CN108304405A

CN108304405A - 一种信息匹配及推送的方法及装置

Info

Publication number: CN108304405A
Application number: CN201710022648.2A
Authority: CN
Inventors: 不公告发明人
Original assignee: Individual
Current assignee: Individual
Priority date: 2017-01-12
Filing date: 2017-01-12
Publication date: 2018-07-20

Abstract

本发明实施例提供了一种信息匹配及推送的方法及装置，主要是通过获取买方的若干人体成像数据及若干人体真实特征数据，生成所述买方的人体真实空间数据，或得到所述买方的人体平面数据，再与衣物的若干真实尺寸数据或若干平摊的平面数据进行匹配，获得匹配结果，然后向所述买方和/或其他卖方的终端推送一定阈值范围内的所述匹配结果，或所述一定阈值范围内的所述匹配结果相对应的衣物的信息和/或相关信息，由此一来，卖方可以根据买方提供的信息，精准定位买家，将合适于买方的衣物的信息和/或相关信息推送给买方，从而能提高成交率，同时降低卖方的销售成本和买方的选购成本。

Description

一种信息匹配及推送的方法及装置

技术领域

本发明涉及一种信息匹配及推送的方法及装置，主要应用于电子商务领域。

背景技术

目前，买卖双方提供的信息以及对信息处理的方法，并不足以有效地让卖家提供有效的相应信息，也就不足以让买家获得有效的相应信息。比如，上淘宝网购物，用户一般只能根据网方提供的衣服分类去查看“女装”区或“男装”区，在该区里查看“牛仔裤”分区；或直接搜索“牛仔裤”，然后选择男或女的大致尺码，比如M码，接下来一样一样地选看。因为不同款式的衣服，尺码标准可能不一样，并且每个用户的体型都千差万别，用户按这样的方式筛选出来的衣服很多，却无法确切地知道哪一款一定适合自己的肩宽、腰围或臀宽，无法知道合不合身，也无法确定自己穿上某一款衣服后的实际效果(是否合适和好看)。这类问题即使与卖方客服人员沟通也基本上是解决不了的，必须亲身试穿才知道是否合适。于是用户下单买回家来试穿，往往尺码不合适或是穿上后的实际效果不好，又退货，使得物流往返。此外，用户下次再上网购买，依然要重复上述过程。买家不知道哪些衣服是他能穿的，卖家也不知道需要他某一尺寸的衣服是哪些人。如此一来，通常退货率极高，既浪费买方的选购时间和邮递费用，也增加了卖方的人力成本和物流费用，不利于双方买卖。诸如此类提供信息及对信息进行处理的方法，造成了时间、人力、金钱等资源的浪费，不适应移动互联网时代的个性化需求，因此有必要采取一种成本低但行之有效的方法。

发明内容

本发明实施例提供一种信息匹配及推送的方法及装置，方便衣物的若干真实尺寸数据与买方的人体真实或接近真实的空间数据相匹配，从而有助于买卖双方达成交易，降低退货率。

1.本发明实施例提供了一种信息匹配及推送的方法，所述方法可以包括：

获取买方的“人体真实空间数据E”，或通过以下方式至少之一获取所述买方的“人体真实空间数据E”：

(1)获取所述买方的“若干人体真实数据D”，根据“系数a”，从而获取所述买方的“人体真实空间数据E”；

(2)获取所述买方的“若干人体成像数据A”，从而获取所述买方的“若干人体真实数据D”，根据“系数a”，进而获取所述买方的“人体真实空间数据E”；

(3)获取所述买方的“若干人体成像数据A”，并获取所述买方的“若干人体真实特征数据C”，根据“系数a”，从而获取所述买方的“人体真实空间数据E”；

(4)获取所述买方的“若干人体成像数据A”，根据“系数a”，从而合成所述买方的“人体成像立体数据B”，并获取所述买方的“若干人体真实特征数据C”，进而获取所述买方的“人体真实空间数据E”；

(5)获取所述买方的“若干人体成像数据A”，并获取所述买方的“若干人体真实特征数据C”，从而获取所述买方的“若干人体真实数据D”，根据“系数a”，进而获取所述买方的“人体真实空间数据E”；

(6)获取所述买方的“若干人体成像数据A”，并获取所述买方的“若干人体真实特征数据C”，根据“系数a”，从而获取所述买方的“人体真实空间数据E”；

根据所述买方的“人体真实空间数据E”，以及“系数b”，获取所述买方的“人体平面数据F”；

获取衣物的若干平摊的平面数据；

将所述衣物的若干平摊的平面数据与所述买方的“人体平面数据F”进行匹配，获得匹配结果；

向所述买方和/或其他卖方的终端推送一定阈值范围内的所述匹配结果，或所述一定阈值范围内的所述匹配结果相对应的衣物的信息和/或相关信息；

其中，所述“系数a”为所述买方的“人体成像立体数据B”与所述买方的“若干人体成像数据A”之间或所述买方的“人体真实空间数据E”与所述买方的“若干人体真实数据D”之间的定值，所述“系数b”为所述买方的“人体真实空间数据E”与所述买方的“人体平面数据F”之间的比值。

可选的，所述方法可以包括下列至少之一：

(1)所述“若干人体成像数据A”，具体可以为，平面成像数据，或红外成像数据，或3D成像数据，或平面成像中人体或人体一部分的轮廓的横向成像距离和/或纵向成像距离；

(2)所述“若干人体成像数据A”，具体可以为，人体正面或背面成像数据，及侧面成像数据；或，人体正面或背面或侧面的成像数据；

(3)所述获取所述买方的“若干人体真实数据D”，具体为，通过拍摄所述买方的正面照和侧面照，进而得到所述买方真实的正面轮廓和侧面轮廓；

(4)所述进行匹配，具体可以为，整体或局部地放在立体空间坐标系上进行坐标比对；

(5)所述进行匹配，具体可以为，匹配时相结合生成可供立体旋转的整体或部分三维实体模型效果视图，和/或，提取基于所述整体或部分三维实体模型的匹配数据；

(6)所述匹配结果，具体可以为，匹配度不小于预设阈值的匹配结果；

(7)所述卖家，具体可以为，电子商务平台，和/或，衣物生产商，和/或，衣物代理商，和/或，衣物销售商。

可选的，所述方法还可以包括下列至少之一：

(1)所述买方和/或其他卖方通过终端，或通过VR/AR技术和/或其设备，显示所述一定阈值范围内的所述匹配结果，或所述一定阈值范围内的所述匹配结果相对应的衣物的信息和/或相关信息；

