量

参照国标《GB/T 2660-2017：衬衫》中有关衬衫规格测定的测量部位和测量方法，用皮尺对图1所示客家大襟衫实物的主要结构部位进行测量，获取其主要部位尺寸，如表1所示。

1.2.2 款式结构图设计

参照图1所示客家大襟衫实物特征，通过实物观测，应用CorelDraw进行客家大襟衫款式结构图绘制，如图2所示。

1.2.3 板型设计

根据图2所示的客家大襟衫款式结构图和表1所示的大襟衫主要部位尺寸，按照服装结构设计原理与方法，应用富怡服装CAD完成该款客家大襟衫的纸样绘制。依据客家大襟衫结构构成关系，对纸样结构进行裁片分解，完成客家大襟衫的板型设计，如图3所示。为便于后续三维缝合与模拟，将板型文件存储为“*.dxf ”格式。

1.3 客家大襟衫的三维形态数字复原

应用CLO 3D三维设计软件调取参数化三维人体模特，按照165/88A 标准女性人体尺寸进行尺寸编辑，生成符合大襟衫尺寸的三维人体模特。

导入客家大襟衫板型文件，在二维视窗中调整板片位置、补齐板片、勾勒内部线等，在三维视窗中根据板片与人体的对应关系安排板片三维位置^[13]，注意大襟和小襟的层次关系。

综合应用缝纫线工具，按照裁片的缝合关系，设置板片的对应缝合线。同步在三维视窗查看缝纫线，注意不要出现错缝、交叉缝、漏缝^[14]等，如图4所示。

根据客家大襟衫的材料属性，主材料选择棉，织带材料选择丝绸；主色调选择蓝色，接袖选择白色，镶边选择黑色；织带选择对应纹样的纹理贴图。打开“模拟”，在三维视窗通过旋转、平移、缩放等操作多视角查看大襟衫的静态模拟效果；通过调整“粒子间距”来提高服装的模拟品质，提升客家大襟衫的三维虚拟仿真效果，如图5所示。

2 多层次模糊综合评价的基本原理

多层性模糊综合评价是基于层次分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP)和模糊数学建立的一种综合评价方法。该评价方法比较全面地考虑影响评价结果的各种因素，将定性和定量分析有机结合，既能够充分体现评价指标和评价过程的模糊性，又尽量减少个人主观评价所带来的弊端，评价结果更为可信可靠^[15]。其主要步骤如下：

第一，确定效果评价的指标集U。指标集U是影响评价对象的不同指标的集合， $ U = ({u_1},{u_2},{u_3},\cdots,{u_n}) $ ，U中各因素按照评价准则分成若干子集u_i， $ {u_i} = ({u_{i1}},{u_{i2}},{u_{i3}},\cdots,{u_{im}}) ,i = 1,2,3,\cdots,n $ 。

第二，基于层次分析法构建评价指标体系，根据“1~9标度法”构造同级指标两两比较的判断矩阵B， $ {\boldsymbol{B}} = {({b_{ij}}) _{n \times n}}(i,j = 1,2,3,\cdots,n) $ ，其中 $ {b_{ij}} $ 的取值规则详见表2。

第三，进行一致性检验。计算判断矩阵B的最大特征值 $ {\lambda _{\max }} $ 和一致性指标CI， $ {\rm{CI}} = \dfrac{{{\lambda _{\max }} - n}}{{n - 1}} $ 。计算一致性比例CR， $ {\rm{CR}} = \dfrac{{{\rm{CI}}}}{{{\rm{RI}}}} $ (其中RI为随机一致性指标)，若 $ {\rm{CR}} < 0.1 $ ，可接受一致性检验，否则需对判断矩阵B进行修正。

第四，计算判断矩阵B的权重向量W， $ {\boldsymbol{W}} = ({{\boldsymbol{W}}_1},{{\boldsymbol{W}}_2},{{\boldsymbol{W}}_3},\cdots,{{\boldsymbol{W}}_n}) $ ,得到各层指标集的权重系数。

第五，构建模糊评价矩阵。依据评价指标体系设定评价集 $V $ ， $ V = ({v_1},{v_2},{v_3},\cdots,{v_n}) $ ，由专家对指标进行评价，根据评价数据计算各指标对评价集中指标的隶属度，建立评价矩阵R， $ {\boldsymbol{R}} = ({{\boldsymbol{R}}_1},{{\boldsymbol{R}}_2},{{\boldsymbol{R}}_3},\cdots,{{\boldsymbol{R}}_n}) $ 。

第六，模糊综合评价。计算子目标模糊综合评价向量G， $ {\boldsymbol{G}} = {\boldsymbol{W}} \times {\boldsymbol{R}} $ ，根据最大隶属度的原则确定子目标模糊综合评价结果；计算总目标模糊综合评价向量C， $ {\boldsymbol{C}} = {\boldsymbol{W}} \times {({{\boldsymbol{G}}_1},{{\boldsymbol{G}}_2},{{\boldsymbol{G}}_3},\cdots,{{\boldsymbol{G}}_n}) ^{\rm{T}}} $ ，根据最大隶属度的原则确定总目标模糊综合评价结果^[16-17]。

