一种个人穿搭智能推荐方法技术

本发明专利技术涉及3D扫描技术领域，具体公开了一种个人穿搭智能推荐方法，包括以下步骤：3D扫描用户，生成体型模型；获取用户的实际年龄及测试年龄；用户穿上服装时，再次3D扫描，生成所述服装的每一件单品的评价信息与属性定义，建立所述单品的数据库；获取环境参数与时下流行搭配指南；获取用户的日程安排；用户输入搭配要求；结合所述体型模型、所述实际年龄、所述测试年龄、所述数据库、所述环境参数、所述时下流行搭配指南、所述日程安排、所述搭配要求以及用户的性别，以最优算法生成最佳穿搭。本发明专利技术提供的一种个人穿搭智能推荐方法，采取最优算法为用户推荐最优穿搭，比用户自身搭配能够更合理、更符合气质。

【技术实现步骤摘要】
一种个人穿搭智能推荐方法
本专利技术涉及3D扫描
，尤其涉及一种个人穿搭智能推荐方法。
技术介绍
随着中国越来越经济富足以及世界的同一化，时尚成为了永恒的话题，为了搭配出多种风格，则需要购买各种各样的单品。在中国这个服装制造业的大国背景下，并且伴随着线上购物的狂欢，越来越多的人成为了“剁手党”，这一切也只是源于人们对时尚越来越关注或者对自身穿搭越来越自由、个性等，人们的衣服越来越多，它们种类不同、风格各异，每天出门如何穿搭得顺遂心意、升华气质成为新时代的一大难题，特别是对于有选择困难症的人群来讲。
技术实现思路
本专利技术提供一种个人穿搭智能推荐方法，解决的技术问题是，越来越多的人纠结于出门前的穿搭，耗费大量时间，缺乏一种为用户量身定制的智能化穿搭推荐方法。为解决以上技术问题，本专利技术提供一种个人穿搭智能推荐方法，包括以下步骤：S1.3D扫描用户，生成体型模型；S2.获取用户的实际年龄及测试年龄；S3.用户穿上服装时，再次3D扫描，生成所述服装的每一件单品的评价信息与属性定义，建立所述单品的数据库；S4.获取环境参数与时下流行搭配指南；S5.获取用户的日程安排；S6.用户输入搭配要求；S7.结合所述体型模型、所述实际年龄、所述测试年龄、所述数据库、所述环境参数、所述时下流行搭配指南、所述日程安排、所述搭配要求以及用户的性别，以最优算法生成最佳穿搭。进一步地，在所述步骤S2中，所述测试年龄包括软件所测得的外表年龄与内心年龄。更进一步地，在所述步骤S4中，所述环境参数从天气预报类APP中获取。又进一步地，在所述步骤S5中，所述搭配要求包括随机搭配与自选风格。优选地，所述单品包括衣服类、鞋包类和饰品类。本专利技术提供的一种个人穿搭智能推荐方法，结合体型模型、环境参数、时下流行搭配指南、实际年龄、测试年龄以及用户的性别等大数据再根据用户每次的搭配要求，采取最优算法为用户推荐最优穿搭，比用户自身搭配能够更合理、更符合气质，还为用户省去获取时尚信息、环境参数、搭配思考等大把时间与精力，对于有选择困难症的用户来说效果更明显。附图说明图1是本专利技术实施例提供的一种个人穿搭智能推荐方法的步骤流程图。具体实施方式下面具体阐明本专利技术的实施方式，实施例的给出仅仅是为了说明目的，并不能理解为对本专利技术的限定，不构成对本专利技术专利保护范围的限制，因为在不脱离本专利技术精神和范围基础上，可以对本专利技术进行许多改变。参见图1，是本专利技术实施例提供的一种个人穿搭智能推荐方法的步骤流程图。本专利技术实施例提供了一种个人穿搭智能推荐方法，包括以下步骤：S1.3D扫描用户，生成体型模型；S2.获取用户的实际年龄及测试年龄；S3.用户穿上服装时，再次3D扫描，生成所述服装的每一件单品的评价信息与属性定义，建立所述单品的数据库；S4.获取环境参数与时下流行搭配指南；S5.用户输入搭配要求；S6.结合所述体型模型、所述实际年龄、所述测试年龄、所述数据库、所述环境参数、所述时下流行搭配指南、所述日程安排、所述搭配要求以及用户的性别，以最优算法生成最佳穿搭。进一步地，在所述步骤S2中，所述测试年龄包括软件所测得的外表年龄与内心年龄。更进一步地，在所述步骤S4中，所述环境参数从天气预报类APP中获取，包括基本的温度、风力等级、空气质量指数、紫外线强度，其次有湿度、穿衣度、舒适度等。又进一步地，在所述步骤S5中，所述搭配要求包括随机搭配与自选风格，所述自选风格多种多样，例如自然随性风、时尚街拍风、商务精英风、可爱萝莉风、摇滚豪放风、淑女气质风、英伦贵族风、古典飘逸风、成熟雅痞风、搞笑逗逼风、明星模仿风等。在所述随机搭配的最优算法中，所述数据库、所述日程安排、所述环境参数被要求有较高的权重。优选地，所述单品包括衣服类、鞋包类和饰品类，所述衣服类除了常规的衣服、裤子、裙子等还包括帽子、手套、围巾、领带等，所述饰品类包括项链、耳钉、皮带、戒指、手表等。本专利技术提供的一种个人穿搭智能推荐方法，结合体型模型、环境参数、时下流行搭配指南、实际年龄、测试年龄以及用户的性别等大数据再根据用户每次的搭配要求，采取最优算法为用户推荐最优穿搭，比用户自身搭配能够更合理、更符合气质，还为用户省去获取时尚信息、环境参数、搭配思考等大把时间与精力，对于有选择困难症的用户来说效果更明显。上述实施例为本专利技术较佳的实施方式，但本专利技术的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本专利技术的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本专利技术的保护范围之内。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种个人穿搭智能推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：S1. 3D扫描用户，生成体型模型；S2.获取用户的实际年龄及测试年龄；S3.用户穿上服装时，再次3D扫描，生成所述服装的每一件单品的评价信息与属性定义，建立所述单品的数据库；S4.获取环境参数与时下流行搭配指南；S5.获取用户的日程安排；S6.用户输入搭配要求；S7.结合所述体型模型、所述实际年龄、所述测试年龄、所述数据库、所述环境参数、所述时下流行搭配指南、所述日程安排、所述搭配要求以及用户的性别，以最优算法生成最佳穿搭。

【技术特征摘要】
1.一种个人穿搭智能推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.3D扫描用户，生成体型模型；S2.获取用户的实际年龄及测试年龄；S3.用户穿上服装时，再次3D扫描，生成所述服装的每一件单品的评价信息与属性定义，建立所述单品的数据库；S4.获取环境参数与时下流行搭配指南；S5.获取用户的日程安排；S6.用户输入搭配要求；S7.结合所述体型模型、所述实际年龄、所述测试年龄、所述数据库、所述环境参数、所述时下流行搭配指南、所述日程安排、所述搭配要求以及用户的性别，以最优算...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑海琴，
申请(专利权)人：惠州市敦雅科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44