基于交互式遗传算法的Polo衫快速款式推荐系统

针对服装虚拟设计与定制时专业知识门槛较高,无法高效获得心仪定制款式的问题,以Polo衫为例,对其进行部件化的三维模型设计,并对其条纹针织面料外观进行虚拟设计,建立Polo衫设计部件数据库.此外,引入优化的交互式遗传算法,使用基于款式部件相似度的适应值加权分配策略,通过编码、初始种群生成、适应度计算、选择、子染色体偏好固...     

服装款式解构设计的基本方法

通过具体实例详细介绍了服装款式解构设计的基本方法：拆组法;属性变换法;附着法和穿法变化法。拆组法是对服装部件进行拆卸,变化功能,再进行有目的的重组：属性变换法是根据外界条件和个人爱好,将服装转化成另一种物品。附着法是将饰品功能注入服装中,使服装具备更多实用性;穿法变化法是设计师在进行服装设计时,进行一种以上着衣方式的设计,让穿着者在服用过程中有多种不同风格的着装方式可供选择,以增加穿衣情趣。文中提出的几种服装款式解构设计的方法可为以后多功能服装的研究提供参考。     

交互式三维服装设计

提出一种交互式的三维服装设计方法。该方法将2D环境中的服装裁片设计与3D环境中的着衣效果展示集成到一个系统中,系统允许设计师对服装裁片进行任意修改,并能根据需要实时的显示修改后的服装着衣效果。系统还能根据人体相关的尺寸信息,对设计好的服装模型进行相关尺寸的修改。     

基于穿着者感性认知的服装款式感性研究

筛选了20款有代表性的中青年女性服装图片和8对评价服装款式感觉的形容词,以20~35岁年轻女性为调查对象,进行了服装款式的感性调查,并运用SPSS 11.0统计软件对调查数据进行了统计分析,应用感性工学原理对女装款式要素与消费者的感性心理之间的相关性进行研究。结果表明,服装款式的感性需求主要包括性别因子和个性因子。按照款式造型的曲直和大小,不同款式分布的不同象限,可以量化并直观地反映出款式设计要素与服装款式感性的关系。     

服装平面款式图识别研究与实现

款式图识别是衔接服装设计系统与打板系统,实现CAD智能化的关键。本文以衬衫平面款式图为例,提出了提取款式图部件特征信息的方法,详尽分析了如何对提取的信息进行判别、归类,研究了款式图识别信息向结构图智能转换的途径。     

浅析纺织服装的款式设计

纺织服装的款式设计,关乎流行、关乎时尚,也关乎个体的修养与文化内涵.服装的款式代表着一个时代的历史与文化的进程,代表着一个人的修养与文化品位.尝试从传统经典服装的设计理念、时尚服装款式的跟进与前瞻、世界服装的设计的融合与借鉴、各类文化元素的渗透等四个方面,探索服装的设计思想与创意.     

全成形针织服装三维款式向二维样板转化方法

为进一步了解全成形针织服装的编织原理,开发出更多不同造型的服装,从理论依据、数学模型以及转化流程3个方面探究了全成形针织服装三维款式向二维样板转化原理;从双层结构、三层结构以及四层结构3个方面研究了不同类型服装的三维款式向二维样板转化方法;以5种典型款式为例,运用上述方法在SDS-ONE APEX3系统和四针床电脑横机中进行了二维样板设计与编织实践。结果表明:三维款式向二维样板转化时,双层结构服装二维样板前后片需根据三维款式前后片是否等宽从左右侧缝或前后中心线处确定;三层结构服装二维样板需根据三维款式有无袖从后中袖窿分割或门襟侧缝处展开后确定;四层结构服装里外层衔接位置应位于领部、腰部等特殊部位。     

基于模糊理论的毛针织服装款式识别

提出了一种新的基于模糊理论的毛针织服装款式识别算法,使毛针织服装CAD更具智能化,可提高后续衣片拆分和工艺单计算的效率.该方法首先分析毛针织服装款式轮廓点的特点,建立了由7个特征组成的款式轮廓点分类依据;根据模糊理论建立了模糊聚类矩阵,通过计算机将款式轮廓点自动归类;根据毛针织服装款式的特点,给出了款式对比前的缩放公式,并提出了用于款式模糊识别的贴近度公式.得出了该套算法可快速准确将毛针织服装款式轮廓点归类并可准确识别款式类型的结论.     

