隨著計算機仿真技術(shù)的快速發(fā)展,使得人們的生活越來越豐富的同時,也使他們越來越追求技術(shù)所帶來的真實感體驗和視覺上的享受。在大規(guī)模人群仿真場景、虛擬試穿系統(tǒng)、影視動畫、視頻會議和游戲場景中,真實感和精細化的三維人物模型給人們帶來了不一樣的視覺沖擊。本文研究了如何自動地從人物圖片直接生成可視化三維人物模型的方法,首先使用深度學習的方法提取圖片中人物語義特征信息,將由此得到的人體解析圖:1、映射到紋理空間生成部分紋理,進而通過紋理拼接技術(shù)得到完整的UV紋理圖;2、融入到標準網(wǎng)格模型SMPL中得到目標三維網(wǎng)格模型。將UV紋理圖通過紋理坐標映射到對應的三維人物模型,從而實現(xiàn)目標人物化身的創(chuàng)建。本文的主要工作如下:1)綜述了從圖片生成可視化三維人物模型的相關(guān)研究現(xiàn)狀及成果,對當前從圖片到可視化三維人物模型所使用的系統(tǒng)和算法、用于從圖片中提取人物語義特征信息的網(wǎng)絡(luò)模型進行了總結(jié)和改進。2)針對現(xiàn)有的人體解析方法在進行人物圖像語義解析時出現(xiàn)的人體細節(jié)缺失和語義標簽圖精度偏低,提出了邊界與語義信息相融合的交叉細化網(wǎng)絡(luò)模型（Cross Refinement Network,簡稱CRN）。對圖片提取人物語義特... 

【文章來源】：合肥工業(yè)大學安徽省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：59 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

2·31上海外灘踩踏事件Fig1.112·31Shanghaibundstampede

緒論3Direct3D工具設(shè)計出固有的會議場景,采用微軟發(fā)布的Kinect攝像頭提取與會者的3D模型信息,發(fā)送到服務(wù)器端,完成融合后再返回終端顯示.融合結(jié)果有較強現(xiàn)場感,人物模型真實準確.驗證了系統(tǒng)的可行性和實用性。在游戲場景中，人物的逼真程度往往對游戲愛好者的體驗影響很大[7]。圖1.2虛擬3D視頻會議Fig1.2Virtual3DVideoConference就目前而言，在大型人物群體的仿真中，人物個體角色模型和動作大多通過有限的編程庫中提供的模板復制得來，且顏色和紋理外觀較為單一，大量外觀相似的人物模型難以給人一種真實性的感覺。且在現(xiàn)代的大多虛擬服飾的試衣系統(tǒng)中，大多系統(tǒng)的試穿效果都停留在二維圖像階段，而進行三維的試穿展示一般需要為每一件服飾都進行人工建模，成本和效率過高不利于大規(guī)模投放使用。因此，如何進行便捷有效的多樣化的人物角色模型仿真，并且自動化的從圖片生成可視化三維人物模型，有著重要的研究意義和普適的應用價值。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀1.2.1從圖片生成個性化三維人物化身的研究現(xiàn)狀由來自真實場景中的人物圖片自動生成個性化的三維人物模型一直是研究學者們不停探索的領(lǐng)域。一部分相關(guān)工作是基于昂貴的掃描設(shè)備或深度相機來構(gòu)建帶有服飾信息的人體模型；另一部分工作則是采用基于深度學習的雙分支方法，第一個分支是從圖片創(chuàng)建三維人物模型，第二個分支是通過圖像的語義分割圖從關(guān)鍵幀中獲取部分紋理信息，然后拼接得到完整的UV紋理圖；融合兩個分支生成的結(jié)果得到可視化三維人物模型。

合肥工業(yè)大學學術(shù)碩士研究生學位論文61.3課題來源本論文課題來源于國家重點研發(fā)計劃項目（2016YFC0800100）、國家自然科學基金青年基金支持（項目批準號：61702155）和安徽省自然科學基金面上項目支持（項目編號：1808085MF176）。1.4研究內(nèi)容綜上所述，僅使用少量照片方便快速地生成真實性和多樣化的三維虛擬人物模型，有廣泛的應用場景和現(xiàn)實意義，促進研究虛擬試衣系統(tǒng)，為人們網(wǎng)上購物帶來便利；推進疏散仿真系統(tǒng)盡快部署落地，給人們生活帶來安全保障；優(yōu)化游戲場景角色模型和影視動畫的仿真效果，為人們帶來更真實刺激的視覺體驗。國內(nèi)外對于人物圖像的語義特征識別和生成可視化三維人物模型已經(jīng)取得了一定的研究成果，本文基于相關(guān)的理論方法進行優(yōu)化整合，提出了一種從圖片生成對應的可視化三維人物模型仿真系統(tǒng)，并給出此系統(tǒng)的相關(guān)介紹。圖1.3從圖片到個性化三維人物化身系統(tǒng)流程圖Fig1.3FlowChartoftheGenerationsystemfromPicturestopersonalized3Dhumanavatars本文提出的從圖片到個性化三維人物化身系統(tǒng)流程圖如圖1.3所示，整個系統(tǒng)可分為三個部分，第一部分是通過本文提出的深度學習網(wǎng)絡(luò)模型對輸入的原圖像進行語義分割得到人體語義特征圖，如圖1.3中的紅色框部分，這部分內(nèi)容將在第


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