本文關(guān)鍵詞：基于人體分割和變形的三維試衣研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來電子商務(wù)蓬勃發(fā)展,網(wǎng)上購物越來越流行,尤其是服裝這類高需求的商品,但用戶在網(wǎng)購服裝時(shí)仍不能得到充分體驗(yàn),因此三維虛擬試穿的需求越來越緊迫。本文通過自動(dòng)分割算法得到用戶的人體參數(shù),然后將標(biāo)準(zhǔn)人體模型按照這些參數(shù)變形,生成特定的人體模型,最后通過包圍盒匹配和同步變形實(shí)現(xiàn)服裝模型和特定人體的匹配與試衣。主要研究?jī)?nèi)容包括:(1)標(biāo)準(zhǔn)人體模型和掃描人體模型的自動(dòng)分割。引入彎曲度這一參數(shù),通過網(wǎng)格頂點(diǎn)的彎曲度值定義特征邊,提出了一種基于特征邊的自動(dòng)分割算法,有效避免了區(qū)域增長(zhǎng)等算法的過分割問題。(2)標(biāo)準(zhǔn)人體模型的變形。為了實(shí)現(xiàn)人體參數(shù)的控制,將變形分為圍度變形和高度變形。圍度變形以腰圍線作為約束源,采用約束變形來實(shí)現(xiàn)腰圍線的長(zhǎng)度控制。高度變形則采用自由變形算法,將各部位的包圍盒作為自由變形的控制立方體,通過控制這個(gè)立方體的長(zhǎng)度來控制高度參數(shù)。(3)變形人體的服裝匹配。提出一種基于包圍盒的服裝匹配方法,通過人體模型的部位包圍盒得到服裝模型對(duì)應(yīng)的待分割點(diǎn)集,并通過這些點(diǎn)集到人體模型分割點(diǎn)集的距離關(guān)系剔除冗余點(diǎn),最終得到服裝模型的變形區(qū)域映射,實(shí)現(xiàn)服裝和人體的匹配及同步變形。利用上述方法構(gòu)建出的試衣系統(tǒng)簡(jiǎn)便快捷,同時(shí)兼顧直觀,并且不需要對(duì)不同用戶重建服裝模型,大大縮短了服裝匹配的時(shí)間,在應(yīng)用中更加快速實(shí)用。
【關(guān)鍵詞】：三維試衣系統(tǒng) 自動(dòng)分割算法 約束變形 自由變形 服裝匹配
【學(xué)位授予單位】：浙江理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 緒論8-12
• 1.1 研究背景和意義8
• 1.2 研究現(xiàn)狀8-9
• 1.3 本文的工作9-12
• 1.3.1 本文的主要研究?jī)?nèi)容9-10
• 1.3.2 論文的主要架構(gòu)10-12
• 第二章 基于特征邊的人體模型自動(dòng)分割12-22
• 2.1 網(wǎng)格分割算法12-13
• 2.2 彎曲度13-14
• 2.3 基于彎曲度和特征邊的人體分割算法14-19
• 2.3.1 特征邊14-15
• 2.3.2 特征線15-17
• 2.3.3 特征線封閉17-19
• 2.4 分割效果19-20
• 2.5 人體包圍盒創(chuàng)建和人體尺寸測(cè)量20-21
• 2.6 本章小結(jié)21-22
• 第三章 標(biāo)準(zhǔn)人體模型的變形算法22-32
• 3.1 網(wǎng)格變形算法22
• 3.2 標(biāo)準(zhǔn)人體模型的變形22-28
• 3.2.1 圍度變形23-25
• 3.2.2 高度變形25-28
• 3.3 參數(shù)控制28-29
• 3.3.1 圍度變形的參數(shù)控制28-29
• 3.3.2 高度變形的參數(shù)控制29
• 3.4 變形結(jié)果29-30
• 3.5 本章小結(jié)30-32
• 第四章 變形人體的服裝匹配32-39
• 4.1 變形區(qū)域映射32-35
• 4.1.1 包圍盒匹配32-34
• 4.1.2 冗余點(diǎn)剔除34-35
• 4.2 變形人體的服裝匹配35-38
• 4.3 本章小結(jié)38-39
• 第五章 總結(jié)和展望39-41
• 5.1 研究工作總結(jié)39-40
• 5.2 研究工作展望40-41
• 參考文獻(xiàn)41-44
• 攻讀碩士學(xué)位期間的研究成果44-45
• 致謝45

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