中文摘要：

立体剪裁是目前服装界的主流设计方式，它以人体模型为基础进行立体造型，造型能力强且非常直观，在裁剪的同时就能看到成型效果，设计出的服装不仅穿着舒适贴身，而且可以更好的展现人体的曲线之美。但立体剪裁的计算机仿真技术由于涉及到复杂离散曲面拟合和造型的难题，目前国内外的研究还没有取得实质性的进展。因此本项目研究利用离散微分几何性质进行离散曲面的变形和分片参数化等领域的关键理论及算法研究，提出一种基于数据重用的三维服装立体剪裁的计算机仿真技术，对于传统方式中从立体裁剪到成衣生产的关键过程从别布到纸样制作给出了计算机仿真解决方案。该方法不但可以减少基于物理模拟的服装仿真技术的庞大计算量，而且对主流的服装设计方法-立体剪裁的计算机仿真给出了一个较好的实现方案，可极大地推动三维服装CAD系统真正进入实用化阶段。

结论摘要：

三维服装建模在计算机辅助服装设计领域、虚拟试衣和影视动画领域有着广泛的应用，因而近年来得到了学术界和业界的广泛关注。然而在如何生成符合人体实际需要的三维服装模型方面，仍然存在一些有待解决的关键问题。针对于此，本课题在三维服装快速及真实感建模等方面进行了研究，构建了三维虚拟试衣系统原型。主要有以下几个方面工作: 1)针对柔性织物各向异性的特征，提出了一种基于离散微分几何能量优化的三维织物网格变形模型，使得织物在变形过程中能较好地保持几何细节特征，达到较为逼真的柔性织物变形效果。在织物网格拉伸和弯曲的局部变形中，构建带有几何特征约束的非线性能量函数，并在二次变形能量优化下进行数值求解。通过动态调整权重策略进行权重优化，建立适用于柔性织物的动态变形机制。该方法具有较好的鲁棒性，有效获得柔性织物的变形效果。 2)针对个性化人体建模重建成本过高、耗时多等问题，本课题在大量分析人体体型数据的基础上，提出了非均匀参数化形变算法。结合预定义参数获取人体模型各部分原始数据，利用全局形变产生初始化三维人模，根据实际人体数据对三维人体模型各部位进行局部形变，最终实现三维人体模型重建。实验结果表明，通过对比不同预定义参数进行形变的结果，此算法构建的人模在整体变形中未出现网格移位或穿透错误，局部变形自然平滑且重构速度快，具备了个性化三维人模快速重构的能力，同时构建出的人模对人体关键部位（胸、腰等）的刻画更为准确，适宜于更准确的展示虚拟试穿的效果。 3)针对三维服装建模复杂且成本过高等问题，本课题提出了一种基于二维图片的自动快速建模方法。通过轮廓提取算法获取服装外轮廓作为二维样片，采用机器学习方法从轮廓中判断分析曲边端点并用于分割样片轮廓，利用三维人模投影关系实现自适应判断缝合对应关系，最终实现自动化三维服装建模。通过对不同服装类型的样本数据的训练与学习，该算法的曲边端点判断结果具有较高的准确性与适应性，较少的计算量，具备了基于前后服装图片自动快速建模的能力。 本课题是从实际应用出发，进行研究理论模型和数值计算方法研究，再将研究结果应用到实践中进行检验。项目的研究成果包括发表学术论文、申请发明专利和人才培养。在产业化应用方面，依托本项目，项目组目前正与广州唯品会科技有限公司合作，计划将具有真实感效果的三维服装在唯品会电子商务平台上进行应用，以推动三维虚拟试衣系统的真正实用化。