CN108920828A

CN108920828A - 一种服装搭配的方法及系统

Info

Publication number: CN108920828A
Application number: CN201810715683.7A
Authority: CN
Inventors: 陈兰英
Original assignee: Cloud Wisdom Wardrobe (shenzhen) Technology Co Ltd
Current assignee: Cloud Wisdom Wardrobe (shenzhen) Technology Co Ltd
Priority date: 2018-06-29
Filing date: 2018-06-29
Publication date: 2018-11-30
Anticipated expiration: 2038-06-29
Also published as: CN108920828B

Abstract

本发明实施例公开了一种服装搭配的方法及系统，用于实现智能化服装搭配。本发明实施例方法包括：第一终端获取服装的产品数据，所述产品数据包括色彩数据、风格数据、尺码数据和场合数据；所述第一终端获取用户的个人数据，所述个人数据包括形象数据；所述第一终端根据所述个人数据和所述产品数据在所述服装中为所述用户匹配目标服装，所述目标服装包括服装单品和/或服装单品的组合。因此，第一终端根据用户的个人数据与产品数据对应的服装进行匹配，其中，个人数据包括形象数据，而形象数据能够较为全面地反应用户的信息，该服装可以为服装生产商或者服装销售端的服装库，从而使用产品数据为其在服装中匹配到目标服装，实现智能化的服装匹配。

Description

一种服装搭配的方法及系统

技术领域

本发明涉及信息技术领域，尤其涉及一种服装搭配的方法及系统。

背景技术

服装，指的是衣服鞋包玩具饰品等的总称，服装在人类社会发展的早期就已出现，古代人把身边能找到的各种材料做成粗陋的“衣服”用以护身。在现代社会的服装行业产业链中的服装生产厂商一般根据设计师提供的当季流行风向，并通过销售端反馈的销售数据，进行指导生产。

在现有技术中，服装销售前端通过线上或线下为消费者提供市场厂商提供的服装产品，其中，在线下商店中，消费者通过个人喜好选择并按照以往的着装习惯选择对应码数的服装进行试穿选购，在线上商店中，消费者也是通过类似的操作实现服装的选购，但是在选购之后需要通过物流配送后才能进行试穿。

然而，随着生活水平的提高，这种被动的选择已经渐渐无法满足消费者对于服装个性化的需求，特别是在逐渐发展服装商店中，越来越多的服装数量让消费者更是难以选购自身真正适合与需要的服装。

