基于体型测量的服装导购策略的研究

曹丹雯　陈建新　葛梦婷

摘要：网络购物因便利快捷而大受欢迎，但随之而来的服装选择与舍身度问题则令人困扰。基于这一现状，提出一种新型服装网购模式即基于人体体型参数测量下的精准导购。通过拍摄实验得出最佳拍摄场景，并对真实图片进行测量，分析得出不同模式下的体型测量参数，以此为基础搭建模拟网购平台，允许用户上传照片，并实现体型尺寸计算；允许商户上传标定有适宜尺寸的服装，以实现自动匹配与推送。

关键词：体型测量；服装参数；自动匹配；精准导购

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）22-0253-03

据阿里研究院与伟雅网商俱乐部联合发布《中国电子商务园区研究报告（2016）》显示，截止到2016年3月，全国电子商务园区数量达1122家，同比增长约120%，显示全国电子商务园区建设热潮仍在持续。进入网络时代，生活节奏越来越快，人们都喜欢通过网络来进行便捷购衣。而与火热的网络服装销售市场呈现出巨大反差的则是网上服装销售居高不下的退货率。就《服装网购的退换货原因调研》数据显示网络服装购物中没有退换货经历的人数仅占23.04%，67.65%的网民表示有1-5次退换货经历，其中服装尺寸不合身在退货理由中位居榜首占71.08%。就此现状研究者构建一种新型网络服装销售模式，旨在通过设备对用户正面、侧面图像的进行采集，通过不同的体型测量模式得出用户体型参数。搭建模拟网购平台，立足于商家与用户的共同需求，实现服装的准确匹配，以满足大数据化下的个性生产。

1体型测量模式的提出

1.1现有网络服装导购模式的弊端

现有的网络服装购物平台，往往以商家上传照片、用户挑选为基本流程，以服装照片展示、模特上装效果图展示为基本营销手段。此时往往会出现同样的服装模特上身效果极好，而买家则并不合身，这样的情况在高速发展的互联网购物时代并不少见。究其根本一是尺码选择的失误，二是相同尺码下个人体型数据的差异性。当今的服饰大多以S、M、L、XL、XXL等进行区分，以女性服装为例对应数据如下：

从表中我们不难发现，这些尺码仅仅只是在身高、胸围、腰围、臀围等方面做了粗略的区分。实际上刨除尺码选择的失误，个人体型参数仍有极鲜明的差异性，就拿胸围为例，粗略的与下胸围，往往上下胸围的差异会直接影响服装在胸围尺寸上的合身度。另外身高这一笼统的尺寸也有待商榷，身高反映了人的总长，而不能精确的反映头、颈、上身、腰高、腿等部位的数据，因而就算两个相同身高的人在体型数据中也会有个体差异，势必会造成服装的不合身。网络购物时服装所具备的尺码指标只是一个大致的参数，是不能满足个体的个性化需求的，这也导致网络购物服装不合身的一大重要因素。

1.2新导购模式的构建

为进一步提升服装合体度，新的导购模式逐步提出。较为有代表性的是eBay商城推出在线3D虚拟试衣间服务，即应用虚拟模特，以用户自主输入三维信息为基础，选择相对应的模特，实现虚拟试衣。这种模式相较于传统的照片展示更具直观性，方便用户直观的感受试穿效果，在一定程度上也有利于提高服装的合身度，但这种模式中用户输入的参数信息仍然极为有限，仅考虑三维信息，离精准导购仍有一定的距离，难以保证服装完全合身。众所周知，服装制图中的点、线、面是根据人体结构的点、线、面而定的，因而对于人体体型定位点的细化有利于提高服装的合身度，比如精确上胸围下胸围，腰宽，肩宽等。项目组试图通过手工测量、实验比对，探索出精准的体型测量模式，细化人体体型定位点，与服装参数进行细化对比，立足于精确人体体型参数，使每个人的人体数据化，更大程度上与服装进行匹配，并在收集一定量的数据基础上对人体体型进行精准划分，实现大数据下的精准服装導购。

