基于服装个性化智能定制的三维人体测量系统物-像结构算法的研究

目前,我国基于服装个性化智能量身定制的理念日趋完善。但是,在消费者目标尺寸自动获取方面仍然缺乏实用的设备和技术,成为了大多数企业个性化智能定制发展的一个瓶颈,其根本原因是缺少实用性强的个性化智能定制系统。人体动态测量与其他工业产品精密测量相比具有自身独有的特殊性和困难。在探讨了现有的光学类基于个性化智能定制系统的现状的前提下,针对目前存在的激光三维人体扫描测量系统普遍存在硬件设备庞大、结构复杂的问题,对文中提出的基于个性化智能定制系统进行了原理设计,建立了系统的物-像结构算法的数学模型。该算法采用了扫描单元旋转的测量方式,使系统能够在垂直方向上获得较大的测量范围,目的是使系统采用较小的硬件获取满意的三维人体空间坐标,有利于节省竖直空间、减小体积。该算法已成功应用于基于服装个性化智能定制系统。为了验证本算法的精度,设计了与法国力克系统的三维人台对比扫描实验,实验数据验证了本系统结构算法的精度、工程实用性和可靠性。

基于标识解析的服装个性化定制系统设计

消费者需求牵引服装产业中服装个性化定制模式,但由于服装产业链流程长,涉及环节众多,各环节之间难以实现数据的互联互通和资源共享,消费者与生产、加工环境的信息孤岛现象严重,个性化定制模式难以实施和应用。针对上述问题,文章将标识解析体系引入服装个性化定制产业链,设计基于标识解析的服装个性化定制系统。

基于网络平台的服装个性化定制业务模式研究

根据服装行业的发展背景,提出基于网络平台的服装个性化定制业务模式,阐述其本质,分析实施的可能性,并进一步描述网络平台的结构、功能构建,具有的优势、不足之处及其解决对策。

面向服装个性化定制的多视角轮廓三维人体快速重建方法

服装个性化在线定制需要围绕用户形状参数进行设计,传统的量体方法获取的用户形状参数误差高、反馈慢,亟需构建一种三维人体重建方法能够快速感知用户人体形状.针对此问题,提出了一种面向服装个性化定制的多视角轮廓三维人体快速重建方法.利用多级空洞卷积分割网络(multilevel dilated convolution semantic network,MDS-Net)提取人体轮廓图像中整体和局部特征,实现轮廓图像的语义分割;利用躯干参数提取网络(torso parameter extraction network,TPE-Net)提取多视角人体轮廓分割图的形状和姿势参数;利用主成分分析(principal component analysis,PCA)提取三维人体模型潜层空间的语义特征,并映射为由TPE-Net输出的形状和姿势参数,从而实现三维人体重建.在PyTorch环境下,采用4个数据集进行实验验证,结果表明,MDS-Net在测试集上的分割mIoU评分平均为0.881,能够实现整体分割和局部细节保留;TPE-Net在测试集上形状参数预测准确率为0.74,关节预测偏移距离与运动树中的索引呈正比;同时,使用真实案例验证了整个三维人体重建方法的有效性.

三维人体扫描系统在服装个性化定制领域的应用

个性化定制是服装工业生产之新的趋势,其特点是由服装产品的大规模市场化快速的向基于消费者个性需求的用户化转变。本文论述利用三维人体扫描系统得到的尺寸数据,建立数据库,以此进行人体建模和虚拟服装设计系统,为这一领域提供技术支持,相关软件的应用也使得服装企业能够提供服装设计、定制的用户化服务,满足消费者的个性需求。

基于微信小程序的服装个性化定制系统设计与实现

为适应由移动互联网带来的移动终端服装定制消费市场,以中式婚礼服为研究载体,进行基于微信小程序的服装个性化定制系统设计研究。通过线上线下调研,明确目前中式婚礼服的个性化需求及其定制系统的功能要求;以现在广泛使用的微信小程序作为系统开发平台,进行基于微信小程序的服装个性化定制系统开发,并对其涉及的功能要求、系统总体组成架构、开发流程及其开发所用的关键技术手段进行详细阐述;通过模拟用户体验过程,验证其方法的可行性。研究表明,基于微信小程序的服装个性化定制系统是可行的,既为服装个性化定制企业提供一种定制成本低、效率高的运营模式,也为消费者提供一种颠覆传统购物方式的服装购买模式。

