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基本信息
- 項(xiàng)目名稱：
- 基于服裝三維虛擬造型的面料分類技術(shù)研究
- 小類：
- 信息技術(shù)
- 大類：
- 科技發(fā)明制作A類
- 簡介：
- 課題借助V-Stitcher三維虛擬試衣軟件，選擇支持向量機(jī)方法（SVM）構(gòu)建基于半圓裙三維虛擬造型的SVM面料分類模型。該模型以面料物理力學(xué)性能為輸入變量，以半圓裙三維虛擬試衣造型類別為輸出變量，一方面可以預(yù)測(cè)某一面料制作的半圓裙所屬造型類別，得知其造型特征并判斷該面料是否適合進(jìn)行半圓裙的制作；另一方面，可以根據(jù)所設(shè)計(jì)半圓裙的造型需要，通過模型尋找出合適的面料物理力學(xué)范圍，從而尋找合適的面料。
- 詳細(xì)介紹：
- 面料的質(zhì)和型決定著服裝款式的造型，而面料的質(zhì)感和塑型性通常取決于面料性能。如何選用合適的面料，利用其性能體現(xiàn)服裝造型，使服裝面料與造型完美地結(jié)合，是服裝設(shè)計(jì)生產(chǎn)所面臨的突出問題。但傳統(tǒng)的面料選擇主要是依靠長期實(shí)踐摸索得來的經(jīng)驗(yàn)，或通過打樣試制的方法來實(shí)現(xiàn)。這種方法耗時(shí)費(fèi)力，增加了服裝開發(fā)的周期和成本。 為了在一定程度上解決傳統(tǒng)面料選擇時(shí)遇到的高耗時(shí)、低效率問題，并為服裝的網(wǎng)上銷售奠定基礎(chǔ)。課題提出了在三維虛擬試衣系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，借助數(shù)據(jù)庫技術(shù)，建立一個(gè)面料數(shù)據(jù)庫，以服裝造型為判別依據(jù)來對(duì)面料進(jìn)行分類，即建立根據(jù)面料物理性能來直接預(yù)測(cè)面料所屬造型類別的分類預(yù)測(cè)模型，從而減少需測(cè)試的面料物理性能，有效縮短試衣時(shí)間；通過不斷添加新面料，可以得到一個(gè)面料品種豐富，可供服裝企業(yè)及網(wǎng)絡(luò)購衣平臺(tái)使用的面料數(shù)據(jù)庫，對(duì)正確便捷地選用面料，合理地設(shè)計(jì)開發(fā)服裝，滿意地穿著購買服裝產(chǎn)生一定的幫助。 課題通過借助V-Stitcher 三維虛擬試衣平臺(tái)模擬服裝在3D人體模特上的穿著造型效果，可節(jié)省面料及樣衣制作時(shí)間及減少制作過程中的人為誤差，并且便于相關(guān)造型特征的提取。 此外，為了構(gòu)建一個(gè)高效精確的面料分類模型，課題選擇了優(yōu)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的支持向量機(jī)方法來進(jìn)行模型的構(gòu)建。該面料分類模型以面料物理力學(xué)性能為輸入變量，以半圓裙3D試衣造型類別為輸出變量，通過該模型可以預(yù)測(cè)某一面料所制作半圓裙的造型類別，得知其造型特征并判斷該面料是否適合進(jìn)行半圓裙的制作；另一方面，可以根據(jù)所設(shè)計(jì)半圓裙的造型需要通過模型尋找出合適的面料物理力學(xué)范圍，從而尋找合適的面料。 課題構(gòu)建基于半圓裙虛擬試衣造型的支持向量機(jī)面料分類模型的精確度達(dá)到80%。
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作品專業(yè)信息
設(shè)計(jì)、發(fā)明的目的和基本思路、創(chuàng)新點(diǎn)、技術(shù)關(guān)鍵和主要技術(shù)指標(biāo)
- 目的：如何選用合適的面料，利用其性能體現(xiàn)服裝造型，使服裝面料與造型完美地結(jié)合，是服裝設(shè)計(jì)生產(chǎn)所面臨的突出問題。借助3D虛擬試衣平臺(tái)，運(yùn)用支持向量算法，構(gòu)建了一個(gè)以面料物理力學(xué)性能為輸入變量，以半圓裙3D試衣造型類別為輸出變量的面料分類模型。一方面，可以通過該模型預(yù)測(cè)某一面料所制作半圓裙的造型類別，得知其造型特征并判斷該面料是否適合進(jìn)行半圓裙的制作；另一方面，可以根據(jù)所設(shè)計(jì)半圓裙的造型需要通過模型尋找出合適的面料物理力學(xué)范圍，從而尋找合適的面料。 研究思路：（1）測(cè)試55種面料試樣的物理力學(xué)性能，建立面料數(shù)據(jù)庫；（2）選擇適合的SVM多類分類器算法對(duì)數(shù)據(jù)庫中的面料參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行SVM分類，通過訓(xùn)練建立SVM面料分類模型；（3）借助V-Stitcher三維虛擬試衣軟件，融入面料物理力學(xué)性能，利用建立的SVM面料分類模型對(duì)新面料進(jìn)行分類及預(yù)測(cè)。 