(2)所述相对应的衣物不必标注尺寸或码数，所述相对应的衣物被用来表示有这个款式的衣服合身于所述买家；

(3)获取所述买方的“人体真实空间数据E”之外的与所述买方相关的数据；

(4)所述相对应的衣物可以被用来套在人体模型上，以便所述买家查看，所述人体模型既可以是个性化的，也可以是通用的，既可以是静态的，也可以是动态的。

2.本发明实施例还提供了一种信息匹配及推送的方法，所述方法可以包括：

获取衣物的若干真实尺寸数据；

将所述衣物的若干真实尺寸数据与所述买方的“人体真实空间数据E”进行匹配，获得匹配结果；

其中，所述“系数a”为所述买方的“人体成像立体数据B”与所述买方的“若干人体成像数据A”之间或所述买方的“人体真实空间数据E”与所述买方的“若干人体真实数据D”之间的定值。

可选的，所述获取衣物的若干真实尺寸数据，具体可以是，

通过获取所述衣物的若干平摊的平面数据，并根据“系数d”从而获取的，其中所述“系数d”为所述衣物的若干真实尺寸数据与所述衣物的若干平摊的平面数据之间的比值。

可选的，所述方法可以包括下列至少之一：

可选的，所述方法还可以包括下列至少之一：

3.本发明实施例还提供了一种构建个人立体模型的方法，所述方法可以包括：

获取买方的“若干人体真实特征数据C”，或获取所述买方的“若干人体真实数据D”，或获取所述买方的“人体真实空间数据E”，或通过以下方式至少之一获取所述买方的“人体真实空间数据E”：

获取一类人通用的人体立体模型数据；

将所述买方的“若干人体真实特征数据C”，或获取所述买方的“若干人体真实数据D”，或获取所述买方的“人体真实空间数据E”，与所述一类人通用的人体立体模型数据进行比对，获得比对结果；

根据所述比对结果，修改所述一类人通用的人体立体模型数据，形成所述买方的人体立体模型数据，或，根据所述比对结果，修改所述一类人通用的人体立体模型数据，形成所述买方的人体立体模型数据，再根据“系数c”，从而获取所述买方的“人体平面数据F”；

其中，所述“系数a”为所述买方的“人体成像立体数据B”与所述买方的“若干人体成像数据A”之间或所述买方的“人体真实空间数据E”与所述买方的“若干人体真实数据D”之间的定值，所述“系数c”为所述买方的人体立体模型数据与所述买方的“人体平面数据F”之间的比值。

可选的，所述方法还可以包括下列至少之一：

(1)获取衣物的若干真实尺寸数据；

将所述衣物的若干真实尺寸数据与所述买方的人体立体模型数据进行匹配，获得匹配结果；

(2)获取衣物的若干平摊的平面数据；

向所述买方和/或其他卖方的终端推送一定阈值范围内的所述匹配结果，或所述一定阈值范围内的所述匹配结果相对应的衣物的信息和/或相关信息。

所述获取衣物的若干真实尺寸数据，具体可以是，

可选的，所述方法可以包括下列至少之一：

可选的，所述方法还可以包括下列至少之一：

4.本发明实施例还提供了一种信息匹配及推送的装置，所述装置可以包括：

获取单元，用于获取衣物的若干平摊的平面数据，也用于获取买方的“人体真实空间数据E”，或通过以下方式至少之一获取所述买方的“人体真实空间数据E”：

转换单元，用于根据所述买方的“人体真实空间数据E”，以及“系数b”，获取所述买方的“人体平面数据F”；

匹配单元，用于将所述衣物的若干平摊的平面数据与所述买方的“人体平面数据F”进行匹配，获得匹配结果；

推送单元，用于向所述买方和/或其他卖方的终端推送一定阈值范围内的所述匹配结果，或所述一定阈值范围内的所述匹配结果相对应的衣物的信息和/或相关信息；

可选的，所述装置可以包括下列至少之一：

可选的，所述装置还可以包括下列至少之一：

5.本发明实施例还提供了一种信息匹配及推送的装置，所述装置可以包括：

获取单元，用于获取衣物的若干真实尺寸数据，也用于获取买方的“人体真实空间数据E”，或通过以下方式至少之一获取所述买方的“人体真实空间数据E”：

匹配单元，用于将所述衣物的若干真实尺寸数据与所述买方的“人体真实空间数据E”进行匹配，获得匹配结果；

可选的，所述获取衣物的若干真实尺寸数据，具体可以是，

可选的，所述装置可以包括下列至少之一：

可选的，所述装置还可以包括下列至少之一：

6.本发明实施例还提供了一种构建个人立体模型的装置，所述装置可以包括：

获取单元，用于获取一类人通用的人体立体模型数据，也用于获取买方的获取买方的“若干人体真实特征数据C”，或获取所述买方的“若干人体真实数据D”，或获取所述买方的“人体真实空间数据E”，或通过以下方式至少之一获取所述买方的“人体真实空间数据E”：

比对单元，用于将所述买方的“若干人体真实特征数据C”，或获取所述买方的“若干人体真实数据D”，或获取所述买方的“人体真实空间数据E”，与所述一类人通用的人体立体模型数据进行比对，获得比对结果；

生成单元，用于根据所述比对结果，修改所述一类人通用的人体立体模型数据，形成所述买方的人体立体模型数据，或，根据所述比对结果，修改所述一类人通用的人体立体模型数据，形成所述买方的人体立体模型数据，再根据“系数c”，从而获取所述买方的“人体平面数据F”；

可选的，所述装置可以包括下列至少之一：

(1)获取衣物的若干真实尺寸数据；

(2)获取衣物的若干平摊的平面数据；

所述获取衣物的若干真实尺寸数据，具体可以是，

可选的，所述装置可以包括下列至少之一：

可选的，所述装置还可以包括下列至少之一：

7.本发明实施例还提供了一种构建服装网购商业模式的方法，所述方法可以包括：

上述方法或装置中的一个或多个，以及上述可选项中的一个或多个。

本发明所提供的实施例中，主要是通过获取买方的若干人体成像数据及若干人体真实特征数据，生成所述买方的人体真实空间数据，或得到所述买方的人体平面数据，再与衣物的若干真实尺寸数据或若干平摊的平面数据进行匹配，获得匹配结果，然后向所述买方和/或其他卖方的终端推送一定阈值范围内的所述匹配结果，或所述一定阈值范围内的所述匹配结果相对应的衣物的信息和/或相关信息，由此一来，卖方可以根据买方提供的信息，精准定位买家，将合适于买方的衣物的信息和/或相关信息推送给买方，从而能提高成交率，同时降低卖方的销售成本和买方的选购成本。

