夏 帆，劉 翔

(1.浙江理工大學(xué)服裝學(xué)院，浙江 杭州 310018;2.浙江省服裝工程技術(shù)研究中心，浙江 杭州 310018)

基于服裝設(shè)計要素和法則的智能配搭設(shè)計

夏 帆1，2，劉 翔1

(1.浙江理工大學(xué)服裝學(xué)院，浙江 杭州 310018;2.浙江省服裝工程技術(shù)研究中心，浙江 杭州 310018)

根據(jù)服裝設(shè)計最終效果要求，對設(shè)計師服裝設(shè)計實踐進(jìn)行總結(jié)，確定服裝設(shè)計核心要素、法則，并對設(shè)計要素和法則進(jìn)行排列組合，使其具備計算機運行的邏輯形態(tài);對服裝款式圖形進(jìn)行特征空間聚類和Gamma光照預(yù)處理，完成圖像摳圖、特征值跟蹤計算、相似形搜索、智能匹配等運算功能。結(jié)果表明:在具有圖像搜索和識別能力的計算機程序中，植入設(shè)計師設(shè)計過程中對設(shè)計要素和法則可能出現(xiàn)的變化形態(tài)數(shù)列后，計算機則能在海量數(shù)據(jù)庫中以特征值大小為依據(jù)，迅速找出目標(biāo)對象，并依據(jù)設(shè)計師的思維路徑推薦、排列組合，最終能快速配搭設(shè)計出可與設(shè)計師設(shè)計相媲美的成衣款式。

服裝設(shè)計;設(shè)計要素;設(shè)計法則;圖像識別;智能配搭

服裝智能設(shè)計始于21世紀(jì)初。目前國內(nèi)外對這方面的研究主要從2個角度出發(fā)，第1類多從工藝設(shè)計出發(fā)，在原有CAD基礎(chǔ)上進(jìn)行延伸研發(fā);也有模擬設(shè)計工作及路徑，用計算機建模方式來完成簡單的服裝設(shè)計工作，從理論上實現(xiàn)了計算機模擬設(shè)計師的設(shè)計工作，如朱菊香［1］提出的提取款式圖部件特征信息的方法;王燕珍［2］提出的二維服裝款式圖轉(zhuǎn)化為二維樣版的概念，得到了標(biāo)準(zhǔn)服裝平面款式圖與平面結(jié)構(gòu)圖的數(shù)學(xué)轉(zhuǎn)化模型;Cheng等［3］通過邊緣檢測技術(shù)提取服裝輪廓等形狀特征，實現(xiàn)服裝圖像檢索功能;Zhang等［4］介紹了圖像形狀表達(dá)及描述方法在圖像檢索中的應(yīng)用，李繼云［5］針對款式輪廓信息提取、基于風(fēng)格的分類以及款式的自動拼接提出了系統(tǒng)的解決方案。第2類是將設(shè)計創(chuàng)意思維、設(shè)計目標(biāo)、設(shè)計法則等要求一一列出，不僅解決運算、建模問題，還要求能真正為設(shè)計師應(yīng)用。劉曉剛［6］主持的服裝設(shè)計與信息數(shù)字化研究項目就屬于此類。該項目以設(shè)計師為主導(dǎo)，實行設(shè)計師與計算機專家跨界合作方式，從服裝風(fēng)格研究入手，實現(xiàn)智能化的快速反應(yīng)，以非服裝設(shè)計專業(yè)人士為適用對象，僅限于矢量圖形設(shè)計方法為研究內(nèi)容，以平面二維設(shè)計為呈現(xiàn)手段，系統(tǒng)研究了服裝智能設(shè)計實現(xiàn)的路徑和方法;紀(jì)曉燕等［7］將服裝款式設(shè)計零部件數(shù)字化，徐玥等［8］基于風(fēng)格理念的智能化服裝款式設(shè)計系統(tǒng)從設(shè)計相關(guān)的零部件和風(fēng)格等角度進(jìn)行了探討。以上研究在計算機如何解決形象計算轉(zhuǎn)換方面取得了很大進(jìn)展，但如何將服裝設(shè)計要素、設(shè)計法則進(jìn)行系統(tǒng)梳理使其量化后與計算機圖像識別等技術(shù)有機結(jié)合方面的研究較少。

