服饰搭配论文范文(精选推荐5篇)

服饰搭配论文范文（精选推荐5篇）
随着人们物质生活的进步，个人整体形象与品位的提升已成为现今的一个重要关注点。

如何更好的展现个人气质与搭配品位，服装与首饰的搭配是重要也是必要的出发点。

在万千的服装与首饰中，搭配的作用就显的更为重要。

首饰在服饰搭配中能彰显美丽，展现修养，象征身份。

它与服装搭配也需要有美的支撑，这种美的形式存在于搭配的每个细节中。

美感的产生是建立在形式美学的基础之上。

下面我们通过以下五篇服饰搭配论文范文来学习一下该方面的知识。

服饰搭配论文范文一
论文题目：探讨服饰着装之型的搭配技巧应用
摘要：服饰不仅是视觉艺术，更是造型艺术，自然界的所有物体都有型的存在，这里的型指的是立体的型，那么人体和服装也不例外，发觉人体型和服装型内在的关联，打造属于自己的着装风格，在当今社会是人们对审美的需求之一，服饰被称为流动的雕塑，它体现着着装着对个人体型的了解和对服装廓形的驾驭，文章分别从身体线条之型、服饰廓形归纳、着装搭配类型三个方面阐述其着装之型。

关键词：身体线条；搭配类型；技巧应用
1 身体线条之型
1.1轮廓
轮廓是在立体的空间构架之上，它是重要的美学要素，在服饰整体造型中，它影响最深的就是我们经常说的服装的轮廓和人体的轮廓，人体的轮廓线分为正面轮廓线和侧面轮廓线，以《米洛斯的断臂维纳斯》为例，这幅经典雕塑是女性曲线美的经典，有着完美的比
例，丰富的曲线，还有细腻的质感都是爱与美的象征，米开朗基罗的《大卫》则是男性美的标志。

轮廓在身体线条中又分为曲线型，直线型和中间型，需要注意的是，第一点我们体型的曲直它不会随着年龄或变胖或变瘦而改变，也不会因为有的人体型比较胖，我们就说他是曲线型，有的人体型比较瘦我们就说他是直线型的，曲线的划分是以骨骼来判断的，不是以胖瘦来判断的。

在自然界里不存在绝对的曲直，人体的曲和直是相对的概念，除了用骨骼来判断曲直，我们还要结合身材所给我们带来的感受，比如是柔和的、还是硬朗的，这种感受带给我们的就是硬朗的、中性的、帅气的印象，这就是直线型的身材，如果有的身材带给我们的是柔和的、单薄的、秀气的感受，这就是曲线型的身材，介于两者之间难以区分的我们就说是中间型身材。

1.2量感
量感是指物体的轻重、大小、粗细、宽窄、厚薄、强弱等，这些指标构成的综合的一种评价的视觉感受值，比如大气的、成熟的五官，给人的大量感的印象，而小女生天真可爱的五官，给人的是小量感的印象，量感不一定完全取决于脸盘的大小，比如有的人脸盘很大，但是他给人时洋娃娃的感觉，这个时候量感就变小了，有的人脸盘不大，但是透露出一种成熟的味道、大气的味道，那么他的量感就变大了。

1.3比例
第三个概念就是比例，比例无处不在，我们在服装搭配的时候，我们人体的上下身比例以及我们五官中所处的位置都存在着比例的关系，身体的比例它是指构成人体的头、躯干、上下肢体之间的比例配置，比如身体的比例，我们有两种方式来评价，第一个是下身长度除以上身长度，我做了一个金字塔的表，越靠近1. 618这个黄金比身材的比例就显得越好，还有一种通俗的方法九头身比例，那么这个九头身是一个人站立垂直的高度，我们通过一个头长的尺寸，用升高除以头的长度，它的出来的结果越靠近7和8之间，这个人身材比例就越好，在服装搭配中，在服装设计中也处处有比例的存在，如同样一款裙子由于面积不同，色彩的配比关系显得高，也就是说那种分割线显得身材的比例更好，很显然，色彩分割线越
往上，显得人越高，比例越好，这是一种色彩的错视的效果，而引起的视觉比例的变化。

2 搭配类型
2.1配套式
服饰的基本搭配类型，第一个就是最基本的配套式，这里指的是服装的搭配，他有明显的配套关系，多是采用相同的面料，如我们的制服，我们的职业装，相同的色彩，使得穿着者呈现出整体整齐严谨的感觉，在款式上，上下装是配套关系，材质上选用相同的材料、面料、辅料以及色彩，在风格上，体现的是端庄、严谨、规范，适合的职场商务和职业。

