使用白色结构光编码的三维几何发型重建

为了实现对头发区域三维模型的快速精确重建,对发型建模提供可行技术方案,利用白色结构光技术搭建三维发型采集系统,并提出一种高频二值条纹的结构光编码算法.该系统使用了4台自制的白色结构光扫描仪,通过预先配置空间位置实现对头部区域的有效覆盖,并利用高频二值条纹编码算法在1s内采集头部数据,提高结构光条纹边缘可辨识度,实现亚像素级数据精度,之后快速重建出包括发型在内的三维头部网格模型.实验结果表明,重建后的三维发型具有高几何精度,达到了当前最优的毫米级别,并验证了采集系统特别是编码算法的有效性和鲁棒性.     

A型地铁空调系统及客室内流场数值分析

为给目前国内A型地铁车辆的舒适度设计提供理论参考,针对地铁车辆静压风道结构特点,基于k-ε两方程湍流模型和SIMPLE算法,建立包含空调送风风道和客室的三维计算模型.对计算模型的空气流动和传热状况进行CFD数值计算.计算过程综合考虑车体壁面传热和人体散热等多种传热.分析计算结果得到客室内温度场和速度场的分布规律,并对空调通风设计方案进行量化评估.计算结果表明:客室内人体头部区域温度场分布均匀,平均温度为26.6℃,最大温差为6℃;车厢内有较理想的气流组织形式,速度分布范围为0.50~0.79 m/s,而且客室端部和中部区域人体头部周围速度较大.将计算结果与欧洲EN 14750-1标准进行对比分析,认为乘客的舒适性较好.     

基于正面照的自适应三维头部网格模型研究

研究三维头部建模问题.针对以软件导出的三维头部模型作为标准模型受到数据量多、结构复杂的影响,对不同人脸进行匹配时需要进行数据简化操作,造成工作量大、可控性差且应用受限等问题,提出一个简单的能适应于不同人脸的三维头部模型.根据Candide-3模型提供的人脸三维信息,通过增加耳朵特征和后脑曲面模型,使用127个控制点建立了标准三维头部模型,然后配合人脸特征点信息和局部调整原理建立了与输人人脸图像相仿的三维头部模型.实验结果表明,建立的三维头部模型顶点少且具有较强真实感,可根据输入人脸图像的不同相应地产生与图像人脸相仿的形变模型,具有较好的适应性和广泛的应用价值.     

基于虚拟现实建模语言的医学体数据三维重建研究

为了临床医学的实际应用,本文尝试运用VRML进行医学体数据的三维可视化工作.基于WEB和网络化是今后数字化医学图像处理的一个发展趋势,而VRML正是基于WEB的虚拟现实建模语言.本文运用VRML进行建模,得到人体头部的三维模型,并对建立的三维模型进行编程实现动态切割等,还利用JavaScript语言实现了三维模型与二维断层图像同时显示的功能,这满足了临床医生在实际应用中的需要.     

基于高分辨率网络和图卷积网络的三维人体重建模型

针对单目图像重建人体时出现的头部姿态翻转和图像特征间隐式空间线索缺失的问题,提出了一种基于高分辨率网络（HRNet）和图卷积网络（GCN）的三维人体重建模型。首先利用HRNet和残差块作为主干网络从原始图像中提取丰富的人体特征信息,然后使用GCN来捕获特征之间隐式的空间线索以获得空间精确的特征表示,最后使用此特征来预测多人线性蒙皮模型（SMPL）的参数以得到更加准确的重建结果;同时为了有效解决人体头部姿态翻转的问题,对SMPL的关节点重新进行了定义,在原有关节的基础上增加对头部关节点的定义。实验结果表明,所提模型能够准确地重建出三维人体,在2D数据集LSP上的重建准确率达到了92.41%,在3D数据集MPI-INF-3DHP上的关节误差和重建误差也大幅降低,平均误差仅分别为97.73 mm和64.63 mm,验证了所提模型在人体重建领域的有效性。     