基于中国传统风筝元素的服装款式结构图绘制研究

以"风筝"艺术元素为核心进行探析,以造型、图案、色彩为研究出发点,通过对传统民间风筝艺术及民间工艺元素的深刻解读,追溯传统风筝的起源,梳理其发展的基本脉络,分析其文化内涵,结合于现代服装款式解构图绘制.研究结果表明,基于中国传统风筝元素的服装款式结构图绘制的效果既体现民族感和时尚感,同时也赋予传统风筝这门艺术新的生机与...     

中老年服装款式分区设计与面料研究

21世纪初,我国已步入老龄化社会,但中老年服装市场才刚刚起步,服装业内人士预计,今后几年内我国中老年服饰需求量将有很大的提升空间,然而目前我国中老年服装普遍存在着款式单一陈旧、功能性欠缺等问题.针对当前中老年服装市场的空缺,以及现在中老年人群对服装审美的升级需求,通过分区创新设计来探讨中老年服装的款式设计以及细节功能性...     

基于服装风格的款式相似度算法

为准确计算服装图像之间的相似度,从而满足更多用户通过搜索服装搭配图像来购买相似服装的跨场景需求,研究了服装风格的影响因素,并以服装风格的量化标准为基础,构建了服装款式的风格特征模型,进一步分析了现有服装属性识别算法的不足,实现了基于深度学习的款式风格特征识别,通过构建融合迁移学习的残差网络模型,刻画出服装在款式上的风格特征。实验结果表明:模型在服装款式风格特征上的精确度接近90%,准确度达到了80%;相对于传统的图像相似度计算方法,基于服装款式风格的图像相似度计算,准确率和可解释性更高,也为服装个性化推荐提供了新的思路。     

基于遗传算法的服装大规模定制生产线平衡优化

为解决大规模服装定制混流生产过程中出现的产品在线时间长、节拍不均衡、生产成本高等问题,首先对大规模服装定制复杂生产线特点及问题进行分析,构建了具有多子组管理、多目标寻优、服装单件定制的混合生产线平衡优化模型;然后利用矩阵原理对工序进行约束编码,并给出从工序到工位转换的解码算法;接着通过轮盘赌选择、两点交叉和单点变异、多目标适应度函数等算法设计实现了混流生产线的生产平衡;最后以大规模西服定制生产线为例,借助MatLab技术进行编程实现。结果表明,各组子生产线中编制效率最高可达93.93%,总生产线平均编制效率为85.77%,满足企业工序编制要求,验证了本文模型可有效解决大规模服装定制生产线的生产平衡问题。     

基于数字化三维人体模型的旗袍定制设计

为更好地实现数字化定制设计在服装行业中的应用,解决定制类贴体服装传统样板生成方法所存在的合体性差、设计制板周期长等问题,提出一种基于三维可视化技术与逆向工程技术进行旗袍定制设计方法。首先,应用三维虚拟设计平台,将三维人体扫描获取的人体23个特征部位数据进行人体模型参数化设置;然后,通过在人体模型的4个关键部位加入松量,构建出“带贴体松量”的特征人体模型,并在此人体模型上进行三维旗袍造型及内部分割设计;最后,将三维旗袍曲面自动展平得到二维样板,并将二维样板制成成衣进行主观评价。评价结果表明,成衣主观测评指数达到4.0分以上,该方法可有效进行贴体服装设计及样板自动生成。     