发明内容

本发明实施例提供了一种服装搭配的方法及系统，用于实现智能化服装搭配。

本发明实施例第一方面提供了一种服装搭配方法，包括：

第一终端获取服装的产品数据，所述产品数据包括色彩数据、风格数据、尺码数据和场合数据；

所述第一终端获取用户的个人数据，所述个人数据包括形象数据；

所述第一终端根据所述个人数据和所述产品数据在所述服装中为所述用户匹配目标服装。

可选地，所述第一终端获取用户的个人数据包括：

所述第一终端接收第二终端发送的所述用户的个人数据，所述用户的个人数据为所述第二终端采集得到。

可选地，所述第一终端获取用户的个人数据包括：

所述第一终端采集得到所述用户的个人数据。

可选地，所述个人数据还包括基本数据、身材数据和心理数据中至少一个数据。

可选地，所述个人数据还包括基本数据、身材数据和心理数据。

可选地，所述第一终端根据所述个人数据和所述产品数据在所述服装中为所述用户匹配目标服装包括：

所述第一终端根据所述个人数据生成目标数据，所述目标数据包括色彩属性部分、风格属性部分、身材修饰方案部分和场合服饰搭配部分；

所述第一终端使用所述目标数据和所述产品数据在所述服装中为所述用户匹配目标服装，所述目标服装包括服装单品和/或服装单品的组合。

本发明实施例第二方面提供了一种服装搭配系统，包括：

第一获取单元，用于获取服装的产品数据，所述产品数据包括色彩数据、风格数据、尺码数据和场合数据；

第二获取单元，用于获取用户的个人数据，所述个人数据包括形象数据；

匹配单元，用于根据所述个人数据和所述产品数据在所述服装中为所述用户匹配目标服装。

可选地，所述第一获取单元具体用于：

接收第二终端发送的所述用户的个人数据，所述用户的个人数据为所述第二终端采集得到。

可选地，所述第一获取单元具体用于：

采集得到所述用户的个人数据。

可选地，所述个人数据包括基本数据、身材数据和心理数据。

可选地，所述匹配单元具体用于：

根据所述个人数据生成目标数据，所述目标数据包括色彩属性部分、风格属性部分、身材修饰方案部分和场合服饰搭配部分；

使用所述目标数据和所述产品数据在所述服装中为所述用户匹配目标服装，所述目标服装包括服装单品和/或服装单品的组合。

本发明第三方面提供了一种计算机装置，包括：

处理器、存储器、输入输出设备以及总线；

所述处理器、存储器、输入输出设备分别与所述总线相连；

所述处理器用于执行如权利要求1至6任一项所述的方法。

本发明第四方面提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当其在计算机上运行时，使得所述计算机执行如权利要求1至6任一项所述的方法。

从以上技术方案可以看出，本发明实施例具有以下优点：第一终端获取服装的产品数据，所述产品数据包括色彩数据、风格数据、尺码数据和场合数据；所述第一终端获取用户的个人数据，所述个人数据包括形象数据；所述第一终端根据所述个人数据和所述产品数据在所述服装中为所述用户匹配目标服装。因此，第一终端根据用户的个人数据与产品数据对应的服装进行匹配，其中，个人数据包括形象数据，而形象数据能够较为全面地反应用户的信息，该服装可以为服装生产商或者服装销售端的服装库，从而使用产品数据为其在服装中匹配到目标服装，实现智能化的服装匹配。

附图说明

图1为本发明实施例中一种服装搭配的方法实施例的一个示意图；

图2为本发明实施例中一种服装搭配的方法实施例的另一个示意图；

图3为本发明实施例中一种服装搭配的方法实施例的另一个示意图；

图4为本发明实施例中一种服装搭配的系统实施例的一个示意图；

图5为本发明实施例中计算机装置的一个示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

为了便于理解，下面对本发明实施例中的具体流程进行描述，请参阅图1，本发明实施例中一种服装搭配的方法的一个实施例包括：

101、第一终端获取服装的产品数据；

本实施例中，第一终端获取服装的产品数据，所述产品数据包括色彩数据、风格数据、尺码数据和场合数据。

具体地，第一终端可以为服务器终端、智能手持终端如手机、平板电脑、笔记本电脑或者是其它的终端，具体此处不做限定。获取服装的产品数据的步骤可以是接收服装供应商厂家提供的服装产品数据，可以是接收服装线上或线下销售端提供的服装产品数据，也可以是直接从第一终端本地存储的数据中读取出服装的产品数据，还可以是接收其它终端发送的服装的产品数据，具体此处不做限定。

此外，该产品数据包括色彩数据、风格数据、尺码数据和场合数据。具体地，请参阅表1，产品数据中这四个数据所包含元素和具体表现如表中所示。此外，本实施例在这里对服装产品的产品数据创造性地进行四个类别的分类，即色彩数据、风格数据、尺码数据和场合数据。在本实施例中，表1中包含的元素仅仅为举例示例，具体在方案的实现过程中还可以包括其它的元素，以场合数据为例，除了表1中提供的职场、休闲、社交外，还可以包括正式场合，具体表现为午服、小礼服、大礼服等。

表1

102、所述第一终端获取用户的个人数据；

本实施例中，第一终端获取用户的个人数据，该个人数据包括形象数据。其中，第一终端可以自身通过数据采集器获取到用户的个人数据，也可以是接收其它终端发送的用户的个人数据，具体此处不做限定。

具体地，用户的个人数据包括该用户的形象数据，形象数据包括色彩部分和风格部分，色彩部分主要指消费者天生基因所决定的色彩，如人体色、毛发色、瞳孔色、五官长相等，风格部分主要指消费者的形象风格，如脸型、眼睛、颧骨，具体表现可以为下巴鼻底比、嘴宽比值、眼脸比值、嘴厚比值、唇峰长度值、眼距比值、上唇厚度比、唇峰落差、嘴眼宽度比、鼻翼宽度比、眉长比值、脸侧宽比等。表2中包含的元素仅仅为举例示例，具体在方案的实现过程中还可以包括其它的元素，具体请参阅表2。

