一种姿态无关的人体模型骨骼提取方法

随着三维扫描技术的逐渐成熟,三维人体扫描模型的骨骼提取逐渐成为虚拟人建模研究领域的热点之一,现有的三维人体模型骨骼提取方法,存在手工标注任务繁重、对模型姿态过于敏感、计算结果不准确等问题,提出了一种新的三维人体模型的骨骼提取算法:首先,根据Morse原理,将测地距离作为Morse函数的要素,实现姿态无关的人体模型特征点以及拓扑结构的提取;其次,将测地距离等值面作为基础数据,采用截面似圆性判别准则提取模型关节中心所在等值面,从而获得关节中心的准确结果,实验结果表明,与已有算法相比,该方法具有模型姿态无关、计算结果准确等特性,并且能够完全自动地提取三维人体扫描模型的骨骼.     

一种人体三维Reeb图计算方法

提出一种人体三维Reeb计算方法。利用人体三维网格数据的顶点坐标,求取顶点的测地距离,构造Morse函数,依据顶点的三角面关系提取人体三维模型的Reeb图,给出基于Reeb图的一般人体骨架结构表示。通过计算Reeb图上弧的曲率,判断是否需要增加关节节点,从而能更准确地描述人体三维模型的拓扑结构。实验结果表明,该方法计算量小、适用性广。     

语义知识约束的三维人体特征点检测和分割

针对三维人体模形内在知识理解问题,提出域知识约束下的三维人体特征点检测和层次分割算法.首先给出人体域知识的语义特征点定义及参数化描述;然后根据域知识和几何属性自动识别三维人体模型语义特征点,并根据语义特征点和测地距离对人体模型进行层次分割;最后通过图论对分割结果进行优化,并采用形状索引对人体特征点局部特性进行分析,提高分割和特征点的准确性.实验结果表明,文中算法不仅对三维人体模型姿态变化具有很好的稳定性,而且能有效地避免已有算法所出现的分割结果不一致问题.     

任意姿态虚拟人网格模型骨骼提取算法

人体骨骼动画技术是虚拟人物建模中的研究重点。在现有人体骨骼动画的制作过程中,动画师必需手工标定人体各主要关节点位置及人体骨架每一关键帧的姿态,工作量巨大。因此提出一种自动提取人体任意姿态网格模型骨架结构的方法。该方法首先利用模型各顶点间测地距离的几何关系自动识别人体位于四肢和头顶末端的5个特征点,再以特征点为起点生成等测地距离曲线族,利用等测地距离曲线将人体四肢和躯干区分开来,将这些相邻等测地线中心连接起来生成5条骨骼中心线,最后在中心线上根据中心夹角极小值及等测地距离曲线似圆率来确定人体关节的确切位置。实验结果表明,该算法能适应不同姿态的人体模型,计算结果准确性高,能完全自动实现关节点定位和骨骼提取。     

融合语义与几何特征的人体模型结构分割*

针对现有三维人体模型形状分析方法存在人工干预及对姿势依赖的问题,提出一种融合语义与几何特征的三维人体形状分析方法。首先,基于模型表面测地线距离以及内部空间体积特征的度量,提出了基于骨架树的结构检测方法;其次,基于人体测量学先验语义知识,进一步提炼模型的层次结构。该方法能有效的提取不同姿态人体模型的结构特征,并实现基于语义的模型分割,一系列实验结果验证了该方法的高效性与鲁棒性。     

基于人体特征三维人体模型的骨架提取算法

实现骨骼动画的一个前提是获取人体模型的骨架,现有的骨架提取算法不是计算复杂度高,就是提取准确度不高,或者需要手工干预.提出一种基于人体特点和黄金比例律的人体模型骨架提取算法,首先对模型进行精简,然后根据人体的特点与黄金比例律确定模型关节点的大概位置,在此基础上对模型进行分割.由于人体存在个体差异且姿势也可能不一致,采用测地距离方法对关节点的位置进行修正,确定其位置.与现有的算法相比,本方法效率高,同时实验显示本算法具有更好的骨架提取效果.     

