技術(shù)特征：

1.基于智能終端的虛擬化試衣方法，用于由智能終端、第三方試衣平臺以及至少一個服裝設(shè)計終端所形成的虛擬化試衣系統(tǒng)，所述智能終端和服裝設(shè)計終端分別與第三方試衣平臺通信連接，其特征在于，所述虛擬化試衣方法包括如下步驟1至步驟6：

步驟1，客戶利用智能終端在第三方試衣平臺注冊登記，填寫客戶的聯(lián)系地址，得到客戶在第三方試衣平臺登錄時所對應(yīng)的注冊用戶名和登錄密碼；服裝廠利用服裝設(shè)計終端在第三方試衣平臺注冊登記并保存服裝廠的收款賬戶，得到服裝廠在第三方試衣平臺登錄時所對應(yīng)的注冊用戶名和登錄密碼；

步驟2，服裝廠根據(jù)其服裝設(shè)計師所設(shè)計出的各種服裝樣本，得到對應(yīng)各服裝樣本的服裝參數(shù)，并將各服裝樣本的服裝參數(shù)錄入到服裝設(shè)計終端中；服裝廠通過服裝設(shè)計終端利用其注冊用戶名和登錄密碼登錄到第三方試衣平臺，并將服裝設(shè)計終端中已經(jīng)錄入的各服裝樣本的服裝參數(shù)發(fā)送給第三方試衣平臺進行保存；其中，

服裝樣本的服裝參數(shù)至少包括服裝廠名稱、服裝設(shè)計師信息、服裝指定人群、服裝款式、服裝材料質(zhì)地、服裝銷售價格、服裝領(lǐng)口大小、服裝寬度、服裝長度和服裝袖長；

步驟3，第三方試衣平臺生成針對不同穿衣環(huán)境的虛擬試衣背景數(shù)據(jù)庫，且第三方試衣平臺根據(jù)各服裝設(shè)計終端發(fā)送來的服裝樣本的服裝參數(shù)，構(gòu)建對應(yīng)各服裝參數(shù)的服裝樣本虛擬試衣模型；客戶通過其注冊用戶名和密碼登錄第三方試衣平臺后，客戶利用智能終端將客戶自身的實際體態(tài)參數(shù)發(fā)送給第三方試衣平臺進行虛擬試衣；

其中，客戶的實際體態(tài)參數(shù)包括有身高參數(shù)、脖子粗細度參數(shù)、肩寬參數(shù)、臂長參數(shù)、胸圍參數(shù)、腰圍參數(shù)、臀圍參數(shù)和腿長參數(shù)共計八個參數(shù)；

其中，所述第三方試衣平臺構(gòu)建服裝樣本虛擬試衣模型的過程包括如下步驟3-1至步驟3-3：

步驟3-1，第三方試衣平臺設(shè)定所要構(gòu)建服裝樣本虛擬試衣模型上的兩個質(zhì)點分別為i和j，獲取得到兩個質(zhì)點i和j之間的距離為l_ij；其中，質(zhì)點i的坐標為(x_i,y_i,z_i)，j質(zhì)點的坐標為(x_j,y_j,z_j)：

步驟3-2，第三方試衣平臺根據(jù)服裝樣本所對應(yīng)的服裝質(zhì)地以及所述服裝對應(yīng)的補償指數(shù)，預(yù)先設(shè)置對應(yīng)的服裝樣本虛擬試衣模型生成時的各質(zhì)點坐標的位移指數(shù)；

其中，服裝樣本虛擬試衣模型上各質(zhì)點坐標的位移指數(shù)標記為△，所述服裝樣本虛擬試衣模型對應(yīng)的補償指數(shù)標記為λ：λ＝1.0×10^-3；

步驟3-3，第三方試衣平臺根據(jù)所得服裝樣本虛擬試衣模型上各質(zhì)點坐標的位移指數(shù)，得到所要生成的服裝樣本虛擬試衣模型上對應(yīng)兩個質(zhì)點經(jīng)位移變化后的新坐標；

其中，質(zhì)點i和質(zhì)點j經(jīng)位移變化后分別對應(yīng)標記為i'和j'；質(zhì)點i'的坐標為(x_i',y_i',z_i')，質(zhì)點j'的坐標為(x_j',y_j',z_j')；質(zhì)點i'和j'之間的距離為l′_ij；x_i'＝x_i+△，y_j'＝y(tǒng)_j+△，z_j'＝z_j+△；

