一种服装搜索方法及装置.pdf

本发明涉及自动化领域，公开了一种服装搜索方法及装置，以解决现有技术中不能准确给用户进行服装推荐的技术问题。该方法包括：确定用户的体态特征；根据所述用户的体态特征筛选出至少一件服装以及每件服装的尺寸信息；确定出所述至少一件服装中每套服装的压迫系数，所述压迫系数表征所述用户穿着对应服装之后，对应服装上多个质点的合力值；基于所述至少一件服装中每件服装的压迫系数，产生针对所述至少一件服装中的M件服装的推荐信息，所述推荐信息中包含对应服装的尺寸信息，M为正整数。达到了能够实现服装的精确推荐的技术效果。

1.  一种服装搜索方法，其特征在于，包括：
确定用户的体态特征；
根据所述用户的体态特征筛选出至少一件服装以及每件服装的尺寸信息；
确定出所述至少一件服装中每套服装的压迫系数，所述压迫系数表征所述用户穿着对应服装之后，对应服装上多个质点的合力值；
基于所述至少一件服装中每件服装的压迫系数，产生针对所述至少一件服装中的M件服装的推荐信息，所述推荐信息中包含对应服装的尺寸信息，M为正整数。

2.  如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对应服装多个质点的合力值通过以下方式获得：
获得对应服装上每两个质点之间的弹力，进而获得N组弹力，N为正整数；
对所述N组弹力取合力，即获得所述合力值。

3.  如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述每两个质点之间的弹力通过以下公式计算获得：
F＝kd
其中，F表示所述每两个质点之间的弹力；
k表示对应服装的伸缩系数；
d表示这两个质点在对应服装发生形变后相对于形变前的位移向量。

4.  如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述伸缩系数通过以下公式计算获得：
k＝F1/(L-L0)
其中，L表示对应服装在第一方向上的拉伸后尺寸；
L0表示对应服装在所述第一方向上的拉伸前尺寸；
F1表示将对应服装由所述拉伸前尺寸拉伸至所述拉伸后尺寸的用力值。

5.  如权利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，所述基于所述至少一件 服装中每件服装的压迫系数，产生针对所述至少一件服装中的M件服装的推荐信息，具体包括：
将所述至少一件服装按照所述压迫系数从低到高进行排序；
从排序位于前L位的L件服装中确定出所述推荐信息中所包含的服装，L为正整数。

6.  如权利要求5所述的方法，其特征在于，从排序位于前L位的L件服装中确定出所述推荐信息中所包含的服装，具体包括：
从所述L件服装中确定出所述压迫系数为负数L1件服装，L1为小于等于L的正整数；
判断所述L1件服装中每件服装的款式是否为瘦身款式；
将所述L1件服装之外的L2件服装，以及所述L1件服装中不为所述瘦身款式的服装作为所述推荐信息中所包含的服装。

7.  如权利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户的体态特征筛选出至少一件服装，具体包括：
确定所述用户的总体特征，所述总体特征包括：身高、肩宽；
搜索获得与所述总体特征匹配的多件服装；
确定所述用户的横向特征，所述横向特征包括：胸围、腰围、臀围；
基于所述横向特征筛选出所述至少一件服装。

8.  如权利要求7所述方法，其特征在于，所述基于所述横向特征筛选出所述至少一件服装，具体包括：
从所述多件服装中筛选出与所述横向特征匹配的服装；
若所述服装中包含上装，从所述上装中筛选出与所述用户的上半身数据匹配的服装，所述上半身数据包括：乳间距、乳高、乳房垂直高度、背宽、臂长、手肘长、上臂圆半径、小臂圆半径；