3 客家大襟衫的数字复原效果评价 3.1 评价指标体系建立

客家大襟衫的数字复原是基于客家大襟衫实物，参考相关文献和图片等资料对其进行的数字化虚拟仿真，数字复原涉及大襟衫的整体形制、造型结构、加工工艺、服装色彩和面料纹样等诸多因素。基于上述因素构建客家大襟衫的数字复原效果评价指标体系。依据层次分析法，评价指标体系包括目标层(U) 、准则层(u_i) 和指标层(u_ij) ，包含客家大襟衫的数字复原效果综合评价的13项指标，具体如图6所示。

3.2 层次分析

评价指标体系中的各层次指标对客家大襟衫的数字复原效果评价的影响程度不同，需通过层次分析法确定各层次指标的权重系数。

3.2.1 构建判断矩阵

采用专家赋值的方式，邀请8位客家服饰研究领域专家按照“1~9标度法”对客家大襟衫数字复原效果评价指标体系中各层次指标进行两两比较打分。统计整理每位专家的赋值结果，构建目标层判断矩阵B和准则层判断矩阵 $ {{\boldsymbol{B}}_i}(i = 1,2,3,4) $ 。其中，目标层判断矩阵B是准则层 $ ({u_1},{u_2},{u_3},{u_4}) $ 两两比较的结果；准则层判断矩阵B_i是对应指标层两两比较的结果。以其中一位专家的赋值结果为例，构建的目标层判断矩阵和准则层判断矩阵分别为

$ {\boldsymbol{B}} = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}} 1&2&3&5 \\ {\dfrac{1}{2}}&1&2&3 \\ {\dfrac{1}{3}}&{\dfrac{1}{2}}&1&2 \\ {\dfrac{1}{5}}&{\dfrac{1}{3}}&{\dfrac{1}{2}}&1 \end{array}} \right] $

$ {{\boldsymbol{B}}_1} = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}} 1&2&5 \\ {\dfrac{1}{2}}&1&3 \\ {\dfrac{1}{5}}&{\dfrac{1}{3}}&1 \end{array}} \right] \text{，} {{\boldsymbol{B}}_2} = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}} 1&{\dfrac{1}{2}}&{\dfrac{1}{2}}&2 \\ 2&1&2&3 \\ 2&1&1&3 \\ {\dfrac{1}{2}}&{\dfrac{1}{3}}&{\dfrac{1}{3}}&1 \end{array}} \right] $

$ {{\boldsymbol{B}}_3} = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}} 1&4&1 \\ {\dfrac{1}{4}}&1&{\dfrac{1}{3}} \\ 1&3&1 \end{array}} \right] \text{，} {{\boldsymbol{B}}_4} = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}} 1&3&2 \\ {\dfrac{1}{3}}&1&{\dfrac{1}{2}} \\ {\dfrac{1}{2}}&2&1 \end{array}} \right] $

3.2.2 一致性检验

以目标层判断矩阵B为例，其最大特征值 $ {\lambda _{\max }} $ 为4.0145，对应计算得到一致性指标 $ {\rm{CI}} = 0.004\;8 $ ，已知平均随机一致性指标 $ {\rm{RI}} = 0.90 $ ，计算可得一致性比例 $ {\rm{CR}} = 0.005\;4 < 0.1 $ ，通过一致性检验。同样方法对准则层各判断矩阵 $ {{\boldsymbol{B}}_i}(i = 1,2,3,4) $ 分别进行一致性检验。

3.2.3 计算权重向量

以目标层判断矩阵B为例，通过计算得到目标层的权重向量为 $ W = \left( {0.482\;4,0.271\;8,0.157\;5,0.088\;3} \right) $ 。同样方法可计算得到准则层的权重向量 $ {{\boldsymbol{W}}_i}(i = 1,2,3,4) $ 。将8位专家的赋值结果进行综合，得到客家大襟衫的数字复原效果评价各层次指标的权重系数，如表3所示。

由表3数据可知，目标层(U)下各指标的权重向量为 $ {\boldsymbol{W}} = \left( {0.453\;8,0.238\;2,0.215\;5,0.092\;5} \right) $ ，准则层(u₁)下各指标的权重向量为 $ {{\boldsymbol{W}}_1} = \left( {0.581\;3,0.309\;2,0.109\;6} \right) $ ，准则层(u₂)下各指标的权重向量为 $ {{\boldsymbol{W}}_2} = \left( 0.189\;2,0.350\;7, 0.350\;7,0.109\;3 \right) $ ，准则层(u₃)下各指标的权重向量为 $ {{\boldsymbol{W}}_3} = \left( {0.457\;7,0.126\;3,0.416\;0} \right) $ ，准则层(u₄)下各指标的权重向量为 $ {{\boldsymbol{W}}_4} = \left( {0.539\;0,0.163\;8,0.297\;3} \right) $ 。