步驟4，第三方試衣平臺預(yù)先構(gòu)建人體三維樣本模型，并存儲所述人體三維樣本模型的三維樣本體態(tài)參數(shù)；

第三方試衣平臺根據(jù)接收的客戶的實際體態(tài)參數(shù)構(gòu)建對應(yīng)客戶的人體虛擬試衣模型，并由第三方試衣平臺根據(jù)客戶通過智能終端所發(fā)送來的試衣指令開放試衣調(diào)用權(quán)限給客戶的智能終端；

第三方試衣平臺根據(jù)所述客戶的實際體態(tài)參數(shù)以及已存儲的各服裝樣本的服裝參數(shù)作初步匹配，以篩選得到匹配客戶實際體態(tài)參數(shù)的推薦服裝樣本及對應(yīng)的推薦服裝樣本虛擬試衣模型，并將第三方試衣平臺已存儲的所有服裝樣本參數(shù)、所有服裝樣本虛擬試衣模型、推薦服裝樣本以及推薦服裝樣本虛擬試衣模型推送給客戶的智能終端；

其中，人體虛擬試衣模型的構(gòu)建過程包括如下步驟4-1至步驟4-5：

步驟4-1，第三方試衣平臺提取人體三維樣本模型的三維樣本體態(tài)參數(shù)，并生成包括有各三維樣本體態(tài)參數(shù)的三維樣本體態(tài)參數(shù)集合；其中，設(shè)定三維樣本體態(tài)參數(shù)集合標記為S'，三維樣本體態(tài)參數(shù)集合S'中的各三維樣本體態(tài)參數(shù)標記為s'_n，S'＝{s'_n}，n＝1,2,…,8；S'＝{身高參數(shù)，脖子粗細度參數(shù)，肩寬參數(shù)，臂長參數(shù)，胸圍參數(shù)，腰圍參數(shù)，臀圍參數(shù)，腿長參數(shù)}；s'_n為三維樣本體態(tài)參數(shù)集合S'中的第n個三維樣本體態(tài)參數(shù)；

步驟4-2，第三方試衣平臺根據(jù)客戶的八個實際體態(tài)參數(shù)，生成客戶的實際體態(tài)參數(shù)集合，并分別得到對應(yīng)各實際體態(tài)參數(shù)的校正參數(shù)ν_n；其中，客戶的實際體態(tài)參數(shù)集合標記為S，S＝{身高參數(shù)，脖子粗細度參數(shù)，肩寬參數(shù)，臂長參數(shù)，胸圍參數(shù)，腰圍參數(shù)，臀圍參數(shù)，腿長參數(shù)}；ν_n表示與三維樣本體態(tài)參數(shù)s'_n相對應(yīng)的客戶實際體態(tài)參數(shù)的校正參數(shù)；客戶實際體態(tài)參數(shù)集合S中的實際體態(tài)參數(shù)記為s_n；ν_n＝s_n-s'_n；

步驟4-3，第三方試衣平臺根據(jù)三維樣本體態(tài)參數(shù)以及對應(yīng)的客戶實際體態(tài)參數(shù)的校正參數(shù)，計算得到構(gòu)建人體三維樣本模型時的微調(diào)整修正參數(shù)；其中，人體三維樣本模型的微調(diào)整修正參數(shù)標記為θ_n：

${\mathrm{\θ}}_n={\left(\frac{s_n}{s_n^{\′}}\right)}^2(\frac{\underset{k=1}{\overset{8}{\Σ}}{s}_k}{\underset{k=1}{\overset{8}{\Σ}}{s}_k^{\′}}\·\frac{\underset{k=1}{\overset{8}{\Π}}{s}_k}{\underset{k=1}{\overset{8}{\Π}}{s}_k^{\′}});n=1,2,\mathrm{...},8;$