附图说明

附图1：本发明的一种实施例的一个示意图

附图2：本发明的一种实施例的一个示意图

附图3：本发明的一种实施例的一个示意图

附图4：本发明的一种实施例的一个示意图

附图5：本发明的一种实施例的一个示意图

附图6：本发明的一种实施例的一个示意图

附图7：本发明的一种实施例的一个示意图

附图8：本发明的一种实施例的一个示意图

具体实施方式

下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明的一部分而非全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在说明本发明实施例提供的方法及装置之前，有必要对本发明所涉概念或相关内容进行介绍。

所述“若干人体成像数据A”，可以是平面成像数据，如平面照片、素描等，也可以是人体轮廓数据，还可以是红外成像数据，或3D成像数据，或平面成像中人体或人体一部分的轮廓的横向成像距离和/或纵向成像距离等。获取所述“若干人体成像数据A”的途径，可以是由其本人或他人提供，可以是直接获取，也可以是间接获取，比如所述买方的朋友那里获取，或从网络上获取；可以是主动获取，也可以是被动获取；获取方法包括通过相关的图片(如2D或3D图像)或通过3D扫描仪获得三维实体模型数据。对具体获取途径或方法，本发明实施例不作限制。如采用3D扫描等途径获取成像数据，其也可以等同于下文所述“人体真实空间数据E”。

所述“人体成像立体数据B”，可以是将所述“若干人体成像数据A”转变成为立体形式，但立体形式中包含的与所述“若干人体成像数据A”相关的数据，与所述“若干人体成像数据A”在比例上是近似于或等于1比1的等比关系。如采用3D扫描等途径获取成像立体数据，其也可以等同于下文所述“人体真实空间数据E”。

所述“若干人体真实特征数据C”，可以是指所述买方的人体在真实空间上具有代表性的数据，可以是人的全身、半身、头部、臀部或足部等身体部位的形体特征数据，例如，大到人的身高、体重、肩宽、三围、颈长、颈围、臂长、臂上围、臂下围、腕长、腕围等粗线条信息中的一个或多个，小到某个具体部位的具体三维曲线比如鼻子的具体形状的数据，还包括一些跟人体体型相关的数据，比如体重等。

所述“若干人体真实数据D”，可以不随其他条件的改变而改变，即它在现实生活中是多大，就是多大，比如说70cm，它就是现实生活中的70cm，它包括将真实数据折算成的中间值，比如将衣服的70cm用2表示，将现实生活中的70cm用B表示，那么2和B实际都是现实生活中的70cm。所述买方的所述“若干人体真实数据D”与所述买方的实际相关数据是近似于或等于1比1的等比关系。所述“若干人体真实特征数据C”为一个或几个单一数据，而所述“若干人体真实空间数据”至少具有勾勒所述买家人体某部分基本轮廓的数据，通常是同类数据集，线性数据、面性数据或三维数据，并非只是“若干人体真实空间数据”，比如身高三围等。相较于“若干人体真实特征数据C”，它的优势在于，它能更细致地描述人的形体，根据这样的数据找到的衣物会具有更好的贴合度。比如一个人穿长29寸、腰围25寸的裤子，但他拿到手的长29寸、腰围25寸的新裤子，可能会因为屁股到膝盖之间的裤腿太粗而并不合身。

所述“人体真实空间数据E”，可以是由所述“若干人体真实数据D”转变成的立体形式，这个立体形式中包含有与所述“若干人体真实数据D”相关的数据，与所述“若干人体真实数据D”在比例上是近似或等于1比1的等比关系。也可以理解为与所述买方人体真实大小几乎一样的所述买方的人体三维建模的数据，如通过3D扫描等途径获取。

所述“人体平面数据F”，可以是对一个立正的人，取一个平面与此人的正面进行垂直平分相交(即经过肚脐眼、鼻子和额头正中间等)，得到与人体的所有相交点，再计算经过所有相交点的人体所有水平截图的周长，然后将所有周长除以2，得到的一个平面图，即为所述人体平面数据。因为衣物正好是套在人体周围的，这样就便于拿衣物平摊的平面数据来与之作比较。如果获取到的人的数据都是立体空间数据，那么可根据系数，折算成所述“人体平面数据F”，如果获得的衣服数据本就是摊平的平面数据，则直接采用所述“人体平面数据F”进行匹配即可。

所述阈值，可以是针对所述买方或衣物整体的，也可以是针对所述买方或衣物的局部的，比如要看衬衣是否与某人合适，阈值针对的就可以是衬衣与上身的匹配度，而要看袖口与人手腕是否合适，则阈值针对的就可以是袖口与手腕的匹配度，如果是要看衣服与身体各个部分的整体匹配度，则阈值针对的就可以是衣服整体与身体整体的匹配度。阈值可以是百分比，也可以是比值，还可以是系数或采用其他方式，对此本发明不作限制。

所述进行匹配，可以是将所述买方的数据与衣物的数据整体或局部地放在平面上进行坐标比对(如比对两者对应坐标点的值或距离，或像素点的值或距离)，或者说在平面上直接进行角度或距离的比对。也可以是将所述买方的数据与衣物的数据整体或局部地放在立体空间坐标系上进行坐标比对(如比对两者对应坐标点的值或距离，或像素点的值或距离)。可以如图1所示，宏观上将女裤自腰及大腿的数据与某一女子自腰及大腿的数据放在三维空间上进行坐标比对，微观上将裤子某一部位与人体某一部位的坐标点集合进行比对。比如在自腰及大腿的A曲线或腰围B曲线上，裤子内面(因裤子有一定厚度，故可以优选和人体贴合更近的裤子内面)的坐标点在人体表面的坐标点以内还是以外(其展示形式可以如图2所示，最好是可以使裤子像图中小车的前后盖那样具有透视效果)，数值是多少，根据裤子的材质或该女子的着衣习惯(宽松还是紧身等)，可以允许以内多少或以外多少，可以根据不同用户的穿衣习惯(宽松还是紧身等)或普遍大众的穿衣习惯等设定一个阈值范围，裤子与人体的某一坐标点的差值在该阈值范围内时，可认为裤子与人体在该坐标点处是匹配的，若差值超出该阈值范围，可认为裤子与人体在该坐标点处不匹配，或者根据该差值和该阈值范围，得出在该坐标点处裤子与人体两者进行匹配的匹配度(可以以百分比数值给出)；再比如在C区或D区上，裤子该区域内壁的坐标点集合在人体表面的坐标点集合以内还是以外的比值是多少(该比值也可以理解为匹配度)，根据裤子的材质或该女子的着衣习惯(宽松还是紧身等)，可以允许在内多少或以外多少(可以据此得出一个阈值范围)，当人体运动时，裤子该部位与人体该部位的贴合度又如何，是否在允许的范围内。