若所述服装中包含下装，从所述下装中筛选出与所述用户的下半身数据匹配的服装，所述下半身数据包括：腿长、腿间距、大腿长、小腿长、大腿半径、 小腿半径。

9.  一种服装搜索装置，其特征在于，包括：
第一确定模块，用于确定用户的体态特征；
筛选模块，用于根据所述用户的体态特征筛选出至少一件服装以及每件服装的尺寸信息；
第二确定模块，用于确定出所述至少一件服装中每套服装的压迫系数，所述压迫系数表征所述用户穿着对应服装之后，对应服装上多个质点的合力值；
推荐模块，用于基于所述至少一件服装中每件服装的压迫系数，产生针对所述至少一件服装中的M件服装的推荐信息，所述推荐信息中包含对应服装的尺寸信息，M为正整数。

10.  如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述第二确定模块，具体包括：
获得单元，用于获得对应服装上每两个质点之间的弹力，进而获得N组弹力，N为正整数；
合力单元，用于对所述N组弹力取合力，即获得所述合力值。

一种服装搜索方法及装置
技术领域
本发明涉及自动化领域，尤其涉及一种服装搜索方法及装置。
背景技术
现如今，人们已经进入了互联网时代，互联网上提供了大量的信息，用户可以通过搜索引擎在互联网上对关键词进行搜索，来获取用户所需的信息。
以服装搜索为例，现有技术中用户通常可以购物网站搜索获得很多服装，然后从中选择喜欢的服装进行挑选。然而现有技术中，通常会采用通用的编码方式对服装进行分类，例如：S、M、L、XL、XXL、收腰、宽松等等。然后由用户选择哪种编码的服装适合自己。
然而，现有技术中，对应相同编码的不同种类的服装其尺寸未必相同，例如：不同的品牌，同为XL号，可能其尺寸并不相同，故而，现有技术中存在着不能准确给用户进行服装推荐的技术问题。
发明内容
本发明提供一种服装搜索方法及装置，以解决现有技术中不能准确给用户进行服装推荐的技术问题。
第一方面，本发明实施例提供一种服装搜索方法，包括：
确定用户的体态特征；
根据所述用户的体态特征筛选出至少一件服装以及每件服装的尺寸信息；
确定出所述至少一件服装中每套服装的压迫系数，所述压迫系数表征所述用户穿着对应服装之后，对应服装上多个质点的合力值；
基于所述至少一件服装中每件服装的压迫系数，产生针对所述至少一件服装中的M件服装的推荐信息，所述推荐信息中包含对应服装的尺寸信息，M为 正整数。
可选的，所述对应服装多个质点的合力值通过以下方式获得：
获得对应服装上每两个质点之间的弹力，进而获得N组弹力，N为正整数；
对所述N组弹力取合力，即获得所述合力值。
可选的，所述每两个质点之间的弹力通过以下公式计算获得：
F＝kd
其中，F表示所述每两个质点之间的弹力；
k表示对应服装的伸缩系数；
d表示这两个质点在对应服装发生形变后相对于形变前的位移向量。
可选的，所述伸缩系数通过以下公式计算获得：
k＝F1/(L-L0)
其中，L表示对应服装在第一方向上的拉伸后尺寸；
L0表示对应服装在所述第一方向上的拉伸前尺寸；
F1表示将对应服装由所述拉伸前尺寸拉伸至所述拉伸后尺寸的用力值。
可选的，所述基于所述至少一件服装中每件服装的压迫系数，产生针对所述至少一件服装中的M件服装的推荐信息，具体包括：
将所述至少一件服装按照所述压迫系数从低到高进行排序；
从排序位于前L位的L件服装中确定出所述推荐信息中所包含的服装，L为正整数。
可选的，从排序位于前L位的L件服装中确定出所述推荐信息中所包含的服装，具体包括：
从所述L件服装中确定出所述压迫系数为负数L1件服装，L1为小于等于L的正整数；
判断所述L1件服装中每件服装的款式是否为瘦身款式；
将所述L1件服装之外的L2件服装，以及所述L1件服装中不为所述瘦身款式的服装作为所述推荐信息中所包含的服装。
可选的，所述根据所述用户的体态特征筛选出至少一件服装，具体包括：
确定所述用户的总体特征，所述总体特征包括：身高、肩宽；