創(chuàng)新點(diǎn)：（1）將支持向量機(jī)（SVM）引入到面料的分類及預(yù)測(cè)問題；（2）以試衣造型效果為依據(jù)進(jìn)行面料SVM分類及預(yù)測(cè)研究。 技術(shù)關(guān)鍵：（1）由于面料分類屬多分類問題，選擇合適的SVM多值分類器進(jìn)行分類，需自主構(gòu)建新的多值分類器，滿足分類結(jié)果準(zhǔn)確，訓(xùn)練速度快，誤差小的要求；（2）構(gòu)建以區(qū)別試衣造型效果為目的的面料分類模型。 主要技術(shù)指標(biāo)：構(gòu)建基于半圓裙虛擬試衣造型的支持向量機(jī)面料分類模型的精確度達(dá)到80%。
科學(xué)性、先進(jìn)性
- 國內(nèi)外的三維虛擬試衣系統(tǒng)在每次進(jìn)行虛擬試衣時(shí)通常是要對(duì)每塊面料進(jìn)行特定物理機(jī)械性能的測(cè)試，需測(cè)試的面料參數(shù)一般有數(shù)十個(gè)，測(cè)試過程繁雜，耗費(fèi)時(shí)間。此外，在三維虛擬試衣中，試衣的主要目的是觀看服裝穿在試衣模特上的面料外觀質(zhì)感及造型效果，面料的外觀質(zhì)感主要通過數(shù)碼設(shè)備或面料設(shè)計(jì)系統(tǒng)導(dǎo)入到電腦中，而造型效果主要通過面料性能參數(shù)的輸入來實(shí)現(xiàn)。 應(yīng)用傳統(tǒng)服裝產(chǎn)品開發(fā)模式研發(fā)一個(gè)產(chǎn)品至少需要3-5天，如果還要更換面料則時(shí)間又將延長，通過采用本課題中的技術(shù)，從服裝樣板的導(dǎo)入開始，經(jīng)多次虛擬試衣及修改，到最終確定生產(chǎn)的特定服裝并完成樣衣制作為止，全部時(shí)間可控制在1天內(nèi)，有效縮短了產(chǎn)品開發(fā)的時(shí)間，降低企業(yè)研發(fā)成本，實(shí)現(xiàn)快速上市，最終提高企業(yè)效益，并可為服裝的網(wǎng)上銷售奠定基礎(chǔ)。 本課題是在三維虛擬試衣系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，建立面料數(shù)據(jù)庫，進(jìn)行SVM分類研究，對(duì)新面料所屬造型類別進(jìn)行預(yù)測(cè)；通過不斷添加新面料，可以建立一個(gè)供服裝企業(yè)及網(wǎng)絡(luò)購衣平臺(tái)使用的面料數(shù)據(jù)庫，對(duì)正確便捷地選用面料，合理設(shè)計(jì)開發(fā)服裝提供一定的幫助。
獲獎(jiǎng)情況及鑒定結(jié)果
- 2010年6月所在團(tuán)隊(duì)獲得浙江省2010“挑戰(zhàn)杯”大學(xué)生創(chuàng)業(yè)計(jì)劃競賽省二等獎(jiǎng)。
作品所處階段
- 作品處于中試階段。
技術(shù)轉(zhuǎn)讓方式
- 專利申請(qǐng)權(quán)轉(zhuǎn)讓。
作品可展示的形式
- 圖片。
使用說明,技術(shù)特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì),適應(yīng)范圍,推廣前景的技術(shù)性說明,市場分析,經(jīng)濟(jì)效益預(yù)測(cè)
- 構(gòu)建基于半圓裙虛擬試衣造型的支持向量機(jī)面料分類模型，以面料物理性能為輸入變量，以半圓裙造型類別為輸出變量的面料分類模型。通過該模型可以預(yù)測(cè)某一面料制作半圓裙的造型類別、造型特征并判斷該面料是否適合制作半圓裙，為半圓裙面料的選用提供指導(dǎo)；此外，還可以根據(jù)模型中各半圓裙造型類別所對(duì)應(yīng)的面料物理性能特征來選取面料，也為其它服裝款式的面料選用提供了一種可行方法。 本項(xiàng)目研發(fā)的“基于服裝三維虛擬造型的面料分類技術(shù)”，可廣泛應(yīng)用于服裝生產(chǎn)與銷售服務(wù)。 （1）可廣泛應(yīng)用于品牌企業(yè)的產(chǎn)品開發(fā)，根據(jù)企業(yè)目標(biāo)消費(fèi)顧客，建立三維人體模型，輸入數(shù)字化生產(chǎn)樣板，輸入面料參數(shù)，可實(shí)現(xiàn)虛擬樣衣試制，真實(shí)展示面料質(zhì)感和成衣造型，并可實(shí)現(xiàn)樣板的交互修改，縮短試樣周期，并達(dá)到和真實(shí)面料試樣一致的試衣效果； （2）可應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)的試衣，根據(jù)顧客的人體數(shù)據(jù)，輸入顧客對(duì)應(yīng)的款式規(guī)格樣板，輸入面料參數(shù)，可實(shí)現(xiàn)和實(shí)體店試衣一致的試衣效果。 （3）可應(yīng)用于大規(guī)模定制生產(chǎn)，用于產(chǎn)品開發(fā)和定制服務(wù)，提高企業(yè)快速生產(chǎn)反應(yīng)能力。
