發(fā)布時間：2020-12-14 02:12

　　近年來,隨著像Kinect這樣價格親民的傳感器的出現(xiàn),獲取逼真的三維人體模型變得越來越快速便利,使用三維重建技術重建出的三維人體模型可用于多種應用,如:個性化家具定制,虛擬試衣等。而這些應用離不開人體特征點、人體幾何數(shù)據(jù)等人體語義特征的提取,還有人體模型形變算法的輔助。因此,對三維人體模型語義特征提取算法和形變算法的研究是很有意義的。使用三維掃描儀重建出越來越逼真的三維人體模型將會是未來的一項趨勢,而發(fā)展出與之相配套的成熟的語義特征提取和形變算法,會是極有價值的一項工作。目前,對三維人體模型提取語義特征的方法有基于分割或特征點提取等方法,而本文結(jié)合了分割和特征點提取的方法設計了一種提取三維人體語義特征的算法。此外,常見的三維網(wǎng)格模型形變方法有蒙皮方法、數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法和基于物理的方法,而本文則基于骨骼驅(qū)動的形變方法設計了一種用于產(chǎn)品適配的,通過人體數(shù)據(jù)和產(chǎn)品數(shù)據(jù)的約束進行人體姿勢形變的算法。本文主要討論了對于一個用三維人體重建技術建出來的三維人體網(wǎng)格模型,如何按照人體語義把人體網(wǎng)格模型分割成若干個部分,提取出三維人體模型的各種人體特征點,并且提取人體各項數(shù)據(jù)。同時,對于設計出的產(chǎn)品,如何... 

【文章來源】：華南理工大學廣東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：87 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

人體特征點提取結(jié)果

a) Kavan 等人的算法結(jié)果[20]b) Vaillant 等人的形變算法結(jié)圖 1-3 人體模型形變結(jié)果.5 三維物體骨架生成算法學術界中有多種多樣的對三維物體模型進行骨架生成的算法，這些方化方法和距離變換。通過細化算法進行骨架生成的一個例子是Pal gyi等人在1998年提出]。此方法先把三維模型進行體素化，然后按照特定規(guī)則逐漸刪除體素以被刪除為止，最后剩下的體素集合就是三維物體的骨架。使用這種后得到的骨架會有很多冗余的分支，需要剪枝才能得到較好的骨架。而距離變換方法的一個例子是Zhou等人在1999年提出的一種三維物]。他們同樣先把三維模型進行體素化，然后為每個體素計算距離編碼編碼的體素集合成一個個簇，接下來再把各個簇的中心點按一定規(guī)則

在本章我們先介紹了使用 Kinect 傳感器重建三維人體模型的算法，然后提出了一種基于骨架生成的三維人體自動分割算法。在分割算法中，我們使用了一種基于細化算法的骨架生成方法生成了人體的骨架曲線，接著沿骨架曲線把人體模型切片并計算出各分片的參數(shù)，最后根據(jù)分片參數(shù)確定了分割位置，實現(xiàn)了對三維人體模型的快速準確的自動分割。2.1 基于 RGBD 數(shù)據(jù)的三維人體重建本文在實驗中使用的三維人體模型來源于人體掃描。我們使用了一種基于單個Kinect 的三維人體建模算法。Kinect 是一種 RGBD 攝像機，它不僅有 RGB 攝像頭可以捕捉色彩，并且?guī)в懈泄忡R頭可以根據(jù)周圍環(huán)境的光線獲得測量物體的深度信息，從而得到物體的三維坐標，可以方便快速地進行三維物體的建模。通過三維人體建模算法重建出人體模型后，才能夠?qū)θ梭w模型進行特征提取和形變。


本文編號：2915608