搜索获得与所述总体特征匹配的多件服装；
确定所述用户的横向特征，所述横向特征包括：胸围、腰围、臀围；
基于所述横向特征筛选出所述至少一件服装。
可选的，所述基于所述横向特征筛选出所述至少一件服装，具体包括：
从所述多件服装中筛选出与所述横向特征匹配的服装；
若所述服装中包含上装，从所述上装中筛选出与所述用户的上半身数据匹配的服装，所述上半身数据包括：乳间距、乳高、乳房垂直高度、背宽、臂长、手肘长、上臂圆半径、小臂圆半径；
若所述服装中包含下装，从所述下装中筛选出与所述用户的下半身数据匹配的服装，所述下半身数据包括：腿长、腿间距、大腿长、小腿长、大腿半径、小腿半径。
第二方面，本发明实施例提供一种服装搜索装置，包括：
第一确定模块，用于确定用户的体态特征；
筛选模块，用于根据所述用户的体态特征筛选出至少一件服装以及每件服装的尺寸信息；
第二确定模块，用于确定出所述至少一件服装中每套服装的压迫系数，所述压迫系数表征所述用户穿着对应服装之后，对应服装上多个质点的合力值；
推荐模块，用于基于所述至少一件服装中每件服装的压迫系数，产生针对所述至少一件服装中的M件服装的推荐信息，所述推荐信息中包含对应服装的尺寸信息，M为正整数。
可选的，所述第二确定模块，具体包括：
获得单元，用于获得对应服装上每两个质点之间的弹力，进而获得N组弹力，N为正整数；
合力单元，用于对所述N组弹力取合力，即获得所述合力值。
可选的，所述获得单元用于通过以下公式计算获得每两个质点之间的弹力：
F＝kd
其中，F表示所述每两个质点之间的弹力；
k表示对应服装的伸缩系数；
d表示这两个质点在对应服装发生形变后相对于形变前的位移向量。
可选的，所述获得单元用于通过以下公式计算所述伸缩系数k：
k＝F1/(L-L0)
其中，L表示对应服装在第一方向上的拉伸后尺寸；
L0表示对应服装在所述第一方向上的拉伸前尺寸；
F1表示将对应服装由所述拉伸前尺寸拉伸至所述拉伸后尺寸的用力值。
可选的，所述推荐模块，具体包括：
排序单元，用于将所述至少一件服装按照所述压迫系数从低到高进行排序；
第一确定单元，用于从排序位于前L位的L件服装中确定出所述推荐信息中所包含的服装，L为正整数。
可选的，所述确定单元，具体包括：
确定子单元，用于从所述L件服装中确定出所述压迫系数为负数L1件服装，L1为小于等于L的正整数；
判断子单元，用于判断所述L1件服装中每件服装的款式是否为瘦身款式；
推荐子单元，用于将所述L1件服装之外的L2件服装，以及所述L1件服装中不为所述瘦身款式的服装作为所述推荐信息中所包含的服装。
可选的，所述筛选模块，具体包括：
第二确定单元，用于确定所述用户的总体特征，所述总体特征包括：身高、肩宽；
搜索单元，用于搜索获得与所述总体特征匹配的多件服装；
第三确定单元，用于确定所述用户的横向特征，所述横向特征包括：胸围、腰围、臀围；
筛选单元，用于基于所述横向特征筛选出所述至少一件服装。
可选的，所述筛选单元，具体包括：
第一筛选子单元，用于从所述多件服装中筛选出与所述横向特征匹配的服装；
第二筛选子单元，用于若所述服装中包含上装，从所述上装中筛选出与所述用户的上半身数据匹配的服装，所述上半身数据包括：乳间距、乳高、乳房垂直高度、背宽、臂长、手肘长、上臂圆半径、小臂圆半径；
第三筛选子单元，用于若所述服装中包含下装，从所述下装中筛选出与所述用户的下半身数据匹配的服装，所述下半身数据包括：腿长、腿间距、大腿长、小腿长、大腿半径、小腿半径。
本发明有益效果如下：
