摘要：近年来,文学作品、影视平台、摄影作品、游戏动漫、服装设计等各个领域都受到了“物哀”美学审美的影响。“物哀”美学强调主观意识对自然和社会风物的体会和感受,从而产生对生命、世事的咏叹和感慨,实现情感的共鸣。文章从“物哀”概念、形成的历史和发展进行了阐释,把握“物哀”美学的特征,在“物哀”美学的视域下,分析“物哀”美学对服装风格的具体影响,为当下服装设计发展提供借鉴意义。

摘要：随着人们生活水平的提高及服装行业的发展,服装风格识别、服装风格推荐、服装个性化定制等成为近几年的研究热点,而这些研究都需要基于服装风格的量化。通过对国内外相关文献的研究与整理,归纳服装风格的定义及分类,着重梳理服装风格量化的关键技术和方法,并进一步就各风格量化方法进行对比分析。研究得出,服装量化方法可分为基于感性工学的量化方法、基于计算机算法的量化方法和基于数理统计模型的量化方法3类,其中卷积神经网络、遗传算法、眼动追踪等是目前的热点技术,研究对象拓展、方法优化创新、关键技术的跨学科深度融合等是服装风格量化相关研究的未来发展方向。

摘要：为了量化服装风格,实现服装款式数据库的数字化构建,以连衣裙为例,将服装款式各部件进行拆解,提取有效的服装造型风格影响要素,利用语意差异法、三角模糊数和层次分析法进行建模,以问卷调查和数量化理论进行综合分析,得出风格量化与款式设计要素间的关系,并确立风格特征数字化标准,最终形成8组风格款式数据库(优雅风格-中性风格,职业风格-休闲风格,民族风格-未来风格,混搭风格-极简风格),款式数据库的构建为实现智能化服装款式推荐提供了完善的数据基础。

摘要：针对服装风格识别与分类,从服装相关数据集、服装图像特征提取、应用场景3个方面综述了该领域的研究进展。服装图像分类数据来源主要包含社交网站、购物网站以及时尚资讯媒体,从季节、时尚风格、服装信息等服装属性归纳数据集特点,围绕图像处理技术对其应用于服装领域最广泛的特征提取方法加以介绍,详细综述了传统特征提取方法、卷积神经网络(CNN)、图卷积神经网络(GCNN)、无监督学习方法在服装领域的相关研究及其模型优化效果、优缺点等。最后分析讨论了服装风格识别分类在时尚风格流行趋势预测、服装搭配推荐方面的发展趋势、关键技术及应用前景。研究认为,未来可以在人体相关特征提取、多角度时尚趋势预测、服装推荐主观评价等方向进一步研究。

摘要：为使企业能够自主控制服装风格,减少由设计师更换带来的品牌风格波动,使企业决策者能够把握服装的设计风格,尝试对服装风格进行量化,以找到品牌服装风格的内在规律,使服装的风格控制成为一种技术手段。通过多次实验,找到较可行的量化方法并进行初步量化,得到初步量化结论。

摘要：在门襟处作装饰是服装设计中常见的形式,它可强调设计重点,突出创意思维,亦是服务整体风格在外部形式上的表露。本文从艺术设计的审美角度,就门襟造型线本身形态及在门襟处添加的装饰这两方面的不同表现形式,来讨论如何使服装的外部形式美与其内在风格特征两者相互结合,达到形式和内容的完整统一。

摘要：不同风格的服装在色彩的选用上差异较大,文章基于PCCS色彩体系,以8种代表性风格对应的服装成衣照片上的服装色彩作为研究对象,通过图像软件对服装图片样本的色彩进行量化提取,并在PCCS色彩空间内找到其坐标位置,从而获得服装色彩与服装风格的色彩空间位置关系,各风格服装色彩的主要色调分布、色相环区域、饱和度和明度的区域范围,并对其色相环区域、饱和度和明度进行了相关性分析。该研究结果为设计师进行服装设计提供色彩参考。

摘要：蕾丝花边自古以来便是精致华美的装饰佳品,是服装细节最好的诠释者。蕾丝对服装各种风格的影响也是不可小觑的。本文探讨蕾丝装饰的形式美以及在不同服装风格中的应用,研究结论对蕾丝在服装中的应用有一定的指导意义。

摘要：穿衣打扮,看似稀松平常,但在很多人的眼里却是一件令人头疼的事情,很多人都会有穿错衣的经历。其实穿衣打扮也是一门学问,是有一套完善的科学理论依据在其中的,只要人们深入学习就会发现,其实想穿得漂亮并不难。本文从五个方面入手,逐层分析人物的外在与内在条件,包括脸型与体型的轮廓、量感、比例,性格、年龄、社会角色等。只有在充分了解人物的特点之后,才能准确地判断出一个人的着装风格。

摘要：服装风格研究因旨趣各异而呈现不同研究程式与特征。廓清这一系列问题的关键还需要从服装风格研究的不同角度与出发点展开。探寻服装风格生成与发展的质态,需要致力于服装风格的整体性探究,从其研究形态的演进即历时性、共时性特征以及定量与定性评价方法等层面加以延拓;注重其内在属性的诠释,对服装风格的历史性、社会性与民族性等特质作系统考察;把握其发展趋向,主要从解构风潮、文化积淀以及中式风格等比较流行的设计理念中加以管窥。