摘要
本发明提供一种多模态个性化服装设计方法和系统,涉及服装设计与信息技术交叉领域,所述方法包括:收集用户的多模态数据;通过提取每种模态数据的关键特征,得到多模态数据的关键特征,构建多层感知机,对多模态数据进行分析,生成用户个性化特征向量;根据用户个性化特征向量,构建决策树,并根据决策树,生成服装设计规则库,应用KNN算法,计算待设计服装与训练集中服装相似度;通过相似度,进行个性化设计,以生成多模态个性化服装设计方案;通过构建"多模态感知‑深度建模‑知识推理‑相似演化"的技术闭环,不仅解决传统服装设计依赖主观经验的痛点,更通过数据智能与领域知识的融合,开创了可解释、可进化的新一代个性化设计范式。
技术关键词
服装设计方法
多模态
多层感知机
构建决策树
KNN算法
数据
生成用户
训练集
服装设计系统
可读存储介质
文本
生理
分支
节点
视觉
特征值
处理器
程序
存储装置
系统为您推荐了相关专利信息
识别网络构建方法
跨尺度特征融合
融合特征
网络构建装置
生成样本数据
粮堆温度
粮堆内部温度
时间序列特征
时间序列预测模型
温度传感器阵列
性质预测方法
晶体
化学元素周期表
图谱
多模态特征融合
医学图像分类方法
分类程序
多模态
跨模态
注意力
空间分布预测方法
公共安全预警方法
网格
注意力机制
深度神经网络