由于在本发明实施例中，首先确定用户的体态特征；然后根据所述用户的体态特征筛选出至少一件服装以及每件服装的尺寸信息；接着确定出所述至少一件服装中每套服装的压迫系数，所述压迫系数表征所述用户穿着对应服装之后，对应服装上多个质点的合力值；基于所述至少一件服装中每件服装的压迫系数，产生针对所述至少一件服装中的M件服装的推荐信息，所述推荐信息中包含对应服装的尺寸信息，M为正整数。也就是，直接基于用户的体态特征以及服装的尺寸信息，给用户推荐适合其体态特征的服装以及对应服装的尺寸信息，从而达到了能够实现服装的精确推荐的技术效果；另外，由于在推荐服装时，还考虑到服装的压迫系数，从而能够保证用户穿着服装的舒适程度，也即进一步的提高了推荐服装的精确度。
附图说明
图1为本发明实施例中服装搜索方法的流程图；
图2为本发明实施例中服装搜索方法中获得用户的体态特征的流程图；
图3a和图3b为本发明实施例服装搜索方法中量体衣的固定部分和非固定 部分的示意图；
图3c和图3d为本发明实施例服装搜索方法中量体衣的肩宽线、胸围线、腰围线、臀围线、底围线示意图；
图4为本发明实施例服装搜索方法中根据所述用户的体态特征筛选出至少一件服装的流程图；
图5为本发明实施例服装搜索方法中产生针对所述至少一件服装中的M件服装的推荐信息的流程图；
图6为本发明实施例中服装搜索装置的结构图。
具体实施方式
本发明提供一种服装搜索方法及装置，以解决现有技术中不能准确给用户进行服装推荐的技术问题。
本申请实施例中的技术方案为解决上述的技术问题，总体思路如下：
首先确定用户的体态特征；然后根据所述用户的体态特征筛选出至少一件服装以及每件服装的尺寸信息；接着确定出所述至少一件服装中每套服装的压迫系数，所述压迫系数表征所述用户穿着对应服装之后，对应服装上多个质点的合力值；基于所述至少一件服装中每件服装的压迫系数，产生针对所述至少一件服装中的M件服装的推荐信息，所述推荐信息中包含对应服装的尺寸信息，M为正整数。也就是，直接基于用户的体态特征以及服装的尺寸信息，给用户推荐适合其体态特征的服装以及对应服装的尺寸信息，从而达到了能够实现服装的精确推荐的技术效果；另外，由于在推荐服装时，还考虑到服装的压迫系数，从而能够保证用户穿着服装的舒适程度，也即进一步的提高了推荐服装的精确度。
为了更好的理解上述技术方案，下面通过附图以及具体实施例对本发明技术方案做详细的说明，应当理解本发明实施例以及实施例中的具体特征是对本发明技术方案的详细的说明，而不是对本发明技术方案的限定，在不冲突的情 况下，本发明实施例以及实施例中的技术特征可以相互组合。
第一方面，本发明实施例提供一种服装搜索方法，请参考图1，包括：
步骤S101：确定用户的体态特征；
步骤S102：根据所述用户的体态特征筛选出至少一件服装以及每件服装的尺寸信息；
步骤S103：确定出所述至少一件服装中每套服装的压迫系数，所述压迫系数表征所述用户穿着对应服装之后，对应服装上多个质点的合力值；
步骤S104：基于所述至少一件服装中每件服装的压迫系数，产生针对所述至少一件服装中的M件服装的推荐信息，所述推荐信息中包含对应服装的尺寸信息，M为正整数。
步骤S101中，用户的体态特征可以分为多种体态特征，下面列举其中的四种进行介绍，当然，在具体实施过程中，不限于以下四种情况。
第一种，用户的体态特征包括：用户的总体特征，总体特征包括:身高、肩宽；
第二种，用户的体态特征包括：用户的横向特征，所述横向特征包括：胸围、腰围、臀围；
第三种，用户的体态特征包括：上半身特征，所述上半身数据包括：乳间距、乳高、乳房垂直高度、背宽、臂长、手肘长、上臂圆半径、小臂圆半径；。
第四种，用户的体态特征包括：用户的下半身特征，所述下半身数据包括：腿长、腿间距、大腿长、小腿长、大腿半径、小腿半径。
在具体实施过程中，可以通过多种方式获取用户的体态特征，下面列举其中的两种进行介绍，当然，在具体实施过程中，不限于以下两种情况。
第一种，由用户自己测量之后上传至系统。
第二种，所述获取用户的体态特征，请参考图2，包括：
步骤S201：获取对用户穿着量体衣之后进行拍摄所获取的量体图像，所述量体衣包含固定部分和非固定部分，其中在所述用户穿着所述量体衣时，所述 固定部分不发生形变，所述非固定部分发生形变；