2.2松身式
松身式是相对于紧身式而言，他是指服装比较宽松，衣服与人体之间有足够的余量，他能表现出一种古典与飘逸的感觉，在材料上，我们可以看到它是一种轻薄的、悬垂的还有弹力的，这些都可以作为这些衣服的设计的主要材料，还有在款式上，做单件或者整套都是可以的，在风格上，他体现的是优雅、浪漫、飘逸，适合的场合比如礼服、居家，还有一些高级时装。

2.3紧身式
紧身式是指服装紧贴于人体，服装和人体之间没有过多的空隙和完全没有空隙，他主要是为了表现身体的优点，所有基本上是采用比较轻薄的、弹力比较好的面料，或是非常精巧的结构设计，这点在很多礼服里面会有这种设计，那么他以弹力的或者一些特殊肌理的，比如有褶皱的、或者是蕾丝的、印花的面料为主，在风格上，他表现的性感的优雅的还有精致的感觉，2. 4建筑式建筑式是非常的形象的词语，现在非常流行的大一号的西装、还有几何型的裁剪，还有一些耸肩的设计，垫肩的这种工艺实际上都是一种体现建筑式服饰的这样的一个很好的工艺，服装不仅是表现人体为目的，衣服所给予他的特定线条，这类服装款式一定要简洁，甚至有点夸张奇特，所选的面料质地、光泽、给人一种神秘的、外来的、太空的感觉，这里面最有特色的除了外轮廓，实际上要选择比较硬朗的，比如有一些中性感的面
料，男士西服的面料或者是一些涂层面料，他一定要有光泽、一定要有硬度，适合做廓形，在风格上时比较未来的、摩登的、还有时尚的，适合做一些特殊的、高级定制的时装，还可以做一些比较有个人风格的休闲装。

3 搭配技巧应用
3.1长与短
服饰搭配的型动技巧，第一点就是长与短，长与短有三种形式，第一种是上长下短，顾名思义就是上面的衣服过臀，整个的廓形偏大，大一号的尺寸，如现在非常流行的大廓形的外套，大廓形的西装，大的夹克，里面搭配短裙、短裤，或者是连身裙、连身裤都是可以的，把握一个原则，选择服饰时一定要衣服和人体之间有一定的空间感，不要紧紧的贴在身上；第二个是上短下长，上短下长指的上身的比例和下身的衣裤的比例，相对而言，上面大概是3,下面是7,我们可以通过把衬衣束在长裤、或者是长裙里，或者是我吗里面穿连身裙，外面穿小外套，比如机车夹克、马甲、针织衫，这样的一种搭配方案，营造出非常流行的复古风格。

第三个上下等长这种搭配，我们要注意的就是配饰和色彩之间的均衡和呼应，比如上身的衬衣面积和下身裙子的面积，均等的时候，这个时候对于身材来说，它是不容易显示出身材的比例，可以通过提高我们的视觉注目度，比如通过配饰的介入，这样能够提神我们的视觉中心，但是围巾色彩上药贯穿一上下身的所有颜色，你中有我，我中有你的视觉，他即起到点缀作用，同时又减少了上身的色彩面积的比例，还有一种就是我们可以通过腰带、腰封、破坏掉上身色彩的分割，3. 2宽与窄宽与窄也有三种搭配方案，上宽下窄这种搭配方案，现在越来越多的欧美风、特别喜欢这种风格，对于胸部不太理想的女性来说，可以采取短一号的，短小的、较为宽松的上装，在视觉上起到一个优化上身的不足，提高身高的这样的一个效果；上窄下宽这种搭配方案，很多身材都适用；还有一种方案就是上下同宽，上身比较宽松，下身比较宽松的裙或裤，搭配在一起非常的舒服，一般出现在家居服中，运动服中，睡衣装，但是现在越来越多的成衣设计里也有这种搭配的方案，这种方案所营造出来的是偏自然风格的、偏哲学风格、很有文化底蕴的这种服饰的效果，需要注意的是我们应该在它的材料上、它的配饰上一定要有点睛之笔，比如上面是宽大的针织衫、下面是宽大的长裙，在系了一条非常有质感的围巾，这样我们的视觉就提升了，还有一点我们可以通过脖子上的有特色的项链，还有腰部比较有特色的腰封，这种腰封，比如镂空的皮革、或者是带流苏的，一定要和整个服装的整体的自然风格，哲学风格相吻合，一定要有特色，而且要夸大，夸张的这样的一个比例。

