近年來由于Kinect等廉價傳感器的涌現(xiàn),研究人員對于虛擬現(xiàn)實技術的開發(fā)熱情日益增加。虛擬現(xiàn)實技術可以呈現(xiàn)一種虛擬現(xiàn)實的環(huán)境,用戶利用虛擬環(huán)境進行沉浸式體驗或者增強對現(xiàn)實的認知。由于虛擬現(xiàn)實技術的快速發(fā)展,在現(xiàn)實生活的應用范圍也越加廣泛。由于網絡購物的興起,虛擬試衣利用其便捷的換裝、友好的UI界面以及多樣的選擇,成為用戶呼聲最高的諸多虛擬現(xiàn)實產品之一。另外,在虛擬現(xiàn)實的呈現(xiàn)中,三維重建的速度及真實性也是至關重要的,將輸入的多幀場景或物體的點云利用配準、曲面化的方法重建場景或物體的模型,通常面臨的數(shù)據(jù)量巨大、物體實際表面提取困難等問題。本文主要在以下兩個方面做出了研究。首先,針對商場中的虛擬試衣鏡存在代入感不強,試衣間又需要通過身體接觸來進行人工測量等問題,本文基于虛擬現(xiàn)實及呈現(xiàn)技術,提出一種實時虛擬建模技術,該技術通過Kinect傳感器實時采集人體數(shù)據(jù)。針對單一采集數(shù)據(jù)對人體參數(shù)的測量不準確的問題,本文基于計算機圖像處理技術,提出了一種結合深度和骨骼數(shù)據(jù)測量參數(shù)的方法,實驗表明,這種方法的身高準確性可以達到97.54%,并且在穩(wěn)定性上具有顯著的優(yōu)勢。接著基于Unity3D建模技術,建立實...

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖4.4底部點云

圖4.4底部點云算法通過迭代方法，能夠從一組包含異常值的數(shù)據(jù)集中找出內點和異常值的數(shù)據(jù)集，RANSAC通過多次迭代來找到用于對一個或多個模型進行多次迭代。RANSAC基于兩型（少數(shù)異常值）進行一致投票，并且有足夠的特征來滿NSAC算法基本上由以下兩個步驟的反復迭代組成....

圖4.5對模型進行擬合第二步：由于數(shù)據(jù)點不是嚴格線性，數(shù)據(jù)點在采集時或多或少都會存在一些波動，因此

生學位論文第四章想就是：以直線模型為例），隨機抽取N個

圖4.5統(tǒng)計閾值內的點第三步：反復隨機選取N個樣本點，重復前兩個步驟：

思想就是：（以直線模型為例），隨機抽取N個（圖4.5對模型進行擬合是嚴格線性，數(shù)據(jù)點在采集時或多或擬合曲線周圍距離小于閾值α的點進

圖4.6重復迭代

圖4.5對模型進行擬合是嚴格線性，數(shù)據(jù)點在采集時或多或擬合曲線周圍距離小于閾值α的點進圖4.5統(tǒng)計閾值內的點N個樣本點，重復前兩個步驟：

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