Android手機(jī)端基于圖像的三維姿態(tài)計(jì)算及其計(jì)算機(jī)圖形學(xué)應(yīng)用研究
本文關(guān)鍵詞:Android手機(jī)端基于圖像的三維姿態(tài)計(jì)算及其計(jì)算機(jī)圖形學(xué)應(yīng)用研究,,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
【摘要】:通過相機(jī)的運(yùn)動(dòng),計(jì)算機(jī)獲得實(shí)時(shí)的二維圖像,從而通過相關(guān)算法得到相機(jī)的運(yùn)動(dòng)參數(shù)。分析相機(jī)運(yùn)動(dòng)參數(shù)屬于計(jì)算機(jī)視覺的范疇,三維模型加載則屬于計(jì)算機(jī)圖形學(xué)。相機(jī)運(yùn)動(dòng)在計(jì)算機(jī)圖形學(xué)中的應(yīng)用是計(jì)算機(jī)視覺與計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的交叉研究項(xiàng)目。典型研究課題是增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(Augmented Reality)、虛擬現(xiàn)實(shí)(Virtual Reality)。增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)通過輸入傳感器,比如聲音、視頻或者GPS傳感器來通過計(jì)算機(jī)生成對(duì)物理、真實(shí)世界的直接或間接的增強(qiáng)信息。增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)是用虛擬世界增強(qiáng)真實(shí)世界,而相反的是,虛擬現(xiàn)實(shí)通過替換真實(shí)世界為計(jì)算機(jī)生成的虛擬世界。增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)使用基于相機(jī)運(yùn)動(dòng)的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù),比如基于運(yùn)動(dòng)的三維重建、場(chǎng)景跟蹤等技術(shù)。而虛擬現(xiàn)實(shí)通過各種運(yùn)動(dòng)傳感器,比如陀螺儀、GPS跟蹤器來獲取運(yùn)動(dòng)信息,將設(shè)備的運(yùn)動(dòng)轉(zhuǎn)為相機(jī)運(yùn)動(dòng),并反映到虛擬世界。本文對(duì)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)和虛擬現(xiàn)實(shí)領(lǐng)域用的技術(shù)進(jìn)行了簡(jiǎn)要的介紹,包括多視圖幾何的相關(guān)理論基礎(chǔ),三維建模的基本原理、對(duì)基于圖像渲染的技術(shù)進(jìn)行了闡述。本文實(shí)現(xiàn)的第一個(gè)系統(tǒng)是基于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的人臉姿態(tài)識(shí)別的應(yīng)用。使用了高效的人臉檢測(cè)算法,并通過離線對(duì)人臉做的三維人臉模型,基于POSIT算法用二維人臉特征點(diǎn)和三維模型頂點(diǎn)對(duì)應(yīng)關(guān)系得到相機(jī)運(yùn)動(dòng)矩陣來計(jì)算人臉姿態(tài)。并在Android手機(jī)中實(shí)現(xiàn)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)效果來觀察人臉姿態(tài)檢測(cè)的效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明不僅人臉姿態(tài)估計(jì)效果明顯,而且達(dá)到了檢測(cè)人臉并顯示三維人臉模型的實(shí)時(shí)效果。本文實(shí)現(xiàn)的第二個(gè)系統(tǒng)是基于虛擬現(xiàn)實(shí)做的立體虛擬展示系統(tǒng),通過離線生成攝像機(jī)的運(yùn)動(dòng)軌跡,并擬合規(guī)整的運(yùn)動(dòng)軌跡后,通過相鄰兩視點(diǎn)的攝像機(jī)參數(shù),基于三視圖幾何的對(duì)極轉(zhuǎn)移原理生成沿?cái)z相機(jī)運(yùn)動(dòng)軌跡任意視點(diǎn)的攝像機(jī)參數(shù)。然后通過基于保持內(nèi)容完整性的算法來生成沿新攝相機(jī)運(yùn)動(dòng)軌跡上任意視點(diǎn)的視圖,實(shí)驗(yàn)證明相比較其他基于圖像的渲染算法,比如全景圖、Photosynth、View Morphing等算法來說,既保持了內(nèi)容、又?jǐn)U大了生成視點(diǎn)的范圍。