2新型体型测量模式

2.1体型测量模式的类型

传统体型测量模式：传统体型测量模式主要以手工测量为主，只要通过测量工具对人体各部位进行接触性测量，得出人体大致数据。

新型体型测量模式：以CCD照相机为工作原理，通过非接触式人体特征参数快速测量，获取被测量人若干张正、侧、背面全身清晰同背景照片，通过对照片图像预处理，利用差分法得到二值化图像；通过人体特征区域分割与定位原理和实现方法，给出实现算法流程图，识别出人体特征点；利用模型法，参照法推导出从图像像素计算人体特征尺寸的公式。

2.2新型体型测量模式的具体流程

1）用户在主界面上传清晰的正面照和侧面照并选择照片模式及传统袜衣、比基尼泳衣、宽松式服装等。根据项目组前期的研究，我们通过实地测量，真人比对，模拟用户在各种着装模式下的体型数据测量误差，经过比对我们发现在单一背景下拍摄的照片更有利于人体体型轮廓的提取，我组主要采用单一颜色的绿布为背景对模特的不同着装模式进行拍摄和分析，我们对宽松外衣，日常紧身衣，袜衣，比基尼泳衣的着装模式进行了研究。通过数据分析我们发现宽松外衣模式下，数据误差值最大，泳衣及袜衣模式数据误差值最小，但由于这两种模式着装比较暴露，一部分用户接受起来比较困难，因而网站建立时，信息的保密制度便极为关键，对于接受不了的用户，项目组认为紧身衣模式也可以考虑，对于网站会员甚至可以有商家准备袜衣进行赠送，以保障用户信息的准确提取。图片如下：

2）计算机式提取人体轮廓、人体体型特征点

3）计算机根据照片模式选择相应的计算公式计算分析得出人体体型数据

4）计算机将人体体型参数呈现在主界面反馈给用户

2.3新型体型测量模式的优势

1）非接触性测量

所谓的非接触性测量指的是，项目组在手工采集人体样本数据的基础上，通过定位点测量，收集不同模式下服装计算人体体型参数的方法，刨出误差，获得不同模式下的测量方法。体型测量模式的理念基于计算机扫描技术的发展，仅需要通过用户上传的正面照和侧面照，采集人体轮廓，并将相应人体数据点进行提取，带入到公式中便可以得出准确的人体体型参数。这样的方式弥补了传统手工测量中难免引起尴尬的不足，在非接触的模式下实现准确的数据提取。这样的方式是便利的是符合大众心理的，尤其满足了女性顾客对于服装采集的需求，也满足用户便利购物的理念。

2）高效快捷

随着高速信息时代的发展，人们的工作效率和生活节奏都开始加快，之所以线下购物开始受到线上购物的冲击，也是因为网络购物相较于传统购物而言更加快捷便利，少了实体店试穿挑选的费时流程，而通过选取虚拟物品等待线下收货，节约了挑选的时间。体型参数应用于服装导购也是出于节约时间这一理念，在计算公式合理可行的基础上，体型测量模式从获取图像资源，识别人体轮廓，提取人体体型特征点，节约了手工测量数据的时间，避免了用户采用传统方法通过运用卷尺等工具详细了解到自己的数据。从数据运算到数据导出都是由电脑完成的，电脑运算速度相较于传统计算更为快捷，所导出的数据在计算公式合理的情况下也更为精确，避免了客户花大量的时间去等待，力求高效率高准度。

3）精准购物

传统服装码数较少，S.M.L.XL这些女性服装尺码的数据范围相对也比较宽泛，难以满足个体的需求，导致服装在一定程度上的不合身，新型的体型测量模式在人体特征点的提取上有所增加，将传统区分S.M.L.XL的身高，胸围，腰围，臀围这几个参数进行扩张和细化，使得码数更为精确具体，满足顾客的购物需求。我们根据新型体型测量模式提出以下尺码：