所述匹配结果，可以是匹配度不小于阈值的匹配结果，或匹配之后被认为符合标准的衣物数据。可以是包括所述三维实体模型效果视图在内并进行特征标注的数据等，如在显示的人穿着西服的三维实体模型效果视图上标注西服某处距离人体部位太松或太紧等信息，可以包括人和西服的整体匹配度(如整体匹配度为90％)，还可以显示人和西服的局部匹配度，即西服某处与人体相应部位的匹配度，也可以是不显示人穿着西服的三维实体模型效果视图而只是显示西服某处距离人体部位太松或太紧等纯粹的文字说明，进一步还可以显示西服某处距离人体部位的偏差数值，以供用户判断是否太松或太紧，或者松紧程度是否可以接受。

所述推送，可以是直接推送，也可以是间接推送，比如所述匹配结果可以由服务器先推送给卖方客户端，然后由卖方客户端发给买方客户端。所述向所述买方和/或其他卖方的终端推送，可以是，当用户未曾再次提供所述人和/或物的特征数据时的一种主动推送行为，是应卖方的要求将产品信息“主动”推送给买方，而不是应买方要求从卖方那里获取产品信息。另外，当买方打开终端登录时，终端默认将已保存的买方信息提交，或买方再次主动提交已存储的或与已存储的相同的买方的人体数据，或买方再次提供大致相同的买方的人体数据，其后发生的所述推送行为，都可以视为是卖方的主动推送。即凡是非第一次提交而是以任何方式重复或再次提交的买方的人体数据，或后面以任何方式提交的数据与之前提交的所述数据在一定范围内相同，而后产生推送行为，都可以视为是卖方的主动推送。也就是说，卖方可以在买方登录的时候，根据买方的人体信息推送相应的衣物及信息，也可以在卖方并不登录时，根据买方的人体信息推送相应的衣物及信息，以待买方登录时查看。另外，即便前面的某一个或多个处理都是发生在买方的终端上，现在只需要显示在此终端上即可，也可以理解为是推送。这些都是本发明的效果，目的是尽量免去用户在第一次提供信息后不必要地再次提供信息，节省用户的时间，并有助于卖方根据买方此前提供的人体信息，将适合于该买方的衣物推送给该买方，省去该买方再次寻找合身于他自己的衣物的麻烦，也为卖方精准定位客户提供了方便。

所述一类人通用的人体立体模型数据，具体可以为，某一群人抽象出来的一个共性人所具有的人体立体模型数据，例如，大到人的身高、体重、肩宽、三围、颈长、颈围、臂长、臂上围、臂下围、腕长、腕围等粗线条信息中的一个或多个，小到某个具体部位的具体三维曲线比如鼻子的具体形状的数据。所述人体立体模型数据也可以是人体结构的相对比例数据，比如共性人都具有的特征，例如手臂某一点的横截面形状基本相似，或手臂外形基本相似等，可以通过比例缩放得到不同个体的立体模型数据。所述共性人，可以是代表某几个人，可以是相同身高的一群人，也可以是同一民族或国家的所有人。可以是一小部分人比如体型类似的一群人的通用模型数据，或身高体重相似的一群人的通用模型数据，也可以是一个民族所有成年男性的参照性的通用模型数据，或某一个年龄段某一身高体重的同性人群的参照性的通用人体立体模型数据，本发明实施例对此不作限制。当所述一类人通用的人体立体模型数据被用来与所述买方的“若干人体真实特征数据C”，或所述买方的“若干人体真实数据D”，或所述买方的“人体真实空间数据E”进行比对时，表示所述买方属于所述一类人，也就是他们至少是等高的或等宽的。

所述买方的人体立体模型数据，为了获得某人的人体立体模型数据，先获取此人的人体若干平面成像数据，比如正面图像，如图3，此时通过图片可能还不知道他真实的身高、肩宽、三围、颈长、颈围、臂长、臂上围、臂下围、腕长、腕围等真实数据。但是，只要获取与所述个人的人体成像数据相对应的人体若干真实空间特征数据，比如身高，如图4，那么就可以根据实际的身高这一真实空间特征数据，按图片比例计算出他的正面肩宽、腰宽、臀宽等一系列的数据。同理，也可以通过他的侧面图像，根据他的实际身高来得到他的侧面肩胸厚、腰厚、臀厚等一系列的数据，如图5。当然，还可以直接通过红外技术甚至3D扫描技术等直接获得此人轮廓的真实空间信息等等，凡是能得到这些真实空间信息的具体技术都可以使用，本发明不作具体限制。因为某一类人的正面肩宽、腰宽、胯宽和侧面肩宽、腰宽、胯宽等数据具有类似性，这个时候，就可以根据计算出的正面和侧面的各个部位的纵横宽度，结合这类人的通用人体立体模型数据，从而构建具体的个人立体模型，如图6。在实际应用中，所建立的人体立体模型并不一定要与其本人一模一样，比如皮肤纹理、肌肉凸凹等等并不一定要显现出来，可以只是平滑过渡曲线等等，或者直接以曲面显示，只要能基本代替其本人，与服装数据或其他数据进行对比，也就是代替其本人进行试衣，使匹配到的衣服让这个人穿着合适即可。此方法简单易操作，无需配置3D扫描设备即可为个人构建一个完全可以用来代替自己进行试衣的人体立体模型，因此能大大减低个人人体模型构建的复杂度。所述买方的人体立体模型数据，可以以一个或多个截面的方式呈现，以多个截面“堆叠”成立体模型。

所述三维实体模型效果视图，可以是所述买方的特征数据与所述衣物特征数据结合产生的三维实体模型效果视图或数据，可以以可视立体图的形式存在，也可以以可读文字数据的形式存在，或以其他方式存在，本发明实施例对其存在形式不作限制。所述三维实体模型效果视图可以是主要用来构建所述买方和/或衣物在立体空间中的三维模型，即构建的三维视图与其真人或实物在空间三维上是完全或大致等比的，或者说是接近于真实的本人或实物的等比缩放(其中也可能需要考虑真实的人运动中的三维变化，或考虑物体材质等所能带来的三维变化；对于衣物，因其材质，本身可能并无固定形态，但穿在人身上有相对固定的纬度，其整体或局部厚度也会在有限的范围内，故可以设置一个以穿在人身上的相对固定的纬度为参照的阈值范围)，而不是只看起来像立体图(这种图实则至少有一维与其他纬度不等比)。所述等比可以只是相对的，一般以等比缩放后肉眼看不出比例差别为限，主要以能达到本发明效果为参照标准，比如依据若干具有代表性的数据形成的现实生活中某个人的三维实体模型，并不一定要求每个局部的比例都与这个人一致(比如皮肤纹理凹凸可忽略不计，而对私密部位也可以模糊处理)，只要它能替代这个人，使匹配到的衣服让这个人穿着合适即可。