3.3大与小
这里所指的大与小是指材质风格的大小，雪纺的材料和真丝的材料，它给人的印象是流畅柔和的线条，整体视觉上是量感比较小的，如皮革的材料，皮革的面料是比较硬朗的、有质感的、而且有光泽，营造的风格就是有大风格的有气场的，还有毛织物是粗糙的，而且有一定的厚度，有一定的质感，相对于雪纺真丝而已，它就是风格比较大，但是相对皮革而已，毛织物的量感就是适中的，因此在这三种面料里，对于营造个人风格，体现在着装选择材料的重要性，4结语型是一切物体的造型基础，它是集平面型和立体型为一体的，在对自身型和服装型理解的基础上，找到两者之间的关联和切入点，我们就能创造出新的型，为完美的着装打造良好的基础。

参考文献
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催京源。

服装大师经典搭配案例.中国纺织出版社，2014（08）。

王静。

识对形体穿对衣.漓江出版社，2011（08）
服饰搭配论文范文二
论文题目：基于大数据的服饰搭配推荐模式研究
摘要：本文立足云端积累的用户基本信息数据库、用户偏好分析数据库以及服饰搭配图片库, 提出基于大数据的用户个性化服饰搭配模型, 依次进行了人体体型分析、用户兴趣模型构建以及粗糙计提搭配决策规则界定, 并对其应用步骤进行了介绍和阐释, 完成个性化推荐服务。

关键词：服饰搭配; 用户兴趣模型; 粗糙计提搭配决策规则;
一、引言
古语有云:人靠衣装, 佛靠金装。

可见服饰搭配对自我形象的塑造有着十分重要的意义和影响。

然而在现实生活中, 人们很难把握自己身材特点和穿衣风格, 且有关服装搭配的服务较为缺失, 尤其表现为精准的个性化搭配。

目前的服装推荐主要以图像检索为主, 存在以下不足:第一, 服饰推荐仅局限于颜色等条件而未考虑个性化程度;第二, 服饰款式和风格的多样性与复杂性增加了个性化推荐的难度;第三, 目前的服饰推荐准确率较低, 搭配样式选择较少。

因此本文在图像检索的基础上, 基于用户大数据进行服饰搭配推荐模式的研究。

二、数据收集与分析
服饰搭配的推荐模式想要更加精准化和个性化, 就必须以大量的数据积累为基础, 而在众多数据中, 以下三类数据的积累最为必要也最为重要, 依次是用户基本信息数据库、用户偏好分析数据库以及服饰搭配图片库。

1. 用户基本信息数据库
用户基本信息数据库收集的是, 有关用户身高、体重、年龄、BMI值、体型、偏好等所有有关服饰搭配元素的基本信息, 主要通过显性和隐性两种方式收集。

显性收集方式即主动收集用户信息的方式, 一般是系统在用户首次注册、访问或购买时主动引导用户填写或勾选的内容;隐性收集方式是一种被动的收集方式, 主要是对用户的搜索、查询及访问等行为进行的兴趣提取和数据挖掘。

2. 用户偏好分析数据库
用户偏好信息数据库是在用户基本信息的基础上, 通过用户在平台的浏览记录与使用特点, 通过数据综合分析用户的偏好, 此处的偏好分析较之于用户基本信息获取时更加客观, 从理性分析角度弥补了部分用户在填写和勾选基本信息以及搜索时随意和误选等出现的分析误差, 一定程度上更为合理, 主要通过隐性方式挖掘。

此处的数据挖掘规则主要包括以下四个方面: (1) 系统为用户提供结果显示界面, 然后记录用户对显示的结果的链接的点击行为; (2) 系统计算用户在某一页面或某个服饰链接的停留时间, 浏览的时间越长, 该页面或服饰链接的相关度就越高; (3) 记录用户对
服饰链接的操作, 如对某一部分的复制, 通过对这些部分进行分析; (4) 记录用户的保存和下载等行为。

3. 服饰搭配图片库
服饰搭配图片库是独立于用户基本信息数据库、用户偏好分析数据库而存在的数据库, 这一数据库的数据积累主要来源于两方面;一方来自于用户提供的"个人服饰图片库";, 另一方则来自于平台本身存储的海量"优质搭配图片库";。