其中，微調(diào)整修正參數(shù)θ_n對應(yīng)著客戶的實際體態(tài)參數(shù)集合S中的第n個實際體態(tài)參數(shù)s_n；

步驟4-4，第三方試衣平臺根據(jù)三維樣本體態(tài)參數(shù)s'_n、客戶實際體態(tài)參數(shù)s_n的校正參數(shù)ν_n以及構(gòu)建人體三維模型時的微調(diào)整修正參數(shù)θ_n，得到構(gòu)建人體三維模型時對應(yīng)客戶實際體態(tài)參數(shù)的構(gòu)建誤差允許參數(shù)；其中，與客戶的實際體態(tài)參數(shù)s_n相對應(yīng)的構(gòu)建誤差允許參數(shù)標記為Ω_n：

${\mathrm{\Ω}}_n=\frac{1}{2}\·(\frac{\underset{k=1}{\overset{8}{\Π}}({\mathrm{\θ}}_k\·s_k)}{\underset{k=1}{\overset{8}{\Π}}{s}_k}+\frac{\underset{k=1}{\overset{8}{\Σ}}({\mathrm{\θ}}_k\·s_k)}{\underset{k=1}{\overset{8}{\Σ}}{s}_k})\·\frac{s_n}{s_n^{\′}};n=1,2,\mathrm{...},8;$

步驟4-5，第三方試衣平臺根據(jù)客戶實際體態(tài)參數(shù)s_n、客戶實際體態(tài)參數(shù)的校正參數(shù)ν_n以及構(gòu)建人體三維模型時的微調(diào)整修正參數(shù)θ_n，構(gòu)建得到對應(yīng)客戶的人體虛擬試衣模型；其中，n＝1,2,…,8；s″_n為人體虛擬試衣模型中對應(yīng)客戶實際體態(tài)參數(shù)s_n的體態(tài)參數(shù)，s'_n為人體三維樣本模型中的三維樣本體態(tài)參數(shù)；θ_n為構(gòu)建人體三維模型時的微調(diào)整修正參數(shù)，ν_n為客戶實際體態(tài)參數(shù)的校正參數(shù)；

步驟5，智能終端對第三方試衣平臺所發(fā)送來的所有服裝樣本虛擬試衣模型以及推薦服裝樣本虛擬試衣模型進行自適應(yīng)地調(diào)整比例，以在智能終端上清晰顯示；客戶在智能終端上選擇自己喜愛的服裝樣本虛擬試衣模型后，將選擇的服裝樣本虛擬試衣模型自適應(yīng)的調(diào)整后得到服裝樣本虛擬試衣匹配模型，并將服裝樣本虛擬試衣匹配模型套置到自己的人體虛擬試衣模型上，以通過調(diào)整人體虛擬試衣模型的旋轉(zhuǎn)角度觀察穿著效果，同時由第三方試衣平臺將客戶對服裝樣本參數(shù)的調(diào)整實時地反饋給對應(yīng)的服裝設(shè)計端進行保存；

其中，所述智能終端自適應(yīng)地調(diào)整客戶選擇的服裝樣本虛擬試衣模型以獲取服裝樣本虛擬試衣匹配模型的過程包括如下步驟5-1至步驟5-5：

步驟5-1，智能終端設(shè)置客戶選擇的服裝樣本虛擬試衣模型的預(yù)設(shè)形變調(diào)整閾值P_clothes以及服裝樣本虛擬試衣模型的自適應(yīng)形變比例R，根據(jù)客戶的實際體態(tài)參數(shù)P_user設(shè)置服裝樣本虛擬試衣模型在水平方向的最大形變指標S_max以及最小的形變指標S_min；其中，服裝樣本虛擬試衣模型的預(yù)設(shè)形變調(diào)整閾值一一對應(yīng)著服裝領(lǐng)口大小、服裝寬度、服裝長度和服裝袖長；

步驟5-2，智能終端計算獲取對應(yīng)服裝樣本虛擬試衣模型在虛擬化試衣時的服裝參數(shù)的自適應(yīng)試衣形變比例R；其中：

當P_user≥P_clothes時，該服裝樣本虛擬試衣模型對應(yīng)的服裝參數(shù)的自適應(yīng)試衣形變比例R調(diào)整為

當P_user<P_clothes時，該服裝樣本虛擬試衣模型對應(yīng)的服裝參數(shù)的自適應(yīng)試衣形變比例R調(diào)整為

步驟5-3，智能終端對服裝樣本虛擬試衣模型進行分片處理，以將服裝樣本虛擬試衣模型分成多個虛擬服裝分片，從而構(gòu)建服裝樣本虛擬試衣模型的虛擬服裝分片集合；

步驟5-4，智能終端針對虛擬服裝分片集合中的每個虛擬服裝分片，獲取每個虛擬服裝分片上相鄰質(zhì)點之間的距離以及速度情況，從而得到每個虛擬服裝分片上各質(zhì)點的位移：m＝1,2,…,M；