所述三维实体模型，可以是建立在对所述买方和/或对所述衣物进行三维实体建模的基础上的。建模的方式很多，本发明不作具体限制，而其中的一种方式可以类似于逆向工程设计，对具体的人和/或衣物，通过直接给出已知数据，或通过直接测量后给出大致数据，或通过图片(如2D或3D图像)或文字描述等获得数据，或通过3D扫描仪获得三维实体模型数据等方式来获取其三维数据(可以主要为空间坐标值)，把获取到的数据通过软件程序构建成人和/或衣物的三维实体模型(得到空间立体几何形状)。所构成的“实体”，最完美的状态是与原实体尽可能地接近一模一样，但在实际应用中，这种“实体”并一定需要完美再现现实的人和/或衣物，只要能达到本发明目的即可。比如形成的现实生活中某个人的三维实体模型，并不一定要求每个局部都完全地与这个人一样，只要它能替代这个人，完全可以用来代替自己进行试衣，使匹配到的衣服让这个人穿着合适即可。进一步地，可以以可视化(Vi sual i zation)方式，提供必要信息，帮助买家在衣物选购中进行理解、评估、协同和决策。可以进行直接的可视交互，帮助买家更快了解产品的可适度问题，得到丰富的视觉反馈，这样的好处之一是能更清楚地看到衣物的贴合情况。

所述与所述买方相关的数据，可以是如民族特征、地域特征、语言特征、性别特征、年龄特征、性格特征、生活习惯特征、喜好特征、面部特征、体型特征、血型特征、体质特征或疾病特征数据中的一个或多个，或其他特征数据。还可以包括给出减肥、增肥、塑身等建议信息，推荐合适的健身器材、药物等产品信息数据，或根据年龄、体型等给出穿着建议或推荐合适衣饰等数据。还可以包括买方的穿衣习惯或着装要求，比如选择是需要宽松型的、贴身型的，还是需要紧束型的等。

获取衣物的若干平摊的平面数据；

下面以具体的实施场景为例，来说明本发明实施例提供的方法。

某一买家用户将自己的肩围、臂上围、臂下围、三围、大腿上围、大腿下围、小腿上围、腕围等一系列真实特征数据中的一个或多个的输入手机，或直接将自己以其他途径获得的真实的正面和侧面轮廓数据或人体三维模型数据输入手机。或者用手机给自己的正面和侧面各拍了一张普通的平面照片，这两张照片就被用来提取他身体的正面轮廓和侧面轮廓，如图4和5所示。此时通过照片可能还不知道他真实的肩宽、颈长、颈宽、臂长、上臂宽度、下臂宽度、腕长等真实空间数据。但是，只要获取与他的照片对应的若干人体真实特征数据，比如身高，那么就可以根据这一真实特征数据，按正面照片的比例计算出他的正面肩宽、颈长、颈宽、臂长、上臂宽度、下臂宽度、腕长等真实空间数据。同理，也可以通过他的侧面图像，根据他的实际身高来得到他的侧面肩厚、胸厚、腰厚、臀厚等一系列真实空间数据。(当然，只拍侧面但直接给出正面等宽度数据，也是可以的。)因为某一类人的正面肩宽、腰宽、胯宽和侧面肩宽、腰宽、胯宽等数据具有类似性，这个时候，就可以根据计算出的正面和侧面的各个部位的纵横宽度，通过“系数a”，计算出他真实的颈围、肩围、臂上围、臂下围、三围、大腿上围、大腿下围、小腿上围、腕围等一系列真实数据，如图7所示(A颈围、B肩围、C臂上围、D胸围、E臂下围、F腰围、G臀围、H腕围、I大腿上围、J大腿下围、K膝围、L小腿上围、M小腿下围)。当然，该用户还可以直接通过红外技术甚至3D扫描技术等直接获得本人轮廓及测得实际身高等真实数据从而获得他本人的人体真实空间数据。

另外，也可以在获得所述买方的人体的正面轮廓和侧面轮廓之后，根据“系数a”，合成一个人体三维模型，这个模型近似于或等于所述买方本人的缩小版，当知道所述买方的真实身高数据时，就可以放大成和所述买方基本同大小、同形体的近似真人的人体三维模型。也可以在获得所述买方的人体的正面轮廓和侧面轮廓和所述买方的真实身高数据之后，获得所述买方的人体的真实的正面轮廓和侧面轮廓，即和所述买方本人的身高等高的正面轮廓和侧面轮廓。再根据“系数a”，合成和所述买方基本同大小、同形体的近似真人的人体三维模型。如此等等，凡是能得到这些人体真实空间数据的具体技术都可以使用。

从所述买方的“若干人体成像数据A”生成对应的所述买方的“若干人体真实数据D”，可采用但不限于如下方法：定义一个原点，计算人体外围像素点坐标，计算具有相同横坐标或纵坐标值的像素点之间的距离，通过获取到所述买家身高信息，等比放大对应距离，从而生成所述买方的“若干人体真实数据D”。知道椭圆的长直径或短直径，再结合某一类人群共有的、基本相似的每一个截面的形状，即一类人通用的人体立体模型数据，即可计算出个人的立体模型。或者说，所述买方的人体的正面轮廓和侧面轮廓，与一个平面上相交时必然有四个对应点，比如平行于站立时腹部的一个截面，与正面轮廓和侧面轮廓必然有四个相交点，如果把这个截面看作一个近似椭圆，那么正面轮廓的两点和侧面轮廓上的两点的连线分别就是这个椭圆的长直径(如图4中的中间那条横线)和短直径(如图5中的中间那条横线)。因为某一类人的体型结构是相似的，那么就可以通过这些共性，在对一定量人群进行统计的基础上，来给长直径、短直径和近似椭圆的周长之间定一个比值，这就是“系数a”的确定方法。再比如说，不同体型的人过肚脐眼儿的横截面(近似椭圆)的长直径和宽直径的比值是不同的。比值越小，肚子越圆，如是成年人，则表明这个人比较胖；相反，比值越大，肚子越扁，表明这个人就比较健壮或精瘦。因此，可以根据长直径和宽直径的比值来设定周长与长直径和/或宽直径的系数关系，从而可通过某个人的正面过肚脐眼儿的腰宽(近似椭圆长直径)，和侧面过肚脐眼儿的前后肚厚(近似椭圆短直径)，来计算出他的腰围长度(近似椭圆的周长)。本发明对具体方法不作限制；“系数b”、c、d同此理，以下不再赘述。