步骤S202：基于所述量体图像确定量体衣发生形变后的形变后尺寸；
步骤S203：基于所述量体衣的形变前尺寸和所述形变后尺寸确定所述用户的形体特征。
步骤S201中，所述量体图像包括：前视图、后视图和侧视图中的至少一种图像。
如图3a和图3b所示，为一量体衣的结构图，其包含横向标注线和纵向标注线，其中横向标注线即为固定部分30，固定部分30之外的其他部分则为非固定部分31，非固定部分31可以发生弹性形变，纵向标注线则是标注于非固定部分31，用于观察所述非固定部分31的形变程度。
在具体实施过程中，固定部分包含多种结构，以图3c和图3d所示，则可以包含肩宽线30a、胸围线30b、腰围线30c、臀围线30d、底围线30e中的至少一种标注线。
步骤S203中，通常情况下，非固定部分31与固定部分30之间会存在一定的比例，以胸围为例，假设胸围线30b部分在没有发生形变时(也即形变前尺寸)，固定部分30总长度为A，非固定部分31总长度为B，则固定部分30和非固定部分31的长度之比为：Ln＝A/B，固定部分30与非固定部分31的长度之和为LEN＝A+B。
而量体照片中固定部分30总长度为A1，非固定部分31总长度为B1，由于固定部分30在形变前和形变后的尺寸应该是相同的，故而量体图像与实际尺寸的比例a＝A1/A，而尽管非固定部分31会产生形变，但是人体不会形变，所以非固定部分31的实际长度B2可以根据B1和比值a计算得到：B2＝B1/a＝B1*A/A1，最后将形变后非固定部分31的实际长度与固定部分30的实际长度进行加和，就能够获得用户的胸围：B1*A/A1+A，对于其他尺寸其计算方式与胸围相似，故而在此不再赘述。
步骤S102中，可以预先针对每件服装确定其对应的服装数据，其中生成服 装数据可以包括以下步骤：
根据服装制版文件，生成服装三维数据模型。
B)通过三维测量手段，得到服装的肩宽，胸围，腰围，长度以及其他一些在搜索时需要用到的数据，也即对应前面的体态特征的数据。
C)通过实验数据得到当前服装的布料的伸缩系数，首先确定服装在不同方向(例如：横向、纵向)上可以拉伸的最大尺寸L(其中，初始长度L0)，以及拉伸到该尺寸所需的力的大小F1，则对应服装的伸缩系数可以通过以下公式计算获得：
k＝F1/(L-L0)  ………………………[1]
D)录入对应服装所匹配的人体款型，例如：长款、短款、瘦身、宽松等等。
在完成上述准备工作之后，步骤S102中同样可以通过多种方式筛选出至少一种服装，下面列举其中的两种进行介绍，当然，在具体实施过程中，不限于以下两种情况。
第一种，所述根据所述用户的体态特征筛选出至少一件服装，请参考图4，具体包括：
步骤S401：确定所述用户的总体特征，所述总体特征包括：身高、肩宽；
步骤S402：搜索获得与所述总体特征匹配的多件服装；
步骤S403：确定所述用户的横向特征，所述横向特征包括：胸围、腰围、臀围；
步骤S404：基于所述横向特征筛选出所述至少一件服装。
步骤S401中，假设所获得用户的身高为155cm、肩宽为37cm，当然用户的总体特征也可以为其他值，对此本发明实施例不再详细列举，并且不作限制。
步骤S402中，可以搜索适合身高不低于155cm且位于预设范围内(例如：155cm～160cm)且肩宽不小于37cm且位于预设范围内(例如：37cm～40cm)的衣服作为搜索结果。
步骤S403中，胸围例如为：88cm、腰围例如为：64cm、臀围例如为：90cm， 当然，用户的横向特征还可以为其他值，对此本发明实施例不在详细列举，并且不作限制。
步骤S404中，从步骤S402的搜索结果中继续通过胸围、腰围、臀围进行搜索，就可以获得至少一件服装。其中，可以通过多种方式搜索获得至少一件服装，下面列举其中的两种进行介绍，当然，在具体实施过程中，不限于以下两种情况。
①所述基于所述横向特征筛选出所述至少一件服装，具体包括：