表2

本实施例中，表2示例部分仅仅列举部分数据，即色彩部分还可以包括瞳孔色等其它色彩部分，风格还可以包括鼻子、嘴形、唇型等其它风格部分。此外，第一终端获取用户的个人数据，该个人数据包括形象数据，而形象数据又包括色彩属性部分和风格属性部分，这两大属性部分必须有，具体在方案实施的过程中，只需要两大属性部分中其中一个子项即可，如果需要后续进行精准匹配，则对于形象数据中的所有色彩属性部分和风格属性部分都需要有，但是没有也可以进行智能匹配，只是不够精准。

103、所述第一终端根据所述个人数据和所述产品数据在所述服装中为所述用户匹配目标服装；

本实施例中，第一终端根据步骤102获取得到的个人数据和步骤101获取得到的产品数据在所述服装中为所述用户匹配目标服装，所述目标服装包括服装单品和/或服装单品的组合。

具体地，以该用户的个人数据为基准，为该个人数据匹配对应的产品数据，即色彩数据、风格数据、尺码数据和场合数据。之后，将匹配到的产品数据对应的服装确定为与该用户匹配的目标服装，该目标服装包括服装单品和/或服装单品的组合。

具体地，该目标服装包括服装单品和/或服装单品的组合，其中，目标服装中的服装单品具体可以为晚礼服、高跟凉鞋、手拿包、项链、耳饰、衬衫、长裤、短裤或者是其它的服装单品，此处具体不做限定，服装单品的组合具体为两件或两件以上的服装单品的组合。

在此之后，第一终端可以直接使用显示屏显示该服装信息，也可以同时提供该服装对应的购买链接，还可以将该服装对应的服装信息发送给该用户对应的便携式终端上，例如该用户的手机、平板电脑等，具体此处不做限定。

本实施例中，第一终端获取服装的产品数据，所述产品数据包括色彩数据、风格数据、尺码数据和场合数据；所述第一终端获取用户的个人数据，所述个人数据包括形象数据；所述第一终端根据所述个人数据和所述产品数据在所述服装中为所述用户匹配目标服装。因此，第一终端根据用户的个人数据与产品数据对应的服装进行匹配，其中，个人数据包括形象数据，而形象数据能够较为全面地反应用户的信息，该服装可以为服装生产商或者服装销售端的服装库，从而使用产品数据为其在服装中匹配到目标服装，实现智能化的服装匹配。

本发明实施例中，第一终端可以为服务器终端，供大量数据存储处理使用，可为众多数量的用户进行智能化服装匹配服务；第一终端也可以为便携式终端，例如手机、平板电脑、笔记本、个人电脑等终端，可以为该终端的使用者提供便携式的智能化服装匹配服务，下面将分别通过图2和图3对这两种情况进行介绍：

一、第一终端为服务器终端。

请参阅图2，本发明实施例中一种服装搭配的方法的另一个实施例包括：

201、第一终端获取服装的产品数据；

步骤201与步骤101类似，此处不再赘述。

202、所述第一终端接收第二终端发送的所述用户的个人数据；

本实施例中，第一终端接收第二终端发送的用户的个人数据，该用户的个人数据为第二终端采集得到。

具体地，第一终端为服务器终端，可以构建一个服务平台，为用户和提供产品的生产厂家搭建桥梁。此处，第一终端可以接收第二终端采集得到的用户的个人数据，其中，第二终端可以包括3D数据采集器、人工智能扫描仪、智能手机、人脸识别系统、人体基因分析系统中的一个或多个。

具体地，本实施例中，第一终端获取用户的个人数据，其中，第一终端可以自身通过数据采集器获取到用户的个人数据，也可以是接收其它终端发送的用户的个人数据，具体此处不做限定。

具体地，用户的个人数据包括该用户的形象数据，此处，个人数据可以包括形象数据，作为优选方案，还可以包括基础数据、心理数据和身材数据中至少一个。

具体地，用户的个人数据包括该用户的形象数据，形象数据包括色彩部分和风格部分，色彩部分主要指消费者天生基因所决定的色彩，如人体色、毛发色、瞳孔色、五官长相等，风格部分主要指消费者的形象风格，如脸型、眼睛、颧骨，具体表现可以为下巴鼻底比、嘴宽比值、眼脸比值、嘴厚比值、唇峰长度值、眼距比值、上唇厚度比、唇峰落差、嘴眼宽度比、鼻翼宽度比、眉长比值、脸侧宽比等。此外，基本数据主要指消费者的基本信息和消费者个人喜好数据，包括年龄、职业、社会角色、生活场合比例(在一月中，分别有多少天是职场、多少天是社交、多少天是休闲，以100％算，各占比多少)、消费者个人喜好数据、消费者自我认定的性格等；心理数据指内在不可逆转的心理特征和历史喜好数据，具体是指通过消费者的购买记录得出的客户的历史喜好数据和心理特征，这是通过线下服务，服务人员收集到的；身材数据主要包括消费者的脸型和身型。具体请参阅表3。