基于人体行为成像三维仿真系统设计

在对人体行为模拟过程中,由于虚拟现实人体行为的背景复杂多变,很容易受到复杂活动背景的影响,使得用于三维成像的人体行为形状基数量无法固定,利用传统算法进行人体行为仿真,存在仿真精度低的问题.为提高精度,提出了采用三维虚拟现实的人体行为仿真方法.通过人体行为仿真图像序列中还原特征残破的三维人体结构,在局部的特征空间内,根据散乱特征点间的触碰关联,组建准确的补偿特征,通过对人体行为仿真投影数据的计算,建立精确的基于三维虚拟现实的人体行为模型.仿真结果证明,利用三维虚拟现实的人体行为仿真方法精准度高,清晰度强.     

三维人体模型姿态与形状重构

为了解决单张照片人体重构出现的姿态翻转问题,提高重构模型的准确度,提出相邻帧姿态约束和人体轮廓线匹配的姿态与形状序列同时重构算法.对视频中的每一帧,首先估计出图像中人物的二维关节点、人物脸部特征点及其边缘轮廓线;然后将参数化模型SMPL所表达的三维人体投影到二维平面上,使得投影后的二维信息与对应的视频帧二维信息相匹配;最后通过调整SMPL的姿态与形状参数来最小化匹配能量函数,从而重构出与视频帧中人物具有相似姿态与形状的三维人体模型.此外,为了使重构结果显得更真实,也对图像帧中人体的头部姿态进行了检测和匹配.该算法在MPI-INF-3DHP数据集、Youku视频和自拍视频帧上均进行了实验,实验结果表明,与SMPLify算法等相比,该算法能有效地避免重构结果中出现姿态翻转的现象,且能在保证模型整体姿态相似性的前提下重构出准确的头部姿态和相似的模型形状.     

基于OpenGL的医学整形手术仿真研究

医学整形手术是目前比较常见的一种外科手术,对其三维效果的仿真正成为提高手术成功率的重要手段.为此,文中首先阐述了采用投影栅相位法对人体进行非接触测量的原理,而后提出基于OpenGL实现三维数据可视化的方法,其中重点分析了人体的三维建模,OpenGL环境下人体图元选取以及人体整形后的三维数据重建.在三维建模过程中,根据整形手术不同阶段的需要,分别采用多边形网格模型和NURBS模型完成了对整形手术的全程仿真,从而为医护人员提供了直观、完整的医学信息,方便了医患之间交流.     

化身1号:一个快速的三维彩色全身人像捕捉系统

提出一个快速的三维彩色全身人像捕捉系统（名为化身1号）：1.5秒采集数据,1分钟内全自动地建立三维全身人像.化身1号使用了8台自制的结构光扫描仪,采集数据的精度达到1毫米.这8个扫描仪预先配置好空间位置：4个抓拍头部,4个抓拍身体.从而,能够有效覆盖采集成人对象的全身区域.在离线标定完8个扫描仪后,化身1号就可以捕获真实对象,在一个坐标系内处理各扫描仪采集的局部数据,历经全局注册和无缝隙的纹理拼接,鲁棒地建立高逼真度的纹理人像模型.该模型的几何精度达到1毫米,并具有照片真实感的色彩信息.实验结果表明,在高逼真度建模需求的前提下,化身1号的采集和处理速度均处于当前最优水平.     

一种医学图像数据场的剖切显示算法

提出了一种基于体绘制模型的医学图像数据场的三维可视化法 :剖切显示法 ,并在微机环境下以人体头部CT图像为例进行了实验。实验证明该方法具有绘制速度快和成像精度高的优点。     

基于Poser的个性化人体模型运动仿真技术研究

根据服装工业对数字化动态人体模型的需要,提出了一种建立人体动态模型的新方法.该方法针对特定人体的三维扫描数据,用逆向工程软件Geomagic Studio实现个性化的三维人体NURBS曲面模型的构建,将完成后的人体曲面模型导入Poser软件,利用人体特征点确定关节位置, 建立相应的人体骨骼模型, 并将人体表面模型与骨骼模型相匹配,实现人体运动仿真.实验证明,所建立的人体动态模型在外观形状和运动姿态上具有较高的真实性, 操作简便,易于掌握.     