其中，S_m,i表示第m個虛擬服裝分片上質(zhì)點i的位移，d_m,i,j表示第m個虛擬服裝分片上相鄰的兩個質(zhì)點i與質(zhì)點j之間的距離，V_m,i表示第m個虛擬服裝分片上質(zhì)點i的速度，V_m,j表示第m個虛擬服裝分片上質(zhì)點j的速度；ρ_m,i表示表示第m個虛擬服裝分片上質(zhì)點i處的密度，g表示客戶所處位置的重力加速度；M表示虛擬服裝分片集合中虛擬服裝分片的總數(shù)量；

步驟5-5，智能終端命令所得每個虛擬服裝分片上各質(zhì)點按照對應(yīng)的位移距離進行移動，得到自適應(yīng)調(diào)整后的服裝樣本虛擬試衣匹配模型；

其中，S'_m,i表示第m個虛擬服裝分片上質(zhì)點i移動后的位置，表示第m個虛擬服裝分片上質(zhì)點i的自適應(yīng)調(diào)整前的初始位置，S_m,i表示第m個虛擬服裝分片上質(zhì)點i的位移，R表示服裝樣本虛擬試衣模型的自適應(yīng)調(diào)整形變比例；

步驟6，客戶根據(jù)步驟5中所觀察的虛擬試衣效果，通過智能終端調(diào)整人體虛擬試衣模型的運動狀態(tài)以及通過調(diào)整智能終端上的放大和/或縮放按鈕，由智能終端自適應(yīng)地調(diào)整人體虛擬試衣模型在匹配虛擬服裝后的膚色情況，以進一步觀察人體虛擬試衣模型在運動狀態(tài)下的虛擬試衣效果，從而實現(xiàn)客戶基于智能終端的虛擬化試衣；

其中，所述智能終端自適應(yīng)地調(diào)整人體虛擬試衣模型在匹配虛擬服裝后的膚色情況包括如下步驟6-1至步驟6-3：

步驟6-1，智能終端預(yù)設(shè)以客戶面部作為膚色調(diào)整的參考區(qū)域，智能終端通過開啟其外置攝像頭獲取到客戶面部的膚色平均值，并以所得客戶面部的膚色平均值與預(yù)設(shè)皮膚漸變系數(shù)之間的乘積作為客戶的人體膚色均值；其中，客戶的人體膚色均值標記為客戶面部的膚色平均值標記為預(yù)設(shè)皮膚漸變系數(shù)標記為ε；0.5≤ε≤1；

步驟6-2，智能終端根據(jù)人體虛擬試衣模型的膚色平均值以及所得客戶人體膚色均值計算得到人體虛擬試衣模型試穿時的膚色匹配指數(shù)；其中，人體虛擬試衣模型試穿時的膚色匹配指數(shù)標記為J，

步驟6-3，智能終端以所得膚色匹配指數(shù)J作為對人體虛擬試衣模型上各區(qū)域處像素值的渲染放大值，并渲染放大后的結(jié)果作為人體虛擬試衣模型上對應(yīng)各區(qū)域的像素值；其中，人體虛擬試衣模型上具有G個區(qū)域，G個區(qū)域中的第g個區(qū)域處像素值標記為I_g，第g個區(qū)域處像素經(jīng)渲染放大后的結(jié)果標記為I'_g，I'_g＝I_g·J；1≤g≤G。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于智能終端的虛擬化試衣方法，其特征在于，所述客戶對智能終端的各種操作是基于智能終端識別客戶手勢實現(xiàn)的。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于智能終端的虛擬化試衣方法，其特征在于，所述第三方試衣平臺存儲客戶通過智能終端對服裝樣本虛擬試衣模型的服裝參數(shù)、虛擬試衣背景和虛擬穿戴配飾的調(diào)整記錄。