本文借助近年來信息技術(shù)的發(fā)展成果，充分利用三維技術(shù)、4G網(wǎng)速、移動通訊工具等高科技手段，總結(jié)提煉出適合計算機智能運作的服裝構(gòu)成要素和法則，從2個方面進(jìn)行探討:1)對服裝構(gòu)成要素及其變化關(guān)系和規(guī)律進(jìn)行邏輯結(jié)構(gòu)設(shè)計，形成可供計算機識別的構(gòu)成要素構(gòu)成法和設(shè)計變化規(guī)律;2)把構(gòu)成要素的圖形圖像特征按照設(shè)計要求進(jìn)行專業(yè)分類、分級、特征描述，進(jìn)行圖像圖形識別計算，提取特征值并做關(guān)聯(lián)映射，以實現(xiàn)作為構(gòu)成要素的圖像圖形特征值自動識別，以此完成服裝設(shè)計素材數(shù)據(jù)庫建設(shè)，并將設(shè)計變化規(guī)律進(jìn)行有條件優(yōu)先排列組合設(shè)置，最終由計算機來完成圖像識別和智能配搭設(shè)計。

1 構(gòu)成要素構(gòu)成法和設(shè)計變化規(guī)律

1.1 服裝構(gòu)成要素構(gòu)成

無論服裝款式有多么復(fù)雜，其主要設(shè)計構(gòu)成都離不開七大要素、八大法則。七大要素如圖1所示，既廓形、色彩、材質(zhì)、工藝、裝飾、部件、輔件。八大法則如圖2所示，既對稱、均衡、對比、協(xié)調(diào)、節(jié)奏、旋律、比例、夸張。以此為閾值，設(shè)計師可以展開千變?nèi)f化的設(shè)計方案。

圖1 服裝設(shè)計七大要素Fig.1 Seven elements of fashion design.(a)Three main elements;(b)Four auxiliary elements

圖2 服裝設(shè)計八大法則Fig.2 Eight principles of fashion design

根據(jù)構(gòu)成要素在服裝形制風(fēng)格與視覺形象設(shè)計中的作用，七大服裝設(shè)計要素又可細(xì)分為三大主要素和四大輔助要素。三大主要素負(fù)責(zé)服裝形制和風(fēng)格特征的主要構(gòu)成，四大輔助要素負(fù)責(zé)調(diào)節(jié)服裝形制和風(fēng)格的強弱;而八大服裝設(shè)計法則為款式創(chuàng)新提供美學(xué)依據(jù)和方向。它們之間的組合有一定的規(guī)律可循，這些規(guī)律可以轉(zhuǎn)換成計算機數(shù)碼，由計算機程序負(fù)責(zé)運行，計算機收到需求指令后，通過圖像識別工具從數(shù)據(jù)庫中調(diào)取相關(guān)設(shè)計素材，經(jīng)過計算機對其特征值跟蹤運算，在數(shù)據(jù)庫中按特征值大小自動找到最佳匹配款，從而實現(xiàn)服裝智能設(shè)計。

1.2 設(shè)計變化規(guī)律

1.2.1 三大主要素的4類變化規(guī)律

通過排列組合計算，三大要素可以隨意想象和表現(xiàn)，但在成衣設(shè)計實踐中，三大要素一般遵循如下變化規(guī)律:第1類廓形不變，色彩與材料變;第2類材料不變，廓形、色彩變;第3類色彩不變，廓形、材料改變;第4類三大要素同時變化。前3類變化規(guī)律是在確定某款樣式后進(jìn)行系列設(shè)計延展，適用于較成熟的產(chǎn)品設(shè)計，以保證三大要素中有1種要素得以延續(xù)，第4類方法適用于探索性產(chǎn)品設(shè)計，要求與現(xiàn)有產(chǎn)品拉開距離，適用于新風(fēng)格創(chuàng)立或較大改變原有風(fēng)格款式，具有一定的市場風(fēng)險。