运动员人体三维建模研究

运用人体测量学、人体工程学等相关理论,汇集整理了运动员的人体工程学数据.使用工程图学的高级造型软件(Pro/ENGINEER)作为主要的建模平台,对运动员人体三维造型进行了设计,得到了易于编程控制的人体三维模型.在该三维模型基础上,建立运动员多体系统的运动学模型,获得运动员训练或比赛的真实模拟效果.仿真结果表明,该模型可以准确模拟运动员的各种动作,可应用于各种模拟训练当中;实践中,将该模型运用于排球电子模拟拦网训练系统的研制,准确地模拟了排球运动员的拦网技术动作,对提高国家排球队技术水平起到了有效的辅助作用.     

基于双相机捕获面部表情及人体姿态生成三维虚拟人动画

为了生成表情丰富、动作流畅的三维虚拟人动画,提出了一种基于双相机同步捕获面部表情及人体姿态生成三维虚拟人动画的方法。首先,采用传输控制协议（TCP）网络时间戳方法实现双相机时间同步,采用张正友标定法实现双相机空间同步。然后,利用双相机分别采集面部表情和人体姿态。采集面部表情时,提取图像的2D特征点,利用这些2D特征点回归计算得到面部行为编码系统（FACS）面部行为单元,为实现表情动画做准备;以标准头部3D坐标值为基准,根据相机内参,采用高效n点投影（EPnP）算法实现头部姿态估计;之后将面部表情信息和头部姿态估计信息进行匹配。采集人体姿态时,利用遮挡鲁棒姿势图（ORPM）方法计算人体姿态,输出每个骨骼点位置、旋转角度等数据。最后,在虚幻引擎4（UE4）中使用建立的虚拟人体三维模型来展示数据驱动动画的效果。实验结果表明,该方法能够同步捕获面部表情及人体姿态,而且在实验测试中的帧率达到20 fps,能实时生成自然真实的三维动画。     

人体三维运动实时跟踪与建模系统

提出了一种新的人体三维运动实时跟踪与建模系统设计方法,并基于此实现了一套鲁棒的参考应用系统.针对人机交互等对跟踪精度要求不是很高的应用场合,系统在跟踪精确性和简易性与可推广性之间做了很好的折中.系统使用多个摄像头采集图像,实时计算场景深度信息,然后结合使用深度和颜色信息进行人体跟踪.应用一个简易的人体上半身三维模型,并使用基于颜色直方图的粒子滤波算法对头部和手部进行跟踪,从而恢复出模型的各个参数.系统以人脸检测和人手肤色聚类算法为初始化方法.大量实验证明,该系统能在复杂背景下进行人体上半身的跟踪和三维模型恢复,能进行完全自动的初始化,有较强的抗干扰能力和自动错误恢复能力.系统在2.4GHz PC机上能以25帧/秒的速度运行.     

螺旋轨迹Shepp-logan模型的投影仿真

锥束螺旋CT是现代CT 领域内一个活跃的研究方向.为了验证三维CT 重建算法的有效性和准确性,研究仿真模型的投影数据是十分必要的.本文首先利用解析几何和求解二次方程的方法推导了螺旋轨迹扫描下的锥束射线投影仿真公式,给出3D Shepp-Logan头部模型在不同螺距下的投影仿真结果.其次,采用Katsevich方法实现了...     