4.根據(jù)權(quán)利要求1至3中任一項所述的基于智能終端的虛擬化試衣方法，其特征在于，所述智能終端為手機終端或平板電腦。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于智能終端的虛擬化試衣方法，其特征在于，在步驟3中，所述虛擬試衣背景數(shù)據(jù)庫至少包括春天試衣背景、夏天試衣背景、秋天試衣背景、冬天試衣背景、明亮試衣背景、陰暗試衣背景、雨景試衣背景、雪景試衣背景、風(fēng)景試衣背景、商務(wù)試衣背景和休閑試衣背景；服裝樣本虛擬試衣模型能夠根據(jù)不同的服裝材料質(zhì)地展示服裝的搖擺、下垂、褶皺、伸縮和膨脹狀態(tài)。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于智能終端的虛擬化試衣方法，其特征在于，在步驟5中包括：客戶根據(jù)個人喜好，在虛擬試衣背景數(shù)據(jù)庫中選擇喜歡的虛擬試衣背景對人體虛擬試衣模型進行背景渲染，以展示穿著有服裝樣本虛擬試衣模型的人體虛擬試衣模型在該虛擬試衣背景下的穿著效果；客戶根據(jù)個人喜好，在虛擬穿戴配飾數(shù)據(jù)庫中選擇喜歡的虛擬穿戴配飾移動至人體虛擬試衣模型上的合適位置，以展示穿著有服裝樣本虛擬試衣模型的人體虛擬試衣模型穿戴虛擬穿戴配飾時的穿著效果。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于智能終端的虛擬化試衣方法，其特征在于，在步驟6之后還包括：

步驟7，客戶在對虛擬試衣效果滿意后，客戶通過智能終端選中滿意的服裝樣本虛擬試衣模型并由智能終端顯示對應(yīng)該滿意服裝樣本虛擬試衣模型的服裝樣本參數(shù)以供客戶進一步確認；

步驟8，客戶確認虛擬試衣效果滿意且確認此時調(diào)整的服裝參數(shù)后，客戶選擇購買該服裝樣本參數(shù)對應(yīng)的實體服裝，通過智能終端將服裝費用轉(zhuǎn)賬給第三方試衣平臺進行暫時保管后，第三方試衣平臺將客戶滿意且確認購買的穿著有服裝樣本虛擬試衣模型的人體虛擬試衣模型發(fā)送給客戶的智能終端，以方便客戶隨時利用智能終端離線觀察該服裝樣本虛擬試衣模型所對應(yīng)的虛擬試衣效果；

步驟9，第三方試衣平臺發(fā)送客戶已支付服裝費用的通知信息以及客戶的聯(lián)系地址發(fā)送給該服裝樣本所對應(yīng)的服裝設(shè)計終端，以提醒對應(yīng)的服裝廠準備生產(chǎn)、發(fā)貨；

步驟10，服裝廠根據(jù)其服裝設(shè)計終端已保存的客戶所確認的服裝參數(shù)加工實體服裝，并根據(jù)客戶的聯(lián)系地址將加工后的實體服裝寄送給客戶；客戶接收到實體服裝后，發(fā)送確認收貨信息給第三方試衣平臺，以由第三方試衣平臺將暫時保管的服裝費用轉(zhuǎn)至服裝廠的收款賬戶，從而完成對虛擬化試衣效果滿意服裝的購買操作。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于智能終端的虛擬化試衣方法，其特征在于，所述智能終端上具有獲取操作者手指表面濕度情況的濕度采集器；所述智能終端根據(jù)所采集的手指表面濕度數(shù)據(jù)以判斷當前操作者的心理狀態(tài)，并由智能終端生成對應(yīng)操作者心理狀態(tài)的虛擬試衣背景。

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于智能終端的虛擬化試衣方法，其特征在于，在步驟5中，所述客戶根據(jù)智能終端顯示的所有服裝樣本參數(shù)、所有服裝樣本虛擬試衣模型、推薦服裝樣本以及推薦服裝樣本虛擬試衣模型，選擇客戶喜歡的服裝樣本和/或?qū)?yīng)的服裝樣本虛擬試衣模型，并在智能終端上通過調(diào)用第三方試衣平臺中的虛擬試衣背景數(shù)據(jù)庫和虛擬穿戴配飾數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)將人體虛擬試衣模型、服裝樣本虛擬試衣模型、虛擬試衣背景數(shù)據(jù)庫和虛擬穿戴配飾同時在智能終端上顯示給客戶進行試衣調(diào)整操作。