三大主要素的4類變化規(guī)律可以產(chǎn)生8種變化路徑，如某款服裝為C，其變化路徑的數(shù)目為C13+C23+C33=3+3+1=23－1=7種(延展性設(shè)計)，加上第4類全部要素變化(創(chuàng)意性設(shè)計)路徑為8種。

1.2.2 四大輔助要素的5類變化規(guī)律

三大主要素具有獨立成型特性，而四大輔助要素則必須依附于三大要素構(gòu)成才行，不能獨立構(gòu)成服裝，但對服裝風(fēng)格的形成和特色構(gòu)建具有畫龍點睛的效果，因此，四大輔助要素在使用中必須以三大主要素構(gòu)成的風(fēng)格調(diào)性為前提，用八大設(shè)計法則為美學(xué)方向指導(dǎo)，充分發(fā)揮其靈活、小巧、便捷的特點，為服裝設(shè)計錦上添花。在此基礎(chǔ)上，四大輔助要素有以下變化規(guī)律:第1類工藝不變，部件、裝飾、輔件相應(yīng)變化;第2類部件不變，其他三項相應(yīng)變化;第3類裝飾不變，其他三項相應(yīng)變化;第4類輔件不變，其他三項相應(yīng)變化;第5類四項要素都變。其設(shè)計可變化路徑為C14+C24+C34+C44=4+6+4+1=24－1=15種(延展性設(shè)計)，加上第5類全部要素變化(創(chuàng)意性設(shè)計)共有16種設(shè)計變化路徑。

1.2.3 八大設(shè)計法則變化規(guī)律

設(shè)計法則是要素設(shè)計評判的重要依據(jù)和保障。在設(shè)計構(gòu)成中處于戰(zhàn)略性地位。設(shè)計法則與整體風(fēng)格走向直接發(fā)生關(guān)系。八大設(shè)計法代表了8類審美趣味，間隔180°的2個法則成反向關(guān)系，共有4對，其變化成此強彼弱之關(guān)系:1)節(jié)奏性越強，則旋律性越弱;反之旋律性越強，則節(jié)奏性越弱;2)對比越強，協(xié)調(diào)性越弱;3)對稱性越強，平衡性作用越小;4)夸張越大，離常規(guī)比例越遠(yuǎn)。在使用時，須把握以下原則:4對法則構(gòu)成審美調(diào)性，成對的2個法則具有對調(diào)性強弱進(jìn)行微調(diào)作用;每次設(shè)計應(yīng)用以1種法則為主，其他法則為輔;禁止同時等量使用2種或2種以上法則;8類法則無處不在，從整體造型到局部細(xì)節(jié)處理都能看到這種關(guān)系。八大法則變化路徑數(shù)目為C18+C28+C38+C48+C58+C68+C78+C88=28－1=255種。

1.2.4 智能配搭設(shè)計

計算機語言把三大主要素、四大輔助要素、八大法則組合應(yīng)用，每個要素或法則的變化都會產(chǎn)生不同的設(shè)計形式，可得出8×16×255=32640種設(shè)計變化樣式。

七大構(gòu)成要素中每個要素又包含若干種變化因子，以廓形要素為例。廓形要素包含A型、H型、O型、X型、T型5種基本廓形，如圖3所示。將這5種廓形兩兩隨機組合，即可出現(xiàn)37組新廓形，圖4示出其中的5組新廓形。如果把37種變化廓形與以上得出的32640種設(shè)計變化組合，可獲得1207680種變化樣式。

圖3 五大基本廓形Fig.3 Five basic profile.(a)H profile;(b)A profile;(c)T profile;(d)X profile;(e)O profile

圖4 基本廓形組合形態(tài)Fig.4 Profile combination.(a)Type O and H in combination;(b)Type H and T in combination;(c)Type T and H in combination;(d)Type A and H in combination;(e)Type X and T in combination

