本文關(guān)鍵詞：基于Kinect的三維人體識(shí)別與重建

  更多相關(guān)文章： 三維人體模型 Kinect PCL 點(diǎn)云配準(zhǔn) 點(diǎn)云融合 降采樣

【摘要】：如今,三維人體模型廣泛應(yīng)用在各個(gè)領(lǐng)域,因此對(duì)于各種識(shí)別和獲取人體三維模型方法的研究也愈加深入。本文首先講述了三維人體重建研究意義以及發(fā)展現(xiàn)狀,對(duì)于各種方法和原理實(shí)現(xiàn)的人體三維重建進(jìn)行了詳細(xì)的描述。本文的核心工作是利用微軟的體感設(shè)備Kinect進(jìn)行人體三維信息的獲取,并結(jié)合PCL點(diǎn)云庫實(shí)現(xiàn)三維人體的重建。對(duì)于基于Kinect的三維人體重建過程,首先是同時(shí)利用兩臺(tái)Kinect設(shè)備,分別獲取了人體上下半身的三維信息,在比較了多種利用Kinect獲取人體信息的方法之后,最終確定使用Processing進(jìn)行編程獲取人體三維信息。其優(yōu)點(diǎn)是可獲得較為完整的三維人體數(shù)據(jù)且得到信息后不需過多復(fù)雜的處理過程。接下來是將人體三維信息轉(zhuǎn)換為點(diǎn)云數(shù)據(jù),并在PCL點(diǎn)云庫中進(jìn)行處理。PCL點(diǎn)云庫作為現(xiàn)今進(jìn)行點(diǎn)云處理的最大開源平臺(tái),提供了實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云處理的多種途徑。本文中,首先對(duì)獲得的目標(biāo)點(diǎn)云進(jìn)行預(yù)處理,如去除背景,選擇參考模型,進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換等。然后在PCL中進(jìn)行對(duì)點(diǎn)云的進(jìn)一步操作:先對(duì)上下兩組點(diǎn)云進(jìn)行點(diǎn)云融合,融合后的點(diǎn)云要配準(zhǔn)到誤差最小化,才能將融合后的全身點(diǎn)云進(jìn)行點(diǎn)云降采樣,最后將最佳采樣模型作為最終的三維人體目標(biāo)模型,使參考人體模型向此目標(biāo)模型進(jìn)行配準(zhǔn),經(jīng)過不斷的調(diào)整參考人體模型的體型系數(shù)來完成對(duì)三維人體的重建。結(jié)果表明:利用Kinect結(jié)合PCL對(duì)三維人體模型進(jìn)行識(shí)別和重建是可行的,其成本低,具有快速,方便,實(shí)時(shí)性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn),尤其適用于三維游戲及動(dòng)漫中。
【關(guān)鍵詞】：三維人體模型 Kinect PCL 點(diǎn)云配準(zhǔn) 點(diǎn)云融合 降采樣
【學(xué)位授予單位】：大連工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-16
• 1.1 研究背景與意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀10-14
• 1.3 本文研究內(nèi)容14-16
• 第二章 利用Kinect獲取三維人體模型16-27
• 2.1 關(guān)于Kinect16-19
• 2.2 三維人體模型的識(shí)別19-20
• 2.3 獲取三維人體模型的方法20-22
• 2.4 獲取最佳人體模型22-26
• 2.5 本章小結(jié)26-27
• 第三章 點(diǎn)云初期處理27-35
• 3.1 點(diǎn)云數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換27-31
• 3.2 選取參考模型31
• 3.3 坐標(biāo)轉(zhuǎn)換31-34
• 3.4 本章小結(jié)34-35
• 第四章 點(diǎn)云融合和配準(zhǔn)35-43
• 4.1 ICP算法35-36
• 4.2 點(diǎn)云融合36-40
• 4.3 點(diǎn)云配準(zhǔn)40-42
• 4.4 本章小結(jié)42-43
• 第五章 三維人體模型的重建43-49
• 5.1 點(diǎn)云降采樣43-44
• 5.2 選取最佳采樣模型44-46
• 5.3 全身人體模型的重建46-48
• 5.4 本章小結(jié)48-49
• 第六章 總結(jié)及展望49-52
• 6.1 結(jié)論49-51
• 6.2 展望51-52
• 參考文獻(xiàn)52-56
• 致謝56-57
• 攻讀碩士期間發(fā)表的論文及成果57

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