其一, "个人服饰图片库";, 此处主要是将用户的线下衣柜, 以图片的形式存储在后台。

用户只需将自己的衣服拍照上传至平台, 平台即可形成线下衣柜对应的"云端衣柜";, 当不知如何搭配或做购买决策时, 去线上的衣柜看一下自己的"云端衣柜";, 便可减少不必要的重复购买, 同时提供更多的搭配选择;同时该数据库的原始数据用户可随时删除、更新等。

其二, "优质搭配图片库";, 此处主要是平台根据各类搭配达人、网红等积累的海量优质搭配图片库, 用户可根据个人偏好和选择对自己喜欢的搭配方案进行点赞或收藏, 形成符合自己穿衣风格的个性化衣柜展现, 进一步节约各种场合服饰搭配时间;同时该数据库的海量数据平台会推出各年代的潮流搭配, 并根据潮流不断更新。

三、基于大数据的服饰搭配推荐模型
利用大数据进行分析需要解决的首要问题是将用户多样化信息进行量化并归纳总结, 本文基于服装搭配的构想提出搭配模型, 首先对用户模型的方法进行定义, 第二步基于层次分析和粗糙理论的算法, 对用户基本信息、用户偏好分析和服饰搭配三大数据库进行分析, 提出人体体型分析的方法、基于用户偏好的用户模型分析, 进而为服装搭配提供决策依据。

1. 人体体型分析方法
体型是每个人都具有的标签, 主要指人的外形比例以及高度、胖瘦之间的差异, 其中三维数据是体型的重要识别特征, 不仅影响服装颜色款式的选择而且在布料的选择上存在较大的差异。

本文采用特征参数法进行体型分析, 并按照国家公布的统一标准对体型进行分类。

体型大致可以分为四种, 其中X型可以适合几乎所有类型的服装;H型曲线感较
弱, 可以增加胸部和臀部的饱满度来提升搭配的层次感;A型具有上身胖下身瘦的特点, 而V 型则与A型身材特征相反。

2. 基于用户习惯和偏好的用户兴趣模型
用户的喜好信息还体现在用户的浏览行为, 本文选用用户浏览页面的时间, 用户加入购物车、收藏、点赞数量, 定义用户浏览行为为一个集合M={浏览时间t, 加入购物车s, 收藏c, 点赞p}。

定义兴趣值f M (pj) , 以量化的具体数值来表示用户的兴趣值, 兴趣值的关系函数式为:
w1~w4代表的是用户浏览集合各维度的权重, s、c、p均为绝对数可以直接计算, 而t需用相对数表示。

其计算方法为ti/T, ti是用户在某页面浏览的时间长度, T是用户一次完整的访问时间的总和。

3. 基于用户搭配图片数据库的粗糙搭配系统
服装搭配除了可观测的体型偏好等变量之外, 还存在大量不可观测或不可量化的影响因素。

消费者偏好各不相同, 所以通过一个简单的模型得出的用户搭配规则不具有广泛的适用性。

粗糙搭配系统的优势在于, 不仅分析服装搭配的数据集合, 而且将服装搭配规则与专家建议相结合, 通过相关分析研究搭配的规律, 最终生成综合的搭配规则。

四、模型的应用
基于以上分析, 本文提出了基于用户特征的个性化的服装搭配模型, 具体步骤如下。

首先, 根据属性数据, 建立专家决策表。

对能够直接体现服装特征的众多属性进行分类描述, 如体现服装风格的款式、类型、年龄等;体现服装质地的材质、色调、图案等;体现服装细节的领型、袖型、腰型等;对以上属性, 进行数据化处理, 同时根据专家意见标注对应的数值, 从而建立初步的专家决策表。

然后对初步建立的决策表进行检测, 删除数值重复率较高的服装示例(表明服装类似) , 得到最终的专家决策表。

其次, 结合用户特征, 抽取搭配规则。

最终的专家决策表的每一条数据值对应着一条简化的搭配规则, 此时可根据用户选择的基本数值进行匹配, 同时结合用户在平台的购买和浏览行为, 抽取历史数据中出现频率较高的信息或浏览时间较长的界面所涉及的数
值, 此处的数值也对应着相应的搭配规则, 结合以上, 得出完整的搭配规则。

最后, 导出搭配结果, 提供搭配决策。

将以上得出的搭配规则导出, 转化为简要的文字, 同时进一步对用户偏好数据库中的浏览记录与使用特点进行综合分析与精确推理, 从而对导出的搭配结果进行补充和完善, 得出最终的搭配决策。

参考文献
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