除了廓形要素具有以上組合變化形態(tài)之外，其余六大構(gòu)成要素中，每一類都有自己的基本因子和可變化組合形態(tài)，如色彩要素中具有色相、明度、純度、彩度等可變因子;材質(zhì)要素中具有纖維紗線、組織紋樣、織造印染等可變因子;部件要素中有領(lǐng)、袖、門襟、下擺、大身衣片等可變因子;工藝要素中有鑲、嵌、拼、貼、繡、印、繪、滾、蕩、盤、堆等可變因子;裝飾要素中具有線跡、省、褶、裥等;輔件要素中有扣、襻、拉鏈、繩、帶等各種緊固件可變因子。每一類可變因子中又有許多可變樣式存在，這些要素中可變因子的各種組合樣式造就了服裝設(shè)計創(chuàng)意無限、變化無窮的可能，看似天文字般的組合設(shè)計方案，可以輕而易舉地通過計算機數(shù)學(xué)運算公式編程來瞬間實現(xiàn)。

2 計算機智能配搭設(shè)框架構(gòu)建

以信息處理與圖形識別技術(shù)為核心，模擬優(yōu)秀服裝設(shè)計師思維和工作方式，通過服裝圖像采集、圖像處理、模糊識別等計算機處理模塊運行，建立服裝快速匹配設(shè)計模型，其基本工作由3部分組成:內(nèi)容選擇、技術(shù)路線、工作流程。

2.1 內(nèi)容選擇

2.2 技術(shù)路線

2.2.1 進(jìn)出口和指令區(qū)

圖5示出用戶交互流程，路線①用戶交互指令傳遞路線，是由UI中發(fā)出的指令工作模塊下達(dá)給3個數(shù)據(jù)庫各層級指令的流程組成。

圖5 技術(shù)工作區(qū)Fig.5 Technology roadmap

2.2.2 后臺工作區(qū)

路線②是本課題核心研究層。圖片處理核心技術(shù)程序從原始圖分類庫→摳后圖片庫→成品圖片庫交替工作，從而形成路線②內(nèi)循環(huán)工作處理路徑。

2.2.3 智能推薦路線區(qū)

路線③是原始圖輸入從路徑②進(jìn)入核心工作區(qū)，經(jīng)過計算機智能化設(shè)計處理后以滿足客戶需求的新款視覺形象回到視屏窗口為終點。

2.2.4 工作流程圖

目前我國的車輛檢測系統(tǒng)一般通過RS232或485接口與上位機通信,采用電纜線的方式實現(xiàn)數(shù)據(jù)的傳輸,存在電路連接復(fù)雜,線纜安裝捆扎費時的缺點,并且在車輛運行過程中容易發(fā)生斷線損壞,降低檢測的可靠性[1]。另一方面,鐵路的不斷提速與發(fā)展,傳統(tǒng)的檢測系統(tǒng)已經(jīng)很難滿足控制精度、傳輸速度以及實時性方面的要求。

圖像識別特征值的提取是流程中的核心環(huán)節(jié)，擬用梯度向量流(gradient vector flow，GVF)場與種子區(qū)域生長(seeded region growing，SRG)［9］法相結(jié)合，設(shè)計出一種適用于服裝快速自動圖像與背景分割的程序，用此方法從原始圖庫中提取目標(biāo)服裝圖片標(biāo)樣，對服裝圖片進(jìn)行二值化處理，然后對二值化的圖片進(jìn)行掩膜處理，最后根據(jù)服裝圖片掩膜對預(yù)處理后的著裝圖片進(jìn)行分割處理，提取相應(yīng)的服裝前景圖像，完成服裝圖片的摳圖，計算機就可以進(jìn)入特征值計算和智能配搭設(shè)計流程，如圖6所示。

圖6 工作流程圖Fig.6 Work flow chart

3 服裝構(gòu)成要素智能配搭方法計算

跟蹤算法用于對服裝構(gòu)成要素中廓型、色彩、材質(zhì)等特征值計算的跟蹤算法，是智能服裝搭配的關(guān)鍵技術(shù)。

3.1 跟蹤算法

對服裝構(gòu)成要素跟蹤，實現(xiàn)服裝款式的識別與推薦，其特征在于所述步驟處理的結(jié)果圖片采用構(gòu)成要素跟蹤得到服裝的要素特征值，具體按照以下步驟實施。