同類課題研究水平概述
- 近年來，關(guān)于面料懸垂性的預(yù)測(cè)及通過面料性能預(yù)測(cè)服裝造型的研究已成為諸多學(xué)者關(guān)注的重點(diǎn)，他們運(yùn)用回歸分析、模糊聚類、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等方法來構(gòu)建預(yù)測(cè)模型或系統(tǒng)。 2001年陳雁等利用云紋技術(shù)對(duì)懸垂性進(jìn)行測(cè)試的原理，用測(cè)定的云紋圖譜在懸垂系數(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)一步對(duì)服裝面料的3D形態(tài)特征進(jìn)行分析，并通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立預(yù)測(cè)方程。之后的研究者們開始根據(jù)面料性能預(yù)測(cè)服裝造型，如Sang-Song Lai等學(xué)者以波浪裙為研究對(duì)象，分析了裙裝面料性能與服裝造型之間的關(guān)系，用KES系統(tǒng)測(cè)試了面料物理力學(xué)性能，從服裝的節(jié)奏感、協(xié)調(diào)感、平衡性、自然感和整體感五方面進(jìn)行主觀評(píng)定，通過回歸分析方法建立兩者之間的關(guān)系，并用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立客觀評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)模型。唐虹等通過建立半緊身裙的造型風(fēng)格客觀評(píng)價(jià)體系，運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法以面料性能來預(yù)測(cè)半緊身裙的造型風(fēng)格。 但是由于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是基于梯度下降的方法，很容易陷入局部最小，且神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)也較難以選擇，很難達(dá)到滿意的結(jié)果。所以一些學(xué)者引入了支持向量機(jī)這種近年來不斷發(fā)展成熟的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。 支持向量機(jī)(Support Vector Machines，簡記為SVMs)具有支持小樣本，不會(huì)陷入局部勢(shì)井，具有很好的魯棒性以及運(yùn)算成本低等優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)這種理論的支持向量機(jī)算法已成為機(jī)器學(xué)習(xí)和知識(shí)挖掘的重要工具。如趙麗紅采用用于支持向量機(jī)回歸(SVR: support vector regression)的ε-支持向量機(jī)（ε-SVM: ε-support vector machine）模型對(duì)織物懸垂性能進(jìn)行評(píng)估。李現(xiàn)國等以棉織物為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，分析ν-支持向量機(jī)及?-支持向量機(jī)模型用于評(píng)估織物懸垂性能的可行性及精確度。 本課題的創(chuàng)新點(diǎn)在于首次將支持向量機(jī)（SVM）引入到面料的分類及預(yù)測(cè)問題中；此外，本課題是以試衣造型效果為依據(jù)的，即面料所屬類別不同，其三維試衣的造型效果也不同。課題以半圓裙為研究對(duì)象，借助3D虛擬試衣平臺(tái)，運(yùn)用支持向量算法，構(gòu)建了一個(gè)以面料物理力學(xué)性能為輸入變量，以半圓裙3D試衣造型類別為輸出變量的面料分類模型。一方面，可以通過該模型預(yù)測(cè)某一面料所制作半圓裙的造型類別，得知其造型特征并判斷該面料是否適合進(jìn)行半圓裙的制作；另一方面，可以根據(jù)所設(shè)計(jì)半圓裙的造型需要通過模型尋找出合適的面料物理力學(xué)范圍，從而尋找合適的面料。