基于Web页面的服装个性化定制系统设计与实现

为满足由互联网带来的服装定制消费市场需求,提出以牛仔外套作为研究对象,对基于Web页面的服装个性化定制系统的设计进行研究。通过线上线下调研,明确目前牛仔外套的个性化需求及其定制系统的功能要求;以现在广泛使用的Web页面开发软件作为系统开发平台,进行基于Web页面的服装个性化定制系统开发,并阐述了系统整体架构、主要功能模块及开发所用的关键技术手段;通过模拟用户体验过程,验证其方法的可行性。研究表明:以ASP、JavaScript和HTML作为开发语言,开发基于Web页面的服装个性化定制系统是可行的。该定制系统既可为服装个性化定制企业提供一种定制成本低、效率高的运营模式,也可为消费者提供一种全新的服装购买模式。

基于微信小程序的服装个性化定制系统设计

针对消费者对服装定制的个性化及智能化需求,采用文献查阅及市场调研等方法,分析服装定制设计要素及系统设计原则,结合微信小程序开发技术,对服装个性化定制系统进行设计,并对系统的整体架构进行分析和阐述,包括“首页”“量体数据”“定制衣橱”“个人中心”四大模块,实现款式查询、客户信息管理和自主设计等功能。以衬衫定制为例分析该系统的可行性。研究结果为服装企业拓宽了定制服务的渠道,有利于提高企业市场竞争力。

服装个性化定制系统感知对购买行为意向的影响研究

为研究服装个性化定制系统感知与消费者购买行为意向之间的关系,提出服装定制系统感知的操作易用性、内容有用性、愉悦度感知、视觉美感知4个影响购买行为意向的变量,以及2个中介变量:满意度和感知风险,并构建概念理论模型。使用因子分析、相关分析、结构方程模型法进行数据统计分析,并检验假设。结果表明:内容有用性、愉悦度感知及视觉美感知对满意度均有显著正向影响,影响程度从大到小依次为:视觉美感知、愉悦度感知、内容有用性;满意度对购买行为意向有显著正向影响;内容有用性对感知风险有显著负向影响。研究结果可为服装企业开发个性化定制系统提供理论与实践依据。

服装个性化定制需求提取问题的研究

提供个性化定制服务是"工业4.0"时代服装生产的一大特色,准确理解顾客的个性化需求是保证个性化定制服务质量的前提。但是由于个性化需求有提供形式多样化(语音、文字、图片等)、内容复杂且具有歧义性等特点,给个性化需求提取工作带来了困难,从而制约了对个性化需求的理解。本文针对服装个性化定制需求提取的问题,根据服装设计过程和需求提取流程的特性,为服装个性化定制需求提取问题提供了一套解决方法。该方法首先对需求文本进行分词和词性标注的预处理工作,然后应用有限状态自动机以及模式匹配等理论,通过构建有限自动机,识别由关键词组成的正则语言,从而提取相关的服装属性。

基于互联网+时代下服装个性化定制的设计与实现

如今,消费者在购物活动中表现出更强的自我表达意识,人们开始逐渐追求自我个性的展现,并更加注重从精神上获得相应的舒适和满足。消费者对服装的要求也越来越高,这便使服装市场竞争变的愈发的激烈。受服装生产技术的发展和服装潮流变化的影响,服装产品的生命周期越来越短,大量库存和滞销产品的出现,给服装制造企业带来了巨大的压力。通过分析我们可以发现,当今快节奏的生活和巨大的生活压力使消费者在购物时逐渐利用互联网建立渠道。

基于三维人脸特征的服装个性化推荐及虚拟展示

针对目前服装定制系统未能依据用户个人体貌特征给出服装推荐建议的现状,提出了一种基于三维人脸特征的服装个性化推荐及虚拟展示方法.采用主动外观模型提取正面人脸图像的关键特征点,并基于三维变形模型生成客户的个性化三维人脸.定义了客户脸型和肤色划分及计算方法,依据客户体型、脸型和肤色等体貌特征,结合文中给出的服装推荐规则,实现了服装的个性化推荐.基于Unity3D平台,实现了基于三维人脸特征的服装个性化推荐及虚拟展示原型系统,客户还可以在线与系统交互,自主选择服装款式及面料,系统实时展示服装着装效果,为服装个性化定制提供了理论和技术支持.