对称可区分的三维人体模型语义分割

针对三维人体模型语义获取和对称区分的难题,提出一种自动的、左右可区分的三维人体模型语义分割方法.对于输入的人体模型,首先采用模板嵌入的方法提取其左右可区分的、具有语义信息的运动骨架;然后基于运动骨架确定人体模型的分割块数量,并提取各个分割块对应的关键点;再以关键点为边界约束计算模型的调和场,获取分割线的候选集;最后以关键点为聚类中心对模型进行谱聚类,利用聚类结果引导分割线的筛选,确定其中准确的分割线.该方法使骨架的语义信息可直接传递至三维人体模型的分割块,且借助骨架的结构可以控制分割块的数量.在SCAPE数据库、MPI-FAUST数据库和普林斯顿分割数据集上的结果表明,对不同形状和姿态的三维人体模型,该方法均能自动、鲁棒地实现对称可区分的语义分割.     

基于凸壳与有向包围盒的骨架提取方法

为获取三维模型的几何及拓扑信息,提出一种基于凸壳与有向包围盒(OBB)的线性骨架提取方法.首先将三维网格模型进行分割生成多个子网格模型;然后对各子网格中的点集求取凸壳作为该子网格点集的近似,由凸壳顶点的形心构成原始骨架点;再用OBB进行重叠计算求出相交点集,以生成关节骨架点;最后对原始骨架点与关节骨架点进行连接,经冗余检测后形成完整骨架.实验结果表明,该方法快速、有效,提取出的骨架能保证连通性与中心性且能很好地提取关节骨架点,为蒙皮关节动画、模型形状分析等提供有效信息.     

结合拓扑持续性和热扩散理论的3维模型分割

目的 针对已有的3维模型分割方法人为设定过多参数的问题,提出了一种基于拓扑持续性和热亲和度矩阵的3维模型分割方法,只需给定分割部件数即可自动完成分割。方法 首先通过拓扑持续性处理3维模型的热核签名,选取生存期最长的几个特征点作为模型被分割部件的显著特征点,对于模型躯干等无法通过生长周期选取特征点的部件,则选取热核签名的最小值所对应的顶点作为显著特征点,从而获得模型的初始聚类中心;然后使用不同的扩散时间所对应的热亲和度矩阵进行k-means聚类,并根据聚类中心的偏移距离等参数筛选聚类结果,从而获得3维模型的分割结果。结果 选取人体模型进行分割实验,并与其他方法进行对比分析。结果表明,所提出的热亲和度的计算时间明显优于常用的测地距离和幂指数核;相比基于拓扑持续性和基于测地距离的聚类,本文方法可以正确分割模型的各个部件并获得恰当的分割边界。此外,本文方法针对姿态不同的同一非刚体3维模型可以取得一致性的分割结果,而且对模型表面噪声具有较好的鲁棒性。结论 和已有方法相比,本文的基于拓扑持续性和热亲和度矩阵的3维模型分割方法可以在给定分割部件的前提下自动选定聚类中心并获得恰当的分割边界,并广泛适用于常见动物模型的分割。     

三维人体的草绘建模方法

提出了一种三维人体的草绘建模方法,允许用户分层次绘制人体骨架线和轮廓线草图,并快速生成三维人体模型.该方法的特征主要表现在两个方面:首先,采用层次化的人体截面模板进行形变,并使用基于距离的描述子在人体模板库中检索最符合用户绘制的模板,使结果模型更能体现人体草图特性;其次,采用参数驱动的三维人体模型生成方法,将草图轮廓特征与模板轮廓进行对应并计算三维形变参数,最后对人体模板进行形变生成三维人体模型.实验结果表明,该方法能够快速构建符合用户绘制意图的三维人体模型.