获得了这些人体真实空间数据之后，就可以将其中某些或全部真实数据，与衣服的数据进行匹配。比如将他真实的颈围、臂上围、臂下围、三围、大腿上围、大腿下围、小腿上围、腕围的数值除以2，与衣服平放时的颈宽、臂上宽、臂下宽、胸宽、腰宽、臀宽、大腿上宽、大腿下宽、小腿上宽、腕宽等数据进行比较，其中可能涉及的尺寸宽限等问题在此忽略不计，从而将匹配度最高的若干衣物展示给买方，供买方挑选。所述一定阈值范围内，不是说把所有的都推送给买方，而是把其中匹配度较高的推送给买方，而匹配度不高的则不推送。如果显示所有(不管是否在一定阈值范围内)的衣物信息的同时显示所述匹配结果，则本质上等同于本发明所述之获得匹配结果并将一定阈值范围内的匹配结果推送给买方终端显示。

这样，用户看到的，可能就都是与他合身的衣服。这个时候，卖方的衣服就可以主动与买家的体型进行匹配，从而将合身的衣服推送给买家终端，使得买家在一段较长时期内(体型基本不变的情况下)，手机里都会自动出现合身于他的衣服。这样买家只需要看款式和搭配，就可以随时随地轻松下单，拿到手的衣服就是合身的，从而减少退货率。

可选的，所述方法可以包括下列至少之一：

可选的，所述方法还可以包括下列至少之一：

获取衣物的若干真实尺寸数据；

某一买家用户将自己的肩围、臂上围、臂下围、三围、大腿上围、大腿下围、小腿上围、腕围等一系列真实特征数据中的一个或多个的输入手机，或直接将自己以其他途径获得的真实的正面和侧面轮廓数据或人体三维模型数据输入手机。或者用手机给自己的正面和侧面各拍了一张普通的平面照片，这两张照片就被用来提取他身体的正面轮廓和侧面轮廓，如图4和5所示。此时通过照片可能还不知道他真实的肩宽、颈长、颈宽、臂长、上臂宽度、下臂宽度、腕长等真实空间数据。但是，只要获取与他的照片对应的若干人体真实特征数据，比如身高，那么就可以根据这一真实特征数据，按正面照片的比例计算出他的正面肩宽、颈长、颈宽、臂长、上臂宽度、下臂宽度、腕长等真实空间数据。(当然，只拍侧面但直接给出正面等宽度数据，也是可以的。)同理，也可以通过他的侧面图像，根据他的实际身高来得到他的侧面肩厚、胸厚、腰厚、臀厚等一系列真实空间数据。因为某一类人的正面肩宽、腰宽、胯宽和侧面肩宽、腰宽、胯宽等数据具有类似性，这个时候，就可以根据计算出的正面和侧面的各个部位的纵横宽度，通过“系数a”，计算出他真实的颈围、肩围、臂上围、臂下围、三围、大腿上围、大腿下围、小腿上围、腕围等一系列真实数据，如图7所示(A颈围、B肩围、C臂上围、D胸围、E臂下围、F腰围、G臀围、H腕围、I大腿上围、J大腿下围、K膝围、L小腿上围、M小腿下围)。当然，该用户还可以直接通过红外技术甚至3D扫描技术等直接获得本人轮廓及测得实际身高等真实数据从而获得他本人的人体真实空间数据。

另外，也可以在获得所述买方的人体的正面轮廓和侧面轮廓之后，根据“系数a”，合成一个人体三维模型，这个模型近似于或等于所述买方本人的缩小版，当知道所述买方的真实身高数据时，就可以放大成和所述买方基本同大小、同形体的近似真人的人体三维模型。也可以在获得所述买方的人体的正面轮廓和侧面轮廓和所述买方的真实身高数据之后，获得所述买方的人体的真实的正面轮廓和侧面轮廓，即和所述买方本人的身高等高的正面轮廓和侧面轮廓，再根据“系数a”，合成和所述买方基本同大小、同形体的近似真人的人体三维模型。如此等等，凡是能得到这些人体真实空间数据的具体技术都可以使用。

获得衣服的若干真实尺寸数据，最好是三维模型数据，与所述买方的人体立体模型数据进行匹配，获得匹配结果，然后把一定阈值范围内的所述匹配结果，或所述一定阈值范围内的所述匹配结果相对应的衣物的信息和/或相关信息，推送给所述买方和/或其他卖方的终端。

这样，用户看到的，可能就都是与他合身的衣服，并且能更清晰细致地看到贴合程度。这个时候，卖方的衣服就可以主动与买家的体型进行匹配，从而将合身的衣服推送给买家终端，使得买家在一段较长时期内(体型基本不变的情况下)，手机里都会自动出现合身于他的衣服。这样买家只需要看款式和搭配，就可以随时随地轻松下单，拿到手的衣服就是合身的，从而减少退货率。

可选的，所述获取衣物的若干真实尺寸数据，具体可以是，

可选的，所述方法可以包括下列至少之一：

可选的，所述方法还可以包括下列至少之一：

获取一类人通用的人体立体模型数据；

如果还获得了一类人通用的人体立体模型数据，因为某一类人的正面肩宽、腰宽、胯宽和侧面肩宽、腰宽、胯宽等数据具有类似性，那么就可以将上述一系列真实特征数据与所述一类人通用的人体立体模型数据进行比对，或将所述买家的真实的正面和侧面轮廓数据与所述一类人通用的人体立体模型数据进行比对，或将所述买方的人体三维模型数据与所述一类人通用的人体立体模型数据进行比对，从而得到需要部分修改的结果，根据所述比对结果，能够更快地修改所述一类人通用的人体立体模型数据，从而快速形成所述买方的人体立体模型数据。并且，在快速形成所述买方的人体立体模型数据，还可以根据“系数c”，获取所述买方的人体平面数据，以便与衣服摊平的平面数据直接进行比较。

可以看出，在为所述买家构建人体立体模型时，并不一定需要完全从零做起，而是可以预先构建人体或人体部位的通用模型，当所述买家输入他的特征数据或更详细的若干人体真实数据乃至人体真实空间数据时，通用模型可以被修改成专属于所述买家的人体立体模型。目前要构造某个个人的较为逼真的人体立体模型，通常需要进行3D扫描，然后进行处理，所需成本高、时间长。采用本方法，无需3D扫描设备，也无需大量算法，便能很快生成。

在实际应用中，所建立的人体立体模型并不一定要与其本人一模一样，比如皮肤纹理、肌肉凸凹等等并不一定要显现出来，可以只是平滑过渡曲线等等，或者直接以曲面显示，只要能基本代替其本人，与服装数据或其他数据进行对比，也就是代替其本人进行试衣，使匹配到的衣服让这个人穿着合适即可。此方法简单易操作，无需配置3D扫描设备即可为个人构建人体立体模型，因此能大大减低个人人体模型构建的复杂度。