3人体体型参数与服装导购

3.1现有网络购物平台的购物模式

伴随着电子信息技术的发展，网络购物也逐步完善。现有的网络购物大致上来说就是用户提出需求，在电脑的自主筛选下将符合用户输入的关键词的服装进行陈列，再由用户进行挑选。在这种购物模式的指引下用户输入的关键词是有限的，譬如服装类型，款式，颜色等笼统的概念性名词，很难涉及到对于体型参数的需求。因而现有的网络购物模式下往往会出现这样的情况，即用户观看时觉得这件衣服的上身效果是好的，但真正穿在身上后才发现尺码与自身是不匹配的。即便是商家出示了服装尺码的各项数据，例如衣长、肩宽等，当用户选择与自身相对的尺码进行购买时，还是会遇到多种多样的问题，例如尺码一样但模特穿着就是要比自己买来穿着好看，这其实是因为服装尺码所展示的信息是不完全的，只是对于体型最基本而笼统的概述，难以满足用户自身所特定的需求。因而传统的网络购物模式存在着不可变避免的致命缺陷，我项目组成员也致力于在这方面有所突破与改进。

3.2新型网络购物平台的购物模式

电子化量身定制服装eMTM（Electronic Made toMeasure）是21世纪新兴起的一種服装生产方式，它利用现代三维人体扫描技术、计算机技术和网络技术将服装生产中的人体测量、体型分析、款式选择、服装设计、服装定购、服装生产等各个环节有机地结合起来，实现高效快捷的数字化服装生产。我们所推崇的网络购物流程如下：

1）商家将服装上传至购物平台并标注有人体体型特征点所要求的各项数据；

2）电脑对商家所上传的服装图像按类型和特征点的数据进行分类整理；

3）用户上传照片并得到人体体型参数；

4）用户输入购物需求即想要购入的服装类型、颜色、款式等的需求；

5）电脑根据用户体型参数匹配相应合适的服装，在根据用户对于服装的需求进行进一步的筛选；

6）用户挑选合适的服装并进行购买。

3.3新型网络购物平台的购物模式的优点

基于上述理念和设想的阐述，新型网络购物平台的购物模式应就有以下优点：

1）实时反馈用户信息；

2）最大程度上精准的满足用户需求，保证用户可以购买到合适能穿的服装；

3）提高购买效率，减少应服装不合身而产生的退货率。

新型的网络购物模式虽然仍不能像亲自在实体店试穿一样做到让用户放心，但是这种基于对于人体体型参数的提取而匹配相对应的，却可以看做是真人试衣一样精准。通过用户上传一张清晰正面照，一张清晰的侧面照经过电脑的计算，匹配公式，得出用户的人体体型数据。在照片上传界面的下方向用户反馈其本人体型数据，来匹配用户所能适合的服饰。根电脑再在之前所筛选的服装中根据用户需求进行进一步的筛选，以保证此次电脑所匹配的是用户既能穿的，又满足用户需要的服装。电脑的后台自动收集用户体型数据，但这一部分数据只是作为一个体型样本记录在档，并不会外传。甚至在搜集足够多的信息之后，经电脑提取归类会发现许多相似甚至说是完全一样的信息，那么此时就可以实现大数据下的个性生产，即购物高峰期用户提前将心仪的产品加入购物车，电脑将这部分用户的体型参数进行整理反馈给商家，商家根据准确的数据提前生产一批满足部分体型相似或是接近的用户的需求的服装。这样既可以实现个性化生产，保证服装绝对适合每一个用户，又可以满足电子信息化时代对于大数据处理的需求，提高商家生产有效服装的比例。导购平台主页参考下图建设方案：

4感想与反思

基于人体体型参数的服装导购模式的确可以实现大数据下的精准导购，同样的可以满足消费者合体性虚拟试衣的网络服装定制系统是服装电子商务产业的发展趋势，而我们所提出的这一理念便是基于这一电子产业的发展趋势，对于未来更好的构建这一平台，数据的支持是必不可少的，基于更多的数据，得出更为准确的分析，实现尽可能的数据统合，致力/于最后实现大数据化下的个性化生产。基于上述分析我们可以发现这个方法既实现简单，又可以直观的满足用户的需求，能通过精准的数据，为服装合体性评价以及用户满意的购物体验打下坚实的基础，具有广泛的应用前景。项目目前最大的问题在于收集的信息仍不够多，我们也致力于采集更多样本，提取更多数据，分析各类体型参数所占百分比，进一步完善相关网页的制作理念，实现视觉上的优化。