表3

203、所述第一终端根据所述个人数据和所述产品数据在所述服装中为所述用户匹配目标服装；

本实施例中，第一终端根据所述个人数据和所述产品数据在所述服装中为所述用户匹配目标服装，所述目标服装包括服装单品和/或服装单品的组合。

具体地，根据步骤202获取得到的个人数据进行产品匹配，如步骤202所述，个人数据可以包括形象数据，作为优选方案，还可以包括基础数据、心理数据和身材数据中至少一个。

下面举例说明不同情况下的匹配规则：

1、只有形象数据+基础数据：形象数据代表色彩属性部分、风格属性部分，基础数据代表消费喜好、形象目标，匹配产品时就会优先考虑消费者基础数据，根据产品色彩属性、风格属性对应；

2、只有形象数据+心理数据：形象数据代表色彩属性部分、风格属性部分，心理数据代表气质印象、形象期望，匹配产品时就会优先考虑消费者期望的产品色彩属性部分、风格属性部分；

3、只有形象数据+身材数据：完全根据科学算法将形象数据与产品色彩属性数据、风格属性数据对应，在形象数据对应的基础上再以身材属性数据与尺码数据自动对应，缩小范围，匹配更精准，不带消费者喜好，以适合为主；

4、形象数据+身材数据+心理数据：根据科学算法将形象数据与产品色彩属性数据、风格属性数据对应，在形象数据对应的基础上再以身材属性数据与尺码数据自动对应，根据消费者气质印象、在科学匹配的基础上匹配气质能驾驭的和减除气质不能驾驭的，形象期望增加匹配消费者期望的。

5、形象数据+身材数据+心理数据+基础数据：从基础数据年龄、职业、职位上优先考虑产品的分类匹配。根据喜好加上用户需要的，科学算法将形象数据与产品色彩属性数据、风格属性数据对应，在形象数据对应的基础上再以身材属性数据与尺码数据自动对应，根据消费者气质印象、在科学匹配的基础上匹配气质能驾驭的和减除气质不能驾驭的，形象期望增加匹配消费者期望的。

具体地，该目标服装包括服装单品和/或服装单品的组合，其中，目标服装中的服装单品具体可以为晚礼服、高跟凉鞋、手拿包、项链、耳饰、衬衫、长裤、短裤或者是其它的服装单品，此处具体不做限定，服装单品的组合具体为两件或两件以上的服装单品的组合。具体地，在此基础上，终端再根据通过步骤202获取得到的用户的个人数据进行数据统计，确认出用户的需求量，进而得出目标服装的不同单品的组合，例如可以按照个人数据中的场合数据来确定出目标服装产品属性中的产品场景，即根据场合中的形象目标，可以得到总件数为100件，其中时尚职场30％、一般职场30％、午间社交10％、外出休闲15％、晚间社交10％、居家休闲5％，再确认场合所需要的单品类别以及数量，根据场合配比需求，可以生成衣橱报告的形式，也可以直接生成对应的需求清单，具体此处不做限定，只需要明确不同场合不同单品名称以及单品数量，以一般职场30％为例，可以配置单西四件、衬衫四件、长裤六件、牛仔裤四件、风衣四件、背心T恤六件、简约休闲鞋两双。

本实施例中，第一终端获取服装的产品数据，其中，第一终端为服务器终端，可以构建一个服务平台，为用户和提供产品的生产厂家搭建桥梁，所述产品数据包括色彩数据、风格数据、尺码数据和场合数据；所述第一终端获取用户的个人数据，所述个人数据包括形象数据，还包括基础数据、心理数据和身材数据中至少一个；所述第一终端根据所述个人数据和所述产品数据在所述服装中为所述用户匹配目标服装。因此，服务器通过构建一个平台，供大量数据存储处理使用，可为众多数量的用户进行智能化服装匹配服务，根据用户的个人数据与产品数据对应的服装进行匹配，该服装可以为服装生产商或者服装销售端的服装库，从而使用产品数据为其在服装中匹配到目标服装，实现智能化的服装匹配。