获得衣服的若干真实尺寸数据，与所述买方的人体立体模型数据进行匹配，或者获得衣物的若干平摊的平面数据，与所述买方的人体平面数据进行匹配，获得匹配结果，然后把一定阈值范围内的所述匹配结果，或所述一定阈值范围内的所述匹配结果相对应的衣物的信息和/或相关信息，推送给所述买方和/或其他卖方的终端。

可选的，所述方法还可以包括下列至少之一：

(1)获取衣物的若干真实尺寸数据；

(2)获取衣物的若干平摊的平面数据；

所述获取衣物的若干真实尺寸数据，具体可以是，

可选的，所述方法可以包括下列至少之一：

可选的，所述方法还可以包括下列至少之一：

上述三种方法的一个重要目的，就是要基于电子产品，特别是互联网电子产品，使得卖方在获得买方(衣物购买者)一定量的身体信息后，能够主动将服装的信息与买方的信息进行匹配，把买方穿着不合身的衣物剔除掉，只把合身的衣物主动展示给买方看。而买方所看到的，就都是合身的衣物。买方此时关心的重点不再是合不合身的问题，而是衣物的材质、款式、搭配好不好的问题，从而能解决网购衣物的一大痛点问题。为了让买方获得更好的查看体验，可以通过手机、电脑等常用终端，还可以通过VR/AR技术和/或其设备，将合身的衣物展示在以买方自己的身材为基准的立体模型之上，供买方全方位查看。

上述三种方法在实际应用中，比如买方突然有急事，或者不想网购了，终止了网上购物活动，但这些数据都可以被保存下来。尽管买方已经停止了操作，但卖方可以(通过服务器端或终端app)将衣物的数据，与已保存的买方的身体数据进行匹配，从而主动向买方推送匹配度最高的若干衣物信息。

当买方再次打开终端，此时与买方提供的身体数据相匹配的衣服就会呈现在他眼前，他只需要查看材质、款式和搭配是否满意，即可轻松下单。而且此后，买方无需再去上网寻觅合身的衣服，卖方的其他的衣服就可以“主动地”与买方的身体数据进行匹配，从而将合身乃至合适的衣服推送给买方，使得买方在一段较长时期内(体型基本不变的情况下)，终端上都会自动出现合身于他的衣服。

这样一来，买方不必反复提供购物所需的必要信息，无需上网盲目选购，不用预买回来反复试穿，最终决定是否购买，更不用专门跑到实体店去试穿，从而能节省选购的时间和成本，提高购买效率，避免因不合身或不美观产生的退货费用，节约购物成本。卖方也可以根据买方此前提供的信息，精准定位买方，将合适于买方的衣物信息主动推送给买方，提高产品推荐的准确率，使产品能最大限度地满足买方需求，从而能提高衣物退货率，降低销售成本。

本发明要重点保护的一个方面就是本发明所包含的一种新的服装网购商业模式，如图8所示。

买家A通过手机给自己拍一个正面照和一个侧面照，如B。此时尽量少穿，或最好穿着薄紧身衣，如果是厚紧身衣，在手机端要大致标出紧身衣的厚度，以便软件正确处理。手机端的软件，或者手机端软件把照片上传至后台服务器，提取正面照和侧面照中买家A的轮廓，如C。比如可以提取轮廓的像素点，并计算水平的个像素点之间的距离，那么照片中轮廓的高度也可以算出来。此时买家A初次使用时输入身高信息，则可以根据真实的身高信息，等比得到买家A真实的正面和侧面轮廓。我们知道，人的身体结构是有相似之处的，特别是某一类人，外轮廓也存在极其相似的情况。买方A的人体的正面轮廓和侧面轮廓，与一个平面上相交时通常有四个对应点，比如平行于站立时腹部的一个截面，与正面轮廓和侧面轮廓通常有四个相交点，如果把这个截面看作一个近似椭圆，那么正面轮廓的两点和侧面轮廓上的两点的连线分别就是这个椭圆的长直径和短直径。因为某一类人的体型结构是相似的，那么就可以通过这些共性，对长直径和短直径的长度做分类，以及对它们的比值做分类，再在对一定量人群经过这四点的周长进行均值统计的基础上，来给长直径、短直径和近似椭圆的周长之间定一个比值，也就是一个系数。从而可以根据买家A的真实的正面和侧面轮廓，以及这个系数，来求得经过轮廓每一点上的近似椭圆的周长。这种情况下，如果是用3D打印机，依次打出经过每一个点的近似椭圆，层层叠加，就可以打出一个和买家A本人几乎一样大小、相似度比较高的3D模型来。也即是说，它可以构建一个和买家A一般大小、相似度较高的买家A的立体模型，可用它的数据来替代买家本人的精准数据与服装的数据进行匹配，如D。也就是说，在实际应用中，所建立的买家A的立体模型并不一定要与其本人一模一样，比如皮肤纹理、肌肉凸凹等等并不一定要显现出来，可以只是平滑过渡曲线等等，或者直接以曲面显示，只要能基本代替其本人，与服装数据或其他数据进行对比，也就是代替其本人进行试衣，使匹配到的衣服让这个人穿着合适即可。另外，在实际处理中，也可以不用对人体和服装都进行真实3D建模。我们通过上述方法能掌握人体的每一个周长，我们假设这些周长所形成的就是穿着在我们身上的贴身的、没有弹性的一套薄衣服，那么就可以考虑将这套衣服的每个周长都除以2，从而也就可以把这套衣服脱下来，摊平在近似水平地上，每一个地方的长度和宽度都能清清楚楚，如E。当然，在实际处理中，可以隔若干个像素点来计算周长并对周长进行上述处理，这样会减少运算量。

另一方面，卖家也可以(通过服务器或软件)对衣服进行轮廓提取，计算它平摊时的每一个地方的长度和宽度。当然，还可以将这些平摊的长度乘以2，得到每个地方，比如说袖口、腰的周长，如上面所述的方法，可以得到衣服的立体数据。这个时候，可以把衣服的立体数据和买家A的立体数据进行比较。而较为简便的方法是，直接把衣服摊平的平面数据和上述得到的买家A本人的平面数据进行比较，如H。这样，就可以根据衣服本身各方面的长短与人是否一致，可能还包括人体和衣服之间通常需要间隔的距离，具体衣服的材质及其弹性信息，以及买家A的松紧穿着喜好等，来判断哪些衣服对买家A而言是合身的，哪些不是。不合身的直接忽略掉，如I，而合身的，如J，则将相应的衣物的图片等信息推送到买家A的手机上，如K。此时买家A手机里出现的衣物，都是与她合身的，买家A可以查看衣服的色泽、款式，有可能还有搭配，还可以通过高清图片以及文字说明详细了解材质。她可以看平面效果，也可以看真实3D效果图，但真实3D效果图制作成本高，目前技术还不成熟，无法真正有效展示衣物的纹理和材质。因此可以采用一种近似真实3D的假3D方式，如L，这样既能让买家A看到衣服上身的效果(合不合身可以忽略，因为所看到的衣物前提就是合身)，又能降低卖家的制作成本。买家A对某个衣服的材质、色泽、款式或搭配比较满意后，通过手机下单，就可以等着收货了。

