头戴式产品的设计依赖于精准的人头测量数据。由于过去设计师仅仅能够获得来自西方的人体测量学数据,所以中国的用户经常无法找到可以与之“适配”的头戴式产品。此外,由于头部几何形状的复杂性,这使得传统的单一数字形式的数据不能准确的描述头部形态。同时,头部分弹性部分和非弹性部分,所以用户对头戴式产品的“适配性”有很高的要求。产品的“适配”不仅仅是舒适性和销量的问题,不合适的安全头盔可能会使佩戴者的生命安全受到威胁。所以,精确的人体测量学数据对设计出适合中国人的头戴式产品有重要意义。此外,为了最大限度地使设计师理解和使用这些数据,数据的输出形式也至关重要。Sizechina作为世界上第一个对中国人头部进行三维扫描的研究项目于2008年完成,其目标是“打造中国首个数字的头面部数据库”。但是,由于Sizechina的样本老旧,提取的面部和耳部特征少,数据精度差,所以本次SizeChina-Hunan研究会全面更新Sizechina的数据和系统。SizeChina-Hunan研究选取了中国七大人口区划的代表性城市,收集了 2200个中国人头的有效数据样本,每个模型文件完成57个特征点标记和35个特征测算。除了数据收集之外,SizeChina-Hunan还将中国人头三维数据处理成适合当前设计领域的、应用于实践的设计工具:3D人头统计模型、中国三维人头数据库(Chinese Headbase)和头戴式产品设计辅助系统(Chinese Dimension),为以中国人为目标用户的头戴式产品设计提供了数据基础。本文的创新点在于首次对中国人的头部特征按性别、年龄、地域进行差异化分析,并将数据分析的结果以设计为导向输出。本文对35个头部测量项目进行分析,测量项目按五大类分为头部、面部、眼睛、鼻子、耳朵,每个类型按性别组、年龄组、地域组分别进行数据统计和对比。其中三维测量的特征统计数据包括均值、标准差、最大值、最小值和百分位数(第5百分位、第10百分位、第25百分位、第50百分位、第75百分位、第90百分位和第95百分位)。结果指出,在性别组的特征数据的分组对比中,有多组特征表现出统计学上的显著性差异(p<0.05)甚至是极显著性差异(p<0.01)。例如在头部、面部、眼睛、鼻子和耳朵共35个特征项目的分析中,男性35个测量项目的平均值均大于女性(p<0.05)。在地域组的对比分析中,有多个特征表现出了随纬度变化(南-北)的线性关系。本文的研究意义在于对5大类35个头部特征按性别、年龄和地域进行对比分析,为构建一个面向中国人的、以设计师为目标用户的、以数据智能为核心的“人体测量-人因分析-全球价值”框架体系,打造包含人体知识库、设计决策和交互系统、产品设计的设计服务模式奠定了基础。