从所述多件服装中筛选出与所述横向特征匹配的服装；
若所述服装中包含上装，从所述上装中筛选出与所述用户的上半身数据匹配的服装，所述上半身数据包括：乳间距、乳高、乳房垂直高度、背宽、臂长、手肘长、上臂圆半径、小臂圆半径；
若所述服装中包含下装，从所述下装中筛选出与所述用户的下半身数据匹配的服装，所述下半身数据包括：腿长、腿间距、大腿长、小腿长、大腿半径、小腿半径。
具体来讲，也就是先通过横向特征对多件服装中进行筛选，在获得筛选结果之后，通过上半身数据对服装中的上装进行筛选，通过下半身数据对服装中夏装进行筛选，从而达到了对服装的筛选更加准确的技术效果。
②直接通过胸围、腰围、臀围筛选获得至少一件服装。
也就是在对服装筛选时，直接通过横向特征从多件服装中进行筛选，进而获得至少一件服装。
步骤S103中，所述对应服装多个质点的合力值通过以下方式获得：获得对应服装上每两个质点之间的弹力，进而获得N组弹力，N为正整数；对所述N组弹力取合力，即获得所述合力值。
其中，所述每两个质点之间的弹力通过以下公式计算获得：
F＝kd  ………………………[2]
其中，F表示所述每两个质点之间的弹力；
k表示对应服装的伸缩系数；
d表示这两个质点在对应服装发生形变后相对于形变前的位移向量。
举例来说，在针对任意一件服装进行建模时，都可以将服装分解为多个质点，然后获得每两个质点之间的弹力，最后对所有的弹力取合力就可以获得压迫系数。
步骤S104中，可以通过多种方式确定推荐信息，下面列举其中的两种进行介绍，当然，在具体实施过程中，不限于以下两种情况。
第一种，所述基于所述至少一件服装中每件服装的压迫系数，产生针对所述至少一件服装中的M件服装的推荐信息，请参考图5，具体包括：
步骤S501：将所述至少一件服装按照所述压迫系数从低到高进行排序；
步骤S502：从排序位于前L位的L件服装中确定出所述推荐信息中所包含的服装，L为正整数。
步骤S501中，压迫系数往往表征用户穿着对应服装的舒适度，其中，压迫系数越低，则表明舒适程度越高，故而可以将至少一件服装按照压迫系数从低到高进行排序，进而确定出每件服装的舒适程度。
步骤S502中，可以直接将排序位于前L位的L件服装全部作为推荐信息中所包含的服装，而为了提高给用户选择的服装的美观度，步骤S502中，从排序位于前L位的L件服装中确定出所述推荐信息中所包含的服装，具体包括：
从所述L件服装中确定出所述压迫系数为负数L1件服装，L1为小于等于L的正整数；
判断所述L1件服装中每件服装的款式是否为瘦身款式；
将所述L1件服装之外的L2件服装，以及所述L1件服装中不为所述瘦身款式的服装作为所述推荐信息中所包含的服装。
其中，如果压迫系数为负数的话，则表明用户穿着对应的服装时较为宽松，但是有些服装(例如：瘦身款式)的服装并不适合宽松穿着，故而将L1件服装中瘦身款式之外的其他服装可以作为推荐信息中的服装推荐给用户；而L1件服 装之外的L2件服装则其压迫系数不为负数，也就是用户穿着较为合身，故而将其也作为推荐信息中的服装推荐给用户。
第二种，判断每件服装的压迫系数是否大于预设阈值；如果对应服装的压迫系数大于预设阈值，则不将作为推荐信息中的服装；如果对应服装的压迫系数不大于预设阈值，则将其作为推荐信息中的服装。
其中，可以根据实际需要求设置不同的预设阈值，例如：3、5等等，如果压迫系数大于预设阈值，则说明对应服装用户穿着不太舒适，故而不将其推荐给用户；如果压迫不大于预设阈值，则说明对应服装用户穿着较为舒适，故而将其推荐给用户。
第二方面，基于同一发明构思，本发明实施例提供一种服装搜索装置，请参考图6，包括：
第一确定模块60，用于确定用户的体态特征；
筛选模块61，用于根据所述用户的体态特征筛选出至少一件服装以及每件服装的尺寸信息；
第二确定模块62，用于确定出所述至少一件服装中每套服装的压迫系数，所述压迫系数表征所述用户穿着对应服装之后，对应服装上多个质点的合力值；