面向C端的服装定制平台设计及其用户体验过程行为分析

针对消费者参与度低导致的服装个性化定制平台接受度不高问题,利用界面交互设计软件Figma对服装个性化定制平台进行设计,并对平台的整体架构、交互组件、关键技术及设计效果进行详细探讨。结果表明:在服装定制平台的设计中,字号、背景底色及系统布局是影响用户交互体验的主要因素;字号在深色系统模式中的差异要小于浅色系统模式;用户交互行为受背景底色的影响小于受交互区配色的影响。

数字经济驱动的服装数字化智能设计定制平台研究——以报喜鸟为例

当前中国正处于传统经济向数字经济转型的时期,一些服装定制企业纷纷开启数字驱动智能制造新模式,加速数字化智能定制平台转型升级。以消费升级驱动的服装个性化需求变迁为出发点,基于中国服装业结构性失衡与供需双侧错配的现状分析,从数字技术带来智能化版型设计与柔性化生产、数字化引领服装智能定制平台发展两方面探究服装数字化智能定制的集成适配。结合报喜鸟的案例分析,介绍其数字化、智能化、个性化的智能制造系统,提出基于数字经济驱动的服装数字化智能定制平台建议,为服装数字智能定制企业发展提供参考。

定制服装电子商务系统建设路径及实现方案

本文以际华三五零二职业装有限公司实际生产为例,介绍了服装网络定制系统具备数据驱动、智能生产的特点,以及包括客户下单、信息转换、智能生产、物流配送4个运营流程。通过改善网络销售平台、研发设计、生产技术和营销策略来保障系统的运营。服装网络定制系统的发展,改变了以往的生产模式以及服务模式,对服装制造业建设开发电商系统具有一定的参考价值。

基于二维照片的青年男性颈肩部形态分类与识别

为探究青年男性颈肩部形态分类并实现基于照片的自动识别,首先通过三维人体扫描仪获取180名男大学生颈肩部的点云数据,测量了22个与男性颈肩部形态相关的特征参数;然后根据变异系数分析选取前倾角、背入角、肩斜角、颈肩宽比、颈横矢径比作为聚类分析变量,对颈肩部形态进行分类并总结判别规则;最后结合人体二维照片提取体型分类所需参数,构建了颈肩部形态自动识别系统。结果显示:青年男性颈肩部形态可分为落肩圆颈体、前倾圆颈体、宽颈直体3类,构建的形态自动识别系统的判别准确率达到93.33%,说明本文方法可行且有效,可满足消费者个性化定制的需求。

基于三维人体扫描模型的衬衣版型生成方法

针对衬衣定制自动生成版型与体型匹配误差不可控问题,提出一种基于三维人体扫描模型的衬衣版型生成方法。首先,扫描目标人体获得个性化的三维人体模型,通过对模型截面曲线的几何特征分析,在三维人体模型上提取个性化体型特征点;使用服装制版标准人台,构建一个衬衣的标准三维基础模型;然后,使用保刚性变形算法,以个性化体型特征点为约束,实现该衬衣标准三维基础模型的变形;最后,使用基于质点-弹簧系统的三维模型展平算法,根据变形后的衬衣三维模型各个版片生成对应的二维版片,添加经实验验证的版片边缘线缩放量,生成适应目标体型的个性化衬衣版型。实验结果表明,该方法能够生成合体的衬衣版型,基于数字化模型和自动化处理算法,实现衬衣版型的自动化生成,保证个性化制版的精度,并提高制版效率,为服装智能生产制造提供技术解决方案。

基于纹理特征学习的高精度虚拟试穿智能算法

为更好地适应数字化时尚消费新趋势,针对虚拟试穿中人体姿态、遮挡、非试穿区串扰引起的重构纹理模糊、细节失真、相似度低等难题,提出一种高精度虚拟试穿C-CGAN智能模型。首先,利用服装蒙版定位和纹理约束,采用CGAN网络框架智能学习得到多姿态下的服装重构模型。然后,采用编解码网络融合重构服装与人体特征,并设计多种针对性的损失函数优化网络参数。最后,基于国际流行虚拟试穿模特样本库构建丰富的纹理数据集,在PyTorch环境下开发了服装虚拟试穿系统。对比测试结果表明:C-CGAN较CP-VTON生成图像质量指标,结构相反性提高约25%,弗雷歇距离降低约11%,峰值信噪比提高约78%,重构纹理自然细腻、图像清晰,场景适应性良好,可广泛用于个性化时尚定制、在线试穿等领域。