3.1.1 服裝形狀點集X和Y設(shè)定

有2個待匹配的服裝形狀點集X和YX={x1，x2，L，xm}和 Y={y1，y2，L，yn}，對于服裝 X 中任一點xi，計算余下n－1個點相對坐標(biāo)的形狀上下文:hi(k)=#{xj≠ xi:(xj－ xi)bin(k)}k{1，2，L，K}(1)式中:i=1，2，…，m，K為徑向等份數(shù)與圓周等份數(shù)目的乘積。

同理對于衣服點集Y中任一點yj的形狀上下文為hj(k)，則xi和yj之間的匹配代價定義為

3.1.2 初始匹配獲得

利用匈牙利算法［10］最小化2個形狀之間總的匹配代價即可獲得初始匹配。

設(shè)經(jīng)過初始匹配后的形狀點集分別為X={x1，x2，…，xn}和 Y={y1，y2，…，yn}，其中(xi，yi)是初始匹配對。對點集X按照如下方式構(gòu)造中值K-NN圖GX(VX，EX):點集中的每個點xi為圖中1個節(jié)點vi，即VX=v1，…，vn。如果xj和xi滿足下面2個條件則它們之間存在1條邊e(i，j)EX。

1)xj是xi的K最近鄰域中的點;

2)‖xi－xj‖μ，其中μ為VX中節(jié)點之間所有距離的中值，即 μ =med(h，l)VX×VX‖xh－xl‖。

第1個條件描述了最近鄰域結(jié)構(gòu)的特點，而第2個條件限制了由于變形產(chǎn)生的出格點。如果xi不存在K個最近鄰域點，則xi在圖中完全不連通。于是無向圖GX(VX，EX)對應(yīng)的鄰接矩陣為

同理，對點集Y構(gòu)造的無向圖為GY(VY，EY)，對應(yīng)的鄰接矩陣為AY。

3.1.3 Wendy Aguilar和GTM方法

利用Wendy Aguilar提出的GTM方法可以剔除誤匹配點，該方法認(rèn)為應(yīng)用一個簡單的結(jié)構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行迭代可以較高概率地剔除誤匹配點。2個點集對應(yīng)的鄰接矩陣的相似性定義為A=|AX－AY|。于是，2個圖中邊差別最大的列為

點對(xi，yi)被似作誤匹配對，在圖GX和GY中分別剔除這2個節(jié)點后利用剩下的節(jié)點重新計算中值K-NN圖的鄰接矩陣，進(jìn)一步尋找誤匹配點，直到A(i，j)＜ε。剔除誤匹配后得到的2個點集重新整理后表示為 X'={x1'，x2'，L，xk'}和 Y'={y1'，y2'，L，yk'}，其中 k ＜n，用該已知的匹配點集估計TPS模型參數(shù)。

3.2 TPS模型參數(shù)

利用剔除誤匹配后的匹配對估計TPS模型參數(shù)，TPS插值函數(shù)f(x，y)滿足最小化如式(5)所示的彎曲能量函數(shù)的條件。并且具有如下閉合形式的解:

式中:U(r)=r2ln r2為核函數(shù)。TPS的系數(shù)a和w為以下線性方程的解:

式中:Kij=U(‖(xi，yi)－ (xj，yj)‖)，P 的第 i行為，w 和 z是分別由 wi和 zi成的列向量，a=(a1，ax，ay)T。

通過以上算法，使最小化2個形狀之間總的匹配代價即可獲得初始匹配，并根據(jù)計算值的函數(shù)關(guān)系排列出與目標(biāo)對象相似度的排列順序，以供設(shè)計者或消費者選擇，實現(xiàn)從海量數(shù)據(jù)庫里快速找到相匹配的服裝款式，為設(shè)計師和消費者節(jié)省大量時間。

