随着电子商务技术的蓬勃发展，Internet逐渐成为服装业一个引人注目的销售渠道。但是，服装的自身特点决定了其无法用规格、文字以及照片等方式准确地将特征信息描述清楚，导致了消费者根据网上提供的有限信息难以判断想要购买服装的合体性以及舒适性等。如何解决虚拟试衣的真实感、个性化、实时性等问题成为服装相关研究领域的核心问题，也是突破服装电子商务发展瓶颈的关键问题。而Android平台的广泛应用为服装业的进一步发展提供了新的机遇。因此，本文开展了基于Android平台的虚拟试衣关键技术的研究，这对提高服装交易量与降低退货率具有重要的现实意义。具体工作可总结为以下几个方面：1）采用Harris角点检测方法自动提取人体图像中关键部位信息，实现了人体特征尺寸的自动化获取。在边缘检测过程中，通过比较多种边缘检测算子的实验结果，最终选用具有高信噪比、高定位精度和单一边缘响应效果的Canny算子作为人体的边缘检测算子；在特征点的确定过程中，使用Harris角点检测算法确定人体图像的特征点；最后使用人体关键尺寸之间的比例关系计算获得实验所需的尺寸数据。2）基于实例驱动的最相似实例检索方法，检索出与客户体形最接近的模特试衣实例，解决服装虚拟试穿的个性化效果展示。首先采集试衣实例建立实例库，当客户输入人体特征信息后，系统通过实例推理机制从实例库中检索到与客户体形最相似的模特试衣实例，并将其展现给客户。对于实例检索方法，本文采用了计算相似度的方法检索出相似实例，并将相似度最大的实例作为最相似实例。3）采用图像分割与图像几何变换的方法进行头像移植，使试衣效果更加逼真、形象、生动。首先，在图像分割过程中，使用人体特征与像素定位相结合的方法确定待移植的头部图像，进而实现图像头部与身体部分的分割；其次进行头像移植配准，通过提取头部图像与身体图像的特征点，确定合适的空间变换关系，进而确定头像移植参数，完成图像配准；最后对移植后的图像进行融合，主要包括皮肤检测与肤色迁移。通过采用以上虚拟试衣关键技术，使得客户端实现了用户信息与服装信息的上传及虚拟试衣的效果展示，服务器端实现了自动获取人体特征尺寸信息与检索基于实例驱动的最相似试衣实例及头像移植，最终实现了基于Android开发平台的虚拟试衣原型系统。