【關(guān)鍵詞】:增強(qiáng)現(xiàn)實(shí) 虛擬現(xiàn)實(shí) 人臉姿態(tài)估計(jì) 三維重建 人臉特征點(diǎn)檢測(cè) 基于圖像的渲染 圖像變形算法 多視圖幾何
【學(xué)位授予單位】:杭州師范大學(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】:
- 致謝5-6
- 摘要6-7
- Abstract7-12
- 1 緒論12-16
- 1.0 課題來源12
- 1.1 課題的研究背景12-14
- 1.2 本文的工作和組織14-16
- 1.2.1 Android手機(jī)上的人臉姿態(tài)估計(jì)系統(tǒng)14-15
- 1.2.2 基于圖像的立體虛擬展示系統(tǒng)15
- 1.2.3 實(shí)驗(yàn)15-16
- 2 相機(jī)運(yùn)動(dòng)在計(jì)算機(jī)圖形學(xué)與計(jì)算機(jī)視覺的相關(guān)理論基礎(chǔ)16-32
- 2.1 射影變換16-18
- 2.1.1 仿射變換16-17
- 2.1.2 單應(yīng)矩陣17-18
- 2.2 攝像機(jī)幾何和單視圖幾何18-20
- 2.2.1 攝像機(jī)內(nèi)參矩陣19
- 2.2.2 攝像機(jī)外參矩陣19-20
- 2.3 兩視圖幾何20-24
- 2.3.1 對(duì)極幾何21-22
- 2.3.2 基礎(chǔ)矩陣22-23
- 2.3.3 本質(zhì)矩陣23-24
- 2.4 基于圖像的渲染24-32
- 2.4.1 不需要幾何參數(shù)的渲染算法25-28
- 2.4.2 需要少量幾何參數(shù)的渲染算法28-30
- 2.4.3 需要大量幾何參數(shù)的渲染方法30-32
- 3 Android手機(jī)端基于三維模型的人臉姿態(tài)實(shí)時(shí)估計(jì)系統(tǒng)32-45
- 3.1 系統(tǒng)概述32
- 3.2 系統(tǒng)框架32-33
- 3.3 基于SfM的三維人臉模型重建33-34
- 3.4 特征點(diǎn)提取34
- 3.5 Ransac篩選34-35
- 3.6 獲取特征點(diǎn)三維坐標(biāo)35-36
- 3.7 優(yōu)化重建效果36-37
- 3.8 基于“顯式形狀回歸”的檢測(cè)人臉特征點(diǎn)的算法37-38
- 3.9 姿態(tài)識(shí)別與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)38-42
- 3.9.1 求解并優(yōu)化旋轉(zhuǎn)平移矩陣38-39
- 3.9.2 增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)39-42
- 3.10 實(shí)驗(yàn)42-45
- 4 基于保持內(nèi)容的變形算法的虛擬展示系統(tǒng)45-71
- 4.1 系統(tǒng)概述45-46
- 4.2 生成的數(shù)據(jù)集46-48
- 4.2.1 攝像機(jī)內(nèi)外參46-47
- 4.2.2 特征點(diǎn)集47-48
- 4.3 擬合攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)軌跡48-52
- 4.3.1 對(duì)三維攝像機(jī)世界坐標(biāo)點(diǎn)擬合一個(gè)平面48-49
- 4.3.2 將三維攝像機(jī)世界坐標(biāo)點(diǎn)投影到平面上49-50
- 4.3.3 對(duì)平面上的二維坐標(biāo)點(diǎn)擬合一個(gè)二維圓50-51
- 4.3.4 把二維圓轉(zhuǎn)換為三維圓51-52
- 4.4 對(duì)極變換52-56
- 4.4.1 求解新視點(diǎn)攝像機(jī)內(nèi)參52-53
- 4.4.2 求解原始視點(diǎn)與新視點(diǎn)之間的基礎(chǔ)矩陣53-54
- 4.4.3 求解極線,并求極線交點(diǎn)54-56
- 4.5 預(yù)處理以及預(yù)變形算法56-57
- 4.6 保持內(nèi)容的變形算法57-60
- 4.6.1 數(shù)據(jù)項(xiàng)(Data Term)57-58
- 4.6.2 相似變換項(xiàng)(Similarity Transformation Term)58-60
- 4.7 紋理映射算法與兩視圖圖像融合60-61
- 4.8 生成最終視頻61-63
- 4.9 實(shí)驗(yàn)63-71
- 4.9.1 真實(shí)數(shù)據(jù)63-65
- 4.9.2 View Morphing,Photosynth,CPW的對(duì)比試驗(yàn)65-68
- 4.9.3 Maya生成的數(shù)據(jù)在CPW算法下的結(jié)果68-71
- 5 總結(jié)與展望71-73
- 5.1 總結(jié)71
- 5.2 展望71-73
- 6 參考文獻(xiàn)73-78
- 作者簡(jiǎn)歷及在學(xué)期間所取得的科研成果78
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