3.3 模糊综合评价 3.3.1 构建模糊评价矩阵

根据客家大襟衫的数字复原效果评价指标体系，设定客家大襟衫的数字复原效果评价集 $ V=\left\{{v}_{1},{v}_{2},{v}_{3},{v}_{4},{v}_{5}\right\}=\left\{优,\;良,\;中,\;合格,\;差\right\} $ ，以问卷调查的方式邀请20位服装设计专业人士对客家大襟衫的数字复原效果评价体系中13项指标分别进行评价。以客家大襟衫实物为标准，对照三维数字复原效果按照“优，良，中，合格，差”分指标进行选择评价。对问卷收集整理统计，结果如表4所示。

根据20位专业人士的问卷评分数据，计算每个评价指标隶属于评价集的人数与有效问卷总人数的比值，建立4个准则层(形制、结构、工艺、面料)的模糊评价矩阵R分别为

$ {{\boldsymbol{R}}_1} = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}} {0.2}&{0.55}&{0.15}&{0.1}&0 \\ {0.25}&{0.45}&{0.2}&{0.05}&{0.05} \\ {0.25}&{0.4}&{0.25}&{0.1}&0 \end{array}} \right] $

$ {{\boldsymbol{R}}_2} = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}} {0.3}&{0.5}&{0.15}&{0.05}&0 \\ {0.25}&{0.35}&{0.25}&{0.1}&{0.05} \\ {0.2}&{0.4}&{0.2}&{0.15}&{0.05} \\ {0.2}&{0.55}&{0.15}&{0.1}&0 \end{array}} \right] $

$ {{\boldsymbol{R}}_3} = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}} {0.35}&{0.35}&{0.25}&{0.05}&0 \\ {0.45}&{0.3}&{0.25}&0&0 \\ {0.1}&{0.4}&{0.3}&{0.1}&{0.1} \end{array}} \right] \;\;$

$ {{\boldsymbol{R}}_4} = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}} {0.25}&{0.6}&{0.1}&{0.05}&0 \\ {0.15}&{0.65}&{0.2}&0&0 \\ {0.1}&{0.35}&{0.2}&{0.25}&{0.1} \end{array}} \right] \;\;\;\;$

3.3.2 模糊综合评价

根据模糊综合评价理论，将对应评价层的权重向量和模糊评价矩阵进行综合，即可得到对应评价层模糊综合评价结果。应用公式 $ {\boldsymbol{G}} = {\boldsymbol{W}} \times {\boldsymbol{R}} $ 可计算出4个准则层指标的模糊综合评价结果分别为

$ {{\boldsymbol{G}}_1} = \left( {0.220\;9,0.502\;6,0.176\;4,0.084\;5,0.015\;5} \right) $ ，表明客家大襟衫的“形制”数字复原效果为“良”，其模糊综合评价隶属度为50.26%。

$ {{\boldsymbol{G}}_2} = \left( {0.236\;5,0.417\;8,0.202\;6,0.108\;1,0.035\;1} \right) $ ，表明客家大襟衫的“结构”数字复原效果为“良”，其模糊综合评价隶属度为41.78%。

$ {{\boldsymbol{G}}_3} = \left( {0.258\;6,0.364\;5,0.270\;8,0.064\;5,0.041\;6} \right) $ ，表明客家大襟衫的“工艺”数字复原效果为“良”，其模糊综合评价隶属度为36.45%。

$ {{\boldsymbol{G}}_4} = \left( {0.189\;0,0.533\;9,0.146\;1,0.101\;3,0.029\;7} \right) $ ，表明客家大襟衫的“面料”数字复原效果为“良”，其模糊综合评价隶属度为53.39%。

根据公式 $ {\boldsymbol{C}} = {\boldsymbol{W}} \times {({{\boldsymbol{G}}_1},{{\boldsymbol{G}}_2},{{\boldsymbol{G}}_3},{{\boldsymbol{G}}_4}) ^{\rm{T}}} $ 计算客家大襟衫的数字复原效果模糊综合评价结果为

$ {\boldsymbol{C}} = \left( {0.229\;8,0.455\;5,0.200\;2,0.087\;4,0.027\;1} \right) $ ，表明客家大襟衫的数字复原效果为“良”，其模糊综合评价隶属度为45.55%。

4 结语

传统服饰的复原与创新设计应用，对于弘扬传统服饰文化、挖掘优秀设计资源具有很强的现实意义。本文以客家大襟衫代表性款式为研究对象，通过对实物进行细致观测，综合应用二维和三维服装数字技术，实现了客家大襟衫的三维数字复原；通过构建客家大襟衫的数字复原效果评价指标体系，采用层次分析法与模糊综合评价相结合对客家大襟衫的数字复原效果进行综合评价。研究方案为传统服饰的数字复原和效果评价提供了研究思路，也为传统服饰的现代复原及其效果评价提供了有益借鉴。