随着服装销售在网络上迅速发展,人们已不再满足于仅在网络上看到服装的颜色、款式、尺码等,且希望能进一步知道服装是否适合自己的体型、肤色等。为了能给消费者更真实的购物体验,让消费者购买到满意的商品,三维虚拟试衣系统应运而生。三维虚拟试衣以生动、真实的形式展示衣服穿在身上的样子,给消费者更直观的感受。本文以实现网络三维试衣系统为目标,分析了三维试衣系统的研究内容和实现难点。第一,人体模型的快速建立,特别是某些参数改变后的局部快速重建,直接影响到用户的体验效果。用户可能需要根据自己的需要改变某些参数,比如胸围、腰围、肩宽等主要的参数。参数改变后如何快速重建,是一个难点。第二,衣服在不同体型的人体模型上的形变效果,特别是对于不合体衣服的效果,直接影响到用户对衣服是否舒适、合体的判断。由于时间和条件的限制,本文仅仅对第一个问题做深入的分析和实现。通过对国内外研究现状的分析,并充分考虑实现中算法的复杂度,在不影响真实性的基础上,简化设计思路,满足模型速度的需求。由于世界上人的体型千差万别,很难保存全所有人的模型数据。为了满足不同体型的需求,本文考虑采用标准人体模型,再加上缩放模型来实现参数变化后的模型重建。所谓缩放模型是指,在标准模型的基础上进行局部的修正,以满足新的模型需求。通过对参数化建模技术及人体建模技术的分析,并深入分析NURBS曲面的特性后,确定采用NURBS曲面模型来实现人体的曲面建模。首先,从Poser软件中导出标准模型的顶点数据,根据这些顶点数据,经过分层采样,去除噪点和排序等操作后,得到采样点。然后采用NURBS曲线对采样点进行分层拟合后,取得控制点。根据这些控制点,按NURBS曲面模型建立标准的人体模型。随后以标准人体模型为参考模型,分别从身高,体重,腰围等不同角度实现人体模型的缩放。本文采用倒过来的标准正态分布曲线作为缩放比例,解决身高缩放模型中胸部失真的问题。考虑相邻采样层的之间的距离来决定拉升幅度的方法,解决采样密度不均匀导致的模型失真的情况。采用曲面法向量的方式对模型进行缩放。采用各项异性的椭圆曲线,解决体重缩放模型中不同方向的缩放比例不同的问题。采用标准正态分布曲线作为缩放比例,优化了腰围变化平滑过度的问题。最后通过身高和体重缩放模型与相应的标准模型做比较,得到不同缩放比例下的模型绝对精度和相对精度。通过对实验数据的分析,我们得到缩放比例为0.8到1.4的范围内,模型的精度能满足要求。最后采用HTML5和WEBGL的方式以网页的形式来实现人体缩放模型,为实现三维虚拟试衣系统打下基础。