【摘 要】
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服装行业作为我国传统支柱行业之一,对国民经济发展有着重要作用。近年来,我国服装纺织行业发展极其迅速,同时伴随着网络和计算机技术的快速普及,服装产业已迈进了信息化和数字化的新时代。随着VR、AR等虚拟技术的发展,虚拟试衣与虚拟三维服装设计相继出现。虚拟三维服装设计主要是通过三维测量获得较为精确的人体数据,并建立人体模型库。在虚拟设计或试衣系统中,人们可以通过选择服装款型并将其着装到尺寸对应的三维模型
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服装行业作为我国传统支柱行业之一,对国民经济发展有着重要作用。近年来,我国服装纺织行业发展极其迅速,同时伴随着网络和计算机技术的快速普及,服装产业已迈进了信息化和数字化的新时代。随着VR、AR等虚拟技术的发展,虚拟试衣与虚拟三维服装设计相继出现。虚拟三维服装设计主要是通过三维测量获得较为精确的人体数据,并建立人体模型库。在虚拟设计或试衣系统中,人们可以通过选择服装款型并将其着装到尺寸对应的三维模型上显示穿着效果,进而选择心仪服装或在一定程度上参与设计服装,而这其中个体与系统中模型的匹配是关键技术之一。本文在了解和掌握三维人体测量系统基本操作和扫描原理的基础上,优化人体模型三维点云的获取和修补方式,通过三维扫描系统测量采集到服装设计用人体模型点云数据并建立系列三维人体模型,将其结合服装号型标准建立服装人体模型数据库。研究并应用K近邻算法实现模型匹配,利用K近邻法进行人体模型数组间的相似度计算,实验中寻找合适的权重属性使人体模型匹配更接近真实判断,将人体模型数据与个性化模型需求相对应。运用Python语言编制应用程序,力求模型匹配精度高且适用范围广,进而为后续数字化立体裁剪与虚拟试衣提供重要支撑,提高服装的设计精度及生产效率,并为个性化服务提供可能。
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