二、第一终端为便携式终端。

请参阅图3，本发明实施例中一种服装搭配的方法的另一个实施例包括：

301、第一终端获取服装的产品数据；

步骤301与步骤101类似，此处不再赘述。

302、所述第一终端采集得到所述用户的个人数据；

具体地，第一终端为便携式终端，例如手机、平板电脑、笔记本、个人电脑等终端，可以为该终端的使用者提供便携式的智能化服装匹配服务。此处，第一终端可以接收第二终端采集得到的用户的个人数据，其中，第二终端可以包括3D数据采集器、人工智能扫描仪、智能手机、人脸识别系统、人体基因分析系统中的一个或多个。

具体地，用户的个人数据包括该用户的形象数据，形象数据包括色彩部分和风格部分，色彩部分主要指消费者天生基因所决定的色彩，如人体色、毛发色、瞳孔色、五官长相等，风格部分主要指消费者的形象风格，如脸型、眼睛、颧骨，具体表现可以为下巴鼻底比、嘴宽比值、眼脸比值、嘴厚比值、唇峰长度值、眼距比值、上唇厚度比、唇峰落差、嘴眼宽度比、鼻翼宽度比、眉长比值、脸侧宽比等。此外，用户的个人数据可以包括形象数据，作为优选方案，还可以包括基础数据、心理数据和身材数据中至少一个。具体请参阅表3。

303、所述第一终端根据所述个人数据和所述产品数据在所述服装中为所述用户匹配目标服装；

具体地，根据步骤302获取得到的个人数据进行产品匹配，如步骤302所述，个人数据可以包括形象数据，作为优选方案，还可以包括基础数据、心理数据和身材数据中至少一个。下面举例说明不同情况下的匹配规则：

5、形象数据+身材数据+心理数据+基础数据：从基础数据年龄、职业、职位上优先考虑产品的分类匹配。根据喜好+需要的，科学算法将形象数据与产品色彩属性数据、风格属性数据对应，在形象数据对应的基础上再以身材属性数据与尺码数据自动对应，根据消费者气质印象、在科学匹配的基础上匹配气质能驾驭的和减除气质不能驾驭的，形象期望增加匹配消费者期望的。

具体地，该目标服装包括服装单品和/或服装单品的组合，其中，目标服装中的服装单品具体可以为晚礼服、高跟凉鞋、手拿包、项链、耳饰、衬衫、长裤、短裤或者是其它的服装单品，此处具体不做限定，服装单品的组合具体为两件或两件以上的服装单品的组合。具体地，在此基础上，终端再根据通过步骤302获取得到的用户的个人数据进行数据统计，确认出用户的需求量，进而得出目标服装的不同单品的组合，例如可以按照个人数据中的场合数据来确定出目标服装产品属性中的产品场景，即根据场合中的形象目标，可以得到总件数为100件，其中时尚职场30％、一般职场30％、午间社交10％、外出休闲15％、晚间社交10％、居家休闲5％，再确认场合所需要的单品类别以及数量，根据场合配比需求，可以生成衣橱报告的形式，也可以直接生成对应的需求清单，具体此处不做限定，只需要明确不同场合不同单品名称以及单品数量，以一般职场30％为例，可以配置单西四件、衬衫四件、长裤六件、牛仔裤四件、风衣四件、背心T恤六件、简约休闲鞋两双。

本实施例中，第一终端获取服装的产品数据，其中，第一终端为便携式终端，例如手机、平板电脑、笔记本、个人电脑等终端，可以为该终端的使用者提供便携式的智能化服装匹配服务，所述产品数据包括色彩数据、风格数据、尺码数据和场合数据；所述第一终端获取用户的个人数据，所述个人数据包括形象数据，还包括基础数据、心理数据和身材数据中至少一个；所述第一终端根据所述个人数据和所述产品数据在所述服装中为所述用户匹配目标服装，所述目标服装包括服装单品和/或服装单品的组合。因此，便携式终端可以为其使用者提供便携式的智能化服装匹配服务，根据用户的个人数据与产品数据对应的服装进行匹配，其中，个人数据包括形象数据，而形象数据能够较为全面地反应用户的信息，该服装可以为服装生产商或者服装销售端的服装库，从而使用产品数据为其在服装中匹配到目标服装，实现智能化的服装匹配。