推荐模块63，用于基于所述至少一件服装中每件服装的压迫系数，产生针对所述至少一件服装中的M件服装的推荐信息，所述推荐信息中包含对应服装的尺寸信息，M为正整数。
可选的，所述第二确定模块63，具体包括：
获得单元，用于获得对应服装上每两个质点之间的弹力，进而获得N组弹力，N为正整数；
合力单元，用于对所述N组弹力取合力，即获得所述合力值。
可选的，所述获得单元用于通过以下公式计算获得每两个质点之间的弹力：
F＝kd  ………………………[1]
其中，F表示所述每两个质点之间的弹力；
k表示对应服装的伸缩系数；
d表示这两个质点在对应服装发生形变后相对于形变前的位移向量。
可选的，所述获得单元用于通过以下公式计算所述伸缩系数k：
k＝F1/(L-L0)  ………………………[2]
其中，L表示对应服装在第一方向上的拉伸后尺寸；
L0表示对应服装在所述第一方向上的拉伸前尺寸；
F1表示将对应服装由所述拉伸前尺寸拉伸至所述拉伸后尺寸的用力值。
可选的，所述推荐模块63，具体包括：
排序单元，用于将所述至少一件服装按照所述压迫系数从低到高进行排序；
第一确定单元，用于从排序位于前L位的L件服装中确定出所述推荐信息中所包含的服装，L为正整数。
可选的，所述确定单元，具体包括：
确定子单元，用于从所述L件服装中确定出所述压迫系数为负数L1件服装，L1为小于等于L的正整数；
判断子单元，用于判断所述L1件服装中每件服装的款式是否为瘦身款式；
推荐子单元，用于将所述L1件服装之外的L2件服装，以及所述L1件服装中不为所述瘦身款式的服装作为所述推荐信息中所包含的服装。
可选的，所述筛选模块61，具体包括：
第二确定单元，用于确定所述用户的总体特征，所述总体特征包括：身高、肩宽；
搜索单元，用于搜索获得与所述总体特征匹配的多件服装；
第三确定单元，用于确定所述用户的横向特征，所述横向特征包括：胸围、腰围、臀围；
筛选单元，用于基于所述横向特征筛选出所述至少一件服装。
可选的，所述筛选单元，具体包括：
第一筛选子单元，用于从所述多件服装中筛选出与所述横向特征匹配的服 装；
第二筛选子单元，用于若所述服装中包含上装，从所述上装中筛选出与所述用户的上半身数据匹配的服装，所述上半身数据包括：乳间距、乳高、乳房垂直高度、背宽、臂长、手肘长、上臂圆半径、小臂圆半径；
第三筛选子单元，用于若所述服装中包含下装，从所述下装中筛选出与所述用户的下半身数据匹配的服装，所述下半身数据包括：腿长、腿间距、大腿长、小腿长、大腿半径、小腿半径。
本发明一个或多个实施例，至少具有以下有益效果：
由于在本发明实施例中，首先确定用户的体态特征；然后根据所述用户的体态特征筛选出至少一件服装以及每件服装的尺寸信息；接着确定出所述至少一件服装中每套服装的压迫系数，所述压迫系数表征所述用户穿着对应服装之后，对应服装上多个质点的合力值；基于所述至少一件服装中每件服装的压迫系数，产生针对所述至少一件服装中的M件服装的推荐信息，所述推荐信息中包含对应服装的尺寸信息，M为正整数。也就是，直接基于用户的体态特征以及服装的尺寸信息，给用户推荐适合其体态特征的服装以及对应服装的尺寸信息，从而达到了能够实现服装的精确推荐的技术效果；另外，由于在推荐服装时，还考虑到服装的压迫系数，从而能够保证用户穿着服装的舒适程度，也即进一步的提高了推荐服装的精确度。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或 方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明实施例进行各种改动和变型而不脱离本发明实施例的精神和范围。这样，倘若本发明实施例的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。