随着人们生活水平的提高,高品质个性化的现代时尚文化促进了服装定制产业的快速发展。近来,新一代信息技术诸如5G宽带通信、人工智能AI、物联网IOT等与服装行业交叉,服装虚拟试穿技术成为了国内外研究热点。其中,交互式个性化服装虚拟体验模式展现时尚定制的前端需求,体现了以“人”为中心的时尚发展方向,对现有的服装计算机仿真设计是一种重要补充。依据3D视觉传感理论、服装仿真建模原理、以及Unity3d、Maya等开发建模工具,本文围绕真人3D服装动态虚拟试穿系统的个性化姿态跟踪、高精度实时交互、低成本难题,重点研究了Kinect体感数据采集、人体姿态骨骼点特征提取、人体围度尺寸感知测量、服装3D动态特征建模与跟踪控制、真人虚拟试穿效果动态实时展示等内容。论文主要设计开发内容和创新贡献如下:其一,基于Kinect体感数据,本文提出了区分局部特征相似度的像素聚类方法提取人体的廓形特征,优化了提取效率;继而,结合人体截面的椭圆模型,本文设计了梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree,GBDT）围度校准模型拟合并校准人体围度尺寸,提高了围度尺寸拟合的精度,为后续匹配人体外廓形和体型结构提供数据支持。其二,针对人体复杂姿态的动态感知问题,本文构建了基于动态特征点的3D服装感知模型,同时,将校准后的围度尺寸融合于服装感知模型中,用以匹配人体廓形和体型结构;进一步,依据分层控制思想区分人体运动特征,本文设计提出一种基于整体-局部SVD分解（Global-Local Singular Value Decomposition,GL-SVD）分层迭代控制算法建立真人与服装的3D坐标映射关系,实现了3D服装感知模型与真人间实时动态协同跟踪与高精度匹配。最后,本文利用Unity3d开发引擎、Maya建模软件以及Kinect体感设备搭建开发环境,完成了3D动态虚拟试穿体验测试系统的架构设计、模块的开发实现与集成调试,包括数据采集和处理、3D服装感知模型、服装动态试穿、实时交互控制、虚拟试穿发布展示等,实现了一个完整的3D动态虚拟试穿体验测试系统（软件）。本文基于Windows 10操作系统,集成了测试软件与Kinect体感设备,搭建了虚拟试穿实时互动测试环境。男、女试衣者采用上衣、裤子、裙子服装类型的人体典型姿态如侧身、叉腰、抬腿等进行虚拟试穿的姿态对比测试,以及X型、H型廓形试穿对比测试,测试结果中,本文提出的服装-真人协同跟踪GL-SVD方法的跟踪精度提升了10%,GBDT围度校准模型的平均误差（MAE）为4.3,均方根误差（RMSE）为4.6,结果表明所提出的3D服装感知模型随人体运动的跟踪精度高,实时性良好,与人体体型匹配的效果良好。相比公开报道文献,本文试穿体验测试系统可适用的服装类型和人体姿态类型更多样,真实感更强。综上所述,本文虚拟试穿体验测试系统能较好的完成实时、动态的服装-真人高精度匹配跟踪,可以适应个性化的人体体型特征和运动姿态,验证了进行3D虚拟服装动态试穿的可行性,达到了“边动边试”虚拟试穿互动体验功能。