结合个性化建模和深度数据的三维人体姿态估计

利用深度传感器估计三维人体姿态是计算机视觉领域的一个重要问题,在人机交互、虚拟现实和动画设计等领域有重要的应用价值.针对该问题的主流方法是自底向上的方法,这类方法一般采用分类、回归或检索技术,可以直接从深度数据中估计三维肢体姿态,在人机交互中得到了很广泛的应用.但是这类方法依赖于大规模的姿态数据库,而且结果不够精确.本文提出一种结合个性化人体建模和深度数据的三维姿态估计方法,首先对运动对象建立三维虚拟人模型,然后利用该个性化的虚拟人模型与深度数据之间的点匹配关系构造姿态优化的目标函数,通过迭代优化目标函数,估计出与深度数据相吻合的三维姿态.与传统方法相比,本文方法不需要任何姿态数据库.实验表明,本文方法得到的结果更加精确.     

基于Kinect的人体姿态估计优化和动画生成

为了生成更准确流畅的虚拟人动画,采用Kinect设备捕获三维人体姿态数据的同时,使用单目人体三维姿态估计算法对Kinect的彩色信息进行骨骼点数据推理,从而实时优化人体姿态估计效果,并驱动虚拟人物模型生成动画。首先,提出了一种时空优化的骨骼点数据处理方法,以提高单目估计人体三维姿态的稳定性;其次,提出了一种Kinect和遮挡鲁棒姿势图（ORPM）算法融合的人体姿态估计方法来解决Kinect的遮挡问题;最后,研制了基于四元数向量插值和逆向运动学约束的虚拟人动画系统,其能够进行运动仿真和实时动画生成。与仅利用Kinect捕获人体运动来生成动画的方法相比,所提方法的人体姿态估计数据鲁棒性更强,具备一定的防遮挡能力,而与基于ORPM算法的动画生成方法相比,所提方法生成的动画在帧率上提高了两倍,效果更真实流畅。     

基于UV贴图优化人体特征的行人重识别

现有行人重识别研究大多关注人体在二维平面的特征表示,而在现实社会中,人体以一种对称的三维结构存在,三维人体结构相较二维平面像素含有更多的体型、姿态等特征,仅研究二维平面上的行人特征限制了计算机对人体特征的理解。利用人体是一种三维对称的刚体结构这一先验事实,提出一种基于UV贴图优化人体特征的行人重识别方法。对图像底库进行数据预处理,通过数据增广方法生成更多的训练数据,对预处理后的图片进行特征提取,将特征矩阵解耦为姿态、色彩、形状以及视角参数,利用参数信息调整预定义的人体模型以得到重构后的三维人体模型。将重构后的三维人体模型转化为UV贴图,即将人体特征从三维空间映射到二维平面,同时对UV贴图进行优化从而丰富人体特征。使用UV贴图训练三维行人重识别网络模型,利用后处理的方法对输出结果做进一步优化,以得到最终的行人重识别结果。在Market-1501数据集上的实验结果表明,该方法的rank-1准确率和mAP分别达到94.76%和82.53%,相较OG-Net模型分别提升13.82%和22.56%。     

面向移动设备的三维人体重建方法

针对移动端的计算资源和存储空间有限等问题,本文提出了一种轻量级的三维人体重建方法.首先,采用DeepLabV3+网络对人体正面和侧面图像进行分割,获得人体净身轮廓.其次利用SMPL人体模型对三维人体进行参数化表示,并对SMPL模型的正面和侧面进行投影,获得二值轮廓作为数据集.然后,构建并训练一个教师网络以预测二值轮廓图的SMPL参数.之后,构建一个轻量级的学生网络,通过知识蒸馏的方式,利用教师网络来提高学生网络预测的人体参数精度.最后通过学生网络预测的SMPL人体参数生成三维人体模型.实验结果证明,本文的方法可以在消耗较少的计算资源和存储空间的情况下获得相对较高精度的三维人体.     

三维头像的水粉效果渲染

介绍了对一个三维头像数据显示及水粉效果渲染的方法和实现。算法采用了逐面计算并显示的方法，可实现用户自定义头像的颜色、位置、角度、质感度、水粉效果的强弱程度及光源的位置等。经处理后的头像色彩比较丰富，随机变化较明显，给人一种手绘水粉的感觉。