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数据驱动的虚拟试衣系统若干关键技术研究的开题报告
一、研究背景
当前，电商平台已经成为人们购物的主要方式，而在电商购物中，用户往往无法通过试穿来了解衣物的实际效果，因此，虚拟试衣系统应运而生。虚拟试衣系统是利用计算机图形学和机器学习算法，构建真实的三维人体模型，模拟衣物的穿着效果，帮助用户更好的了解衣物效果并进行购买决策。
目前虚拟试衣系统已经广泛应用于各个领域，但是在实际应用过程中，虚拟试衣系统还存在一些问题，如关键部位的精准匹配度不高、大范围的人体形态变化难以处理、对于不同类型的衣物的建模难度较大等，这些问题都严重影响了虚拟试衣系统的实际应用。
二、研究目的
本研究旨在利用数据驱动的方法，探究虚拟试衣系统的关键技术，解决虚拟试衣系统在应用过程中遇到的难点，并提高虚拟试衣系统的实用性，为用户提供更好的购物体验。
三、研究内容和方法
1.三维模型建立
三维模型建立是虚拟试衣系统的核心技术。本研究将采用深度学习中的卷积神经网络（CNN）进行三维人体模型建立。通过先前大量人体数据的采集和标注，利用卷积神经网络进行模型的学习和训练，以提高三维模型建立的精度和效率。
2.穿衣模型建立
穿衣模型建立是虚拟试衣系统的难点之一。本研究将采用基于物体形态控制的方法进行穿衣模型建立。即利用人体模型与服装模型之间的联系，基于物体表面形态的相似性进行衣物的匹配和穿着，以提高穿衣模型的精准度。
3.自适应人体形态变化
不同的人体形态变化对虚拟试衣系统的要求也不同，因此，如何处理不同人体形态变化对虚拟试衣系统的影响是本研究的又一难点。本研究将采用基于统计的方法进行自适应插值，即通过对不同形体数据的统计分析，利用插值算法进行自适应形体变化，以适应不同用户的需求。
4.多类型衣物建模
不同类型的衣物在建模过程中也存在一定的差异性，而当前虚拟试衣系统并未能很好地针对这一问题。本研究将采用基于几何形态的方法进行多类型衣物建模，利用衣物的几何形态编码来进行衣物的建模，以实现不同类型的衣物建模。
四、研究意义
通过本研究，将实现虚拟试衣系统在精度、效率、实用性等方面的升级，从而为用户提供更加真实、准确的购物体验。在商业应用方面，能够有效地促进电商行业的发展。