3.3 智能配搭設(shè)計實驗后續(xù)工作

基于服裝構(gòu)成要素的圖像識別和智能配搭設(shè)計模型，對女式套裝進(jìn)行實驗性配搭設(shè)計，如圖7所示。在“Choose”上傳單品圖片搜索框中輸入客供參考圖指令，在“Status”中出現(xiàn)上傳款式，按要求點擊“上裝”或“下裝”及下拉菜單中的“單”或“組”，點擊“Start”，計算機在運行約20 s后出現(xiàn)圖8畫面，將目標(biāo)圖從10000張圖的數(shù)據(jù)庫中按款式近似度排序出現(xiàn)在瀏覽框中，結(jié)果顯示工作快速高效，目標(biāo)清晰準(zhǔn)確。

圖7 單品搜索效果Fig.7 Item search results

智能配搭設(shè)計是是智能設(shè)計的第一步，也是最重要的一步，接下去將會做進(jìn)一步細(xì)化功能設(shè)計，具體進(jìn)入到部件配搭設(shè)計、材質(zhì)配搭設(shè)計、工藝配搭設(shè)計等工作程序中。使設(shè)計師從繁瑣的實務(wù)性工作中解放出來，發(fā)揮更大的創(chuàng)意才能作用，他們的價值更多得將體現(xiàn)在對設(shè)計方案策劃(發(fā)出指令)，對設(shè)計結(jié)果的判斷和甄選，從而減少設(shè)計工作中的時間成本，提高常規(guī)設(shè)計效率。

圖8 自動搜索組合匹配效果Fig.8 Automatic search combination matching effect

4 結(jié)論

本文從服裝設(shè)計專業(yè)角度出發(fā)，對適用于計算機程序運行的服裝構(gòu)成要素和法則作了初步梳理和構(gòu)建，對圖像識別技術(shù)運算理論框架和通路進(jìn)行了探討和論證。結(jié)果證明:以設(shè)計師思維和工作路徑為線索，通過對構(gòu)成要素圖形識別和特征值跟蹤計算，從海量數(shù)據(jù)庫中智能抓取目標(biāo)對象，實現(xiàn)智能設(shè)計的構(gòu)想是可行且有現(xiàn)實意義。

本文研究作為智能化設(shè)計集成系統(tǒng)的核心組件，可以與CAD、AUTO CAD、移動APP、三維試衣等系統(tǒng)進(jìn)行鏈接，形成服裝智能設(shè)計集成系統(tǒng)，適用于中小企業(yè)產(chǎn)品開發(fā)設(shè)計師、住店設(shè)計師、個人衣櫥形象師、商店高級導(dǎo)購者等使用。

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Intelligent match design of intelligent collocation based on costume design elements and principles

XIA Fan1，2，LIU Xiang1
(1.School of Fashion Design＆ Engineering，Zhejiang Sci-Tech University，Hangzhou，Zhejiang 310018，China;2.Zhejiang Provincial Research Center of Clothing Engineering Technology，Hangzhou，Zhejiang 310018，China)

According to the demand of clothing design on the final style，the costume design practice from fashion designer was concluded，and the core elements and law of garment design was determined.Meanwhile，the design elements and principles were combined to make them logical for computer operation.By feature space clustering and illumination procession for clothing design graphic，the cutout，calculation of feature value tracking，image similar-type search，and intelligent matching arithmetic functions were completed.The results show that for the computer with the capability of image search and recognition program，if the possible sequence changes form of design elements and principles that possible occurred during designing process are implanted，the computer can quickly find out the target object in the vast database based on feature value size，and recommend，permutation and combination based on the human designer's thinking path.Finally supplement design can be quickly performed that comparable to the apparel design by the designer.

costume design;design element;design principle;image recognition;intelligent match

TS 941.2

A

10.13475/j.fzxb.20150200306

2015－02－02

2015－04－10

夏帆(1964—)，男，副教授。主要研究方向為服裝設(shè)計與服裝藝術(shù)研究。E-mail:xiafan_164453@126.com。