这里面需要强调的是，买方A只要第一次给自己拍个照，以后就可以一劳永逸，一年四季(只要体型不变)，只要打开手机，看到的都是与自己合身的衣服，从而免去以前千挑细选，结果买回来穿着不合身的痛苦。现在买家A每次网购衣服要做的，就是打开手机，在都是合身的衣物中查看自己更满意的色泽、款式、搭配，下单后等收货就行了。不仅不用过多地退换货，减少不必要的购物费用，更重要的是不再需要花大量的时间去选购，大大减少了原来在服装网购上必须花费的时间，从而有更多的时间可供支配，比如去看书、去锻炼身体，从而提升生活质量。这将从根本上提升人们的服装网购体验，改变原有的服装网购习惯。对卖家而言，好处更是不言而喻的。以前是被动地等买家进网店选购，现在则可以随时精准地将衣物投放给有不同需求的买方。通过软件或服务器，他们可以清楚地知道有多少人或哪一类人是需要哪一类、哪一个尺寸的衣服的，这类人有哪些具体要求，如此等等，利于卖家掌握市场，生产或购进适销对路的衣服，能够主动地将合适的衣物卖给对的人。退货率大大降低，既可以减少库存，也可以免去不必要的退换邮递和人力等成本。而良好的用户体验，能让更多人来网购，从而获得更多订单。由此可见，本发明提供了一种新的可为买卖双方带来巨大好处的商业模式。

可选的，所述装置可以包括下列至少之一：

可选的，所述装置还可以包括下列至少之一：

可选的，所述获取衣物的若干真实尺寸数据，具体可以是，

可选的，所述装置可以包括下列至少之一：

可选的，所述装置还可以包括下列至少之一：

对本发明上述三个装置的理解，可参照前述相关方法的相关内容。

可选的，所述装置可以包括下列至少之一：

(1)获取衣物的若干真实尺寸数据；

(2)获取衣物的若干平摊的平面数据；

所述获取衣物的若干真实尺寸数据，具体可以是，

可选的，所述装置可以包括下列至少之一：

可选的，所述装置还可以包括下列至少之一：

需要说明的是，本发明实施例提供的各实施场景之间相关部分可以相互参照，可以参照其他实施例中的相关部分描述而不再赘述。

上述发明实施例揭示的各方法可以应用于处理器中，或者由处理器实现。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成、可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述各方法实施例的步骤。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口、装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性、机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)等执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本领域技术人员可以理解的是，虽然本发明各实施例中包括以特定顺序出现的多个操作，但是这些操作可以顺序执行或并行执行，这些操作的顺序可以并非严格的先后顺序。

需要说明的是，本发明提供的各实施例之间相关部分可以相互参照，可以参照其他实施例中的相关部分描述而不再赘述。

本发明实施例提供的各种装置可以用于实现本发明实施例提供的各种方法，各装置实施例可以参考对应的各方法实施例而不再赘述。

本发明提供的各装置实施例中，对各装置的组成或功能结构进行了多个单元的示例性划分，可以理解的是，其中的部分或全部单元可以根据实际应用而进行合并或进行更具体的功能拆分，只要各个单元或模块最终能实现各方法实施例即可，均包括在本发明的保护范围内。

以上对本发明所提供的一种信息匹配及推送的方法及装置进行了详细介绍，应用了具体实施例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例仅为本发明较佳的具体实施方式，用于帮助理解本发明的方法及核心思想，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员，依据本发明的思想，在本发明揭露的技术范围内，轻易想到的变化或替换，均应涵盖在本发明的保护范围内。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制，本发明的保护范围以权利要求的保护范围为准。

Claims

1.一种信息匹配及推送方法，其特征在于，所述方法包括：

获取衣物的若干平摊的平面数据；

2.一种信息匹配及推送方法，其特征在于，所述方法包括：

获取衣物的若干真实尺寸数据；

3.一种构建个人立体模型的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取买方的若干人体真实特征数据C，或获取所述买方的“若干人体真实数据D”，或获取所述买方的“人体真实空间数据E”，或通过以下方式至少之一获取所述买方的“人体真实空间数据E”：

获取一类人通用的人体立体模型数据；

4.一种信息匹配及推送装置，其特征在于，所述装置包括：

5.一种信息匹配及推送装置，其特征在于，所述装置包括：

6.一种构建个人立体模型的装置，其特征在于，所述装置包括：

7.如权利要求3所述的方法，或，6所述的装置，其特征在于，还包括下列至少之一：

(1)获取衣物的若干真实尺寸数据；

(2)获取衣物的若干平摊的平面数据；

8.如权利要求2或7所述的方法，或，5或7所述的装置，其特征在于，

所述获取衣物的若干真实尺寸数据，具体是，通过获取所述衣物的若干平摊的平面数据，并根据“系数d”从而获取的，其中所述“系数d”为所述衣物的若干真实尺寸数据与所述衣物的若干平摊的平面数据之间的比值。

9.如权利要求1-8任一所述方法或装置，其特征在于，包括下列至少之一：

(1)所述“若干人体成像数据A”，具体为，平面成像数据，或红外成像数据，或3D成像数据，或平面成像中人体或人体一部分的轮廓的横向成像距离和/或纵向成像距离；

(2)所述“若干人体成像数据A”，具体为，人体正面或背面成像数据，及侧面成像数据；或，人体正面或背面或侧面的成像数据；

(4)所述进行匹配，具体为，整体或局部地放在立体空间坐标系上进行坐标比对；

(5)所述进行匹配，具体为，匹配时相结合生成可供立体旋转的整体或部分三维实体模型效果视图，和/或，提取基于所述整体或部分三维实体模型的匹配数据；

(6)所述匹配结果，具体为，匹配度不小于预设阈值的匹配结果；

(7)所述卖家，具体为，电子商务平台，和/或，衣物生产商，和/或，衣物代理商，和/或，衣物销售商。

10.如权利要求1-9任一所述方法或装置，其特征在于，还包括下列至少之一：

11.一种构建服装网购商业模式的方法，其特征在于，

所述方法包括上述权要1-10中至少一个权要的内容。