基于改进边缘检测算法的服装款式识别

为快速识别服装款式类型,提高生产效率,针对现有传统边缘检测算法难以准确提取轮廓特征序列的不足,设计一种改进的边缘提取算法。通过定义一种新的优化卷积核,在使用传统边缘检测算法提取训练样本的服装轮廓基础上,将该卷积核与目标矩阵进行卷积得到新的外轮廓,将新轮廓序列的傅里叶描述子作为特征向量,进一步利用BP神经网络模型完成服装款式的自动分类与识别。为验证改进方法的有效性,建立一个包含4类服装500个不重复服装图像的样本库,选取281个作为训练样本,对剩余219个样本进行测试,测试识别准确率最低为93.48%,最高达到了100%。该改进算法提高了服装款式识别率,对服装智能化生产具有借鉴意义。     

基于人体特征提取的模特体形尺寸自动测量方法

 为提高模特选拨中体形尺寸测量的速度和精确性,提出了一种基于人体特征提取的模特体形尺寸自动测量方法。该方法采用由激光三维扫描仪输出的三维点云数据,经去噪、人体朝向自动调整等操作得到三维人体表面轮廓;通过近似区域搜索和精确找点自动找取等步骤提取了13个人体特征界标,由其坐标信息得到模特体形尺寸。用此法测量了石膏模型100次和六名真人模特,并与手工测量结果作比较,结果表明该方法是一种可靠快速的人体尺寸测量方法。     

基于模拟评分的服装推荐改进算法

针对传统服装推荐算法中缺乏对消费者与服装特性的关注,以及预测结果缺乏针对性和有效性的问题,利用服装编码、时间间隔和欧氏距离等参数构建了消费者购物兴趣衰减模型,提出基于模拟评分的服装推荐改进算法。对比了模拟评分算法与基于奇异值分解的改进算法的预测值和真实值之间的平均绝对误差。结果表明:模拟评分算法预测评分的平均绝对误差为0.808,相对于基于奇异值分解的改进算法,误差降低了0.024,其中25%的个案的误差大于1,排除这部分个案后的平均绝对误差为0.632;通过对消费者进行回访分析发现,90%消费者的推荐准确率大于96%,只有10%的消费者的推荐准确率为60%~64%;导致误差较大的原因是这部分消费者的喜好发生变化,或是长期没有购买服装。     

基于服装属性的女装搭配规则构建

针对服装搭配知识碎片化、规则模糊等问题,为提高服装搭配的有效性,通过获取大量互联网服装图像上下文信息,提取女装属性优先级,然后将分别建立的女装类型搭配规则、女装风格搭配规则和女装色彩搭配规则,按照前提与结论的关系进行组合,最终构建了女装搭配规则关联拓扑结构。采用卡方检验对搭配规则有效性进行验证,实验组被试对象按照构建的搭配规则进行服装搭配,对照组则依据常识进行搭配。研究结果表明:2组实验服装搭配效果存在显著差异,按照构建的女装搭配规则进行服装搭配的合格率达85％;建立的女装搭配规则对服装搭配及智能推荐具有较好的指导作用。     

三维人体衣身原型曲面的研究

针对三维人体曲面特征,采用离散高斯曲率计算公式,对有限元技术网格化的衣身原型曲面上节点的高斯曲率进行计算,并以0.005为界限值来划分可展与非可展曲面。基于蚁群算法原理,根据衣身原型曲面节点分布特征,设计算法,动态调整各蚂蚁面临的可选节点集Q和禁忌表tabu,并以各区域结点所占百分比为评价指标,结束蚂蚁循环,最终确定出最佳路径,从而实现衣身原型曲面的可展区域与非可展区域的划分,其结果与人体曲面分布规律符合度较高。     

码垛机器人交错式码放样式算法的研究

以四自由度码垛机器人为背景,基于交错式码放样式为研究载体,研究货物交错式码放时的优缺点,在码垛机器人采用平行四连杆机构的基础上分析货物码放全过程,给出码放过程中过渡点和码放点位置的计算过程,提出码垛机器人交错式码放的算法,并通过试验验证了此算法的有效性和可行性。