服装是社会文化的重要组成部分,也是人们日常的生活必备消费品。近年来,随着经济和社会的快速发展,服装的流行趋势正呈现出个性、合体、时尚的典型特征。传统的服装定制,由于客户的特殊要求和规范化标准的缺乏,主要通过对客户的身材进行单独测量及其服装裁剪,从而导致生产周期长,产量低。裁缝个人水平的高低在很大程度上决定了服装的舒适度和美观度。传统的服装定制固有的产品质量稳定性差、误差大的局限性,使得其在现代化工业的条件下,难以满足人们对服装量身定制的大规模需求。针对服装大规模量身定制需要解决的关键技术问题,本文主要研究3D服装人体的特征识别及3D服装数字化造型。首先,结合人体比例学给出的服装人体特征的位置关系,运用随机森林算法对主要服装人体特征进行统计识别,并进行了人体尺寸的测量。以此为基础,提出应用服装人体特征点构造3D服装原型的算法,即将3D服装原型划分为肩部、胸部、腹部、后背以及过渡区域进行分片造型。通过基本的几何运算实现3D衣片到2D平面的展开,然后,应用层次B-样条研究并提出3D衣片的形状调节和几何细节编辑算法,实现了肩部、胸部、腹部、后背等部位3D衣片的多分辨率编辑。使着装效果更贴合3D人体形状。最后,依据服装织物的弯曲、剪切、拉伸等力学性能,引入质点-弹簧模型,结合Eluer算法和AABB碰撞检测算法对3D衣片进行着装仿真。仿真实验结果表明,本文提出的方法达到了预期目标,为大规模量身定制提供了有益的技术借鉴。 还原