上面对本发明实施例中的方法部分进行了说明，下面对本发明实施例中虚拟装置部分进行描述，请参阅图4，本发明实施例中一种服装搭配的系统的一个实施例包括：

第一获取单元401，用于获取服装的产品数据，所述产品数据包括色彩数据、风格数据、尺码数据和场合数据；

第二获取单元402，用于获取用户的个人数据，所述个人数据包括形象数据；

匹配单元403，用于根据所述个人数据和所述产品数据在所述服装中为所述用户匹配目标服装，所述目标服装包括服装单品和/或服装单品的组合。。

优选地，所述第一获取单元401具体用于：

采集得到所述用户的个人数据。

优选地，所述个人数据还包括基本数据、身材数据和心理数据中至少一个数据。

优选地，所述个人数据包括基本数据、身材数据和心理数据。

优选地，其特征在于，所述匹配单元403具体用于：

使用所述目标数据和所述产品数据在所述服装中为所述用户匹配目标服装。

本实施例中，第一获取单元401获取服装的产品数据，所述产品数据包括色彩数据、风格数据、尺码数据和场合数据；第二获取单元402获取用户的个人数据，所述个人数据包括形象数据；匹配单元403根据所述个人数据和所述产品数据在所述服装中为所述用户匹配目标服装，所述目标服装包括服装单品和/或服装单品的组合。因此，第一终端根据用户的个人数据与产品数据对应的服装进行匹配，其中，个人数据包括形象数据，而形象数据能够较为全面地反应用户的信息，该服装可以为服装生产商或者服装销售端的服装库，从而使用产品数据为其在服装中匹配到目标服装，实现智能化的服装匹配。

请参阅图5，本申请实施例计算机装置的一个具体实施例包括：

该装置500可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上中央处理器(central processing units，CPU)501(例如，一个或一个以上处理器)和存储器505，该存储器505中存储有一个或一个以上的应用程序或数据。

其中，存储器505可以是易失性存储或持久存储。存储在存储器505的程序可以包括一个或一个以上模块，每个模块可以包括对服务器中的一系列指令操作。更进一步地，中央处理器501可以设置为与存储器505通信，在智能终端500上执行存储器505中的一系列指令操作。

该装置500还可以包括一个或一个以上电源502，一个或一个以上有线或无线网络接口503，一个或一个以上输入输出接口504，和/或，一个或一个以上操作系统，例如Windows ServerTM，Mac OS XTM，UnixTM,LinuxTM，FreeBSDTM等等。

可以理解的是，在本发明的各种实施例中，上述各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各步骤的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，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仅是示意性的，例如，所述单元的划分，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)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-OnlyMemory)、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。

以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims

1.一种服装搭配方法，其特征在于，包括：

所述第一终端根据所述个人数据和所述产品数据在所述服装中为所述用户匹配目标服装，所述目标服装包括服装单品和/或服装单品的组合。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一终端获取用户的个人数据包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一终端获取用户的个人数据包括：

所述第一终端采集得到所述用户的个人数据。

4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述个人数据还包括基本数据、身材数据和心理数据中至少一个数据。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述个人数据还包括基本数据、身材数据和心理数据。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第一终端根据所述个人数据和所述产品数据在所述服装中为所述用户匹配目标服装包括：

所述第一终端使用所述目标数据和所述产品数据在所述服装中为所述用户匹配目标服装。

7.一种服装搭配系统，其特征在于，包括：

匹配单元，用于根据所述个人数据和所述产品数据在所述服装中为所述用户匹配目标服装，所述目标服装包括服装单品和/或服装单品的组合。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述第一获取单元具体用于：

9.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述第一获取单元具体用于：

采集得到所述用户的个人数据。

10.根据权利要求7至9任一项所述的系统，其特征在于，所述个人数据还包括基本数据、身材数据和心理数据中至少一个数据。

11.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，所述个人数据包括基本数据、身材数据和心理数据。

12.根据权利要求11所述的系统，其特征在于，所述匹配单元具体用于：

13.一种计算机装置，其特征在于，包括：

处理器、存储器、输入输出设备以及总线；

所述处理器、存储器、输入输出设备分别与所述总线相连；

所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如权利要求1至6中任意一项所述服装搭配方法的步骤。

14.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任意一项所述服装搭配方法的步骤。