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提出基于概率主成分分析的三维人体运动自动识别与分类算法.它根据不同类别的人体运动应各有自己代表性的特征集,采用概率PCA方法建立各类动作的高斯分布模型;然后构建基于最小错误率贝叶斯决策理论的多分类器,实现对未知的动作序列(或具有代表性的帧)进行多分类决策.该方法具有概率模型的优点,适合高维数据处理;同时,这种方法能够提取运动数据的内在特征,较好地消除了运动数据在时间轴上的差异带来的问题,从而准确地对运动数据进行分类,实验结果证明了本文方法的有效性. 相似文献
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基于Kinect深度相机的实时三维人体动画 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了一种基于H Anim标准的实时人体三维动画方法,首先对H Anim中人体肢体层次结构进行研究和分析,给出了进行人体动画的坐标变换方法;其次,基于OpenNI对Kinect获取的数据进行重新处理,采用逆运动学计算非根关节旋转矩阵;最后给出了系统流程及具体实验方法,采用OpenGL由实时获取的关节旋转矩阵驱动虚拟人实现了人体动画。实验结果表明,该算法可以较精确地提取人体三维姿态,实时重构人体运动。 相似文献
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虚拟人几何建模及运动控制方法的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
对目前虚拟人几何模型建市的几种常用方法进行了阐述,并对它们的优缺点进行了对比分析,同时对走步、跑步等几种典型的运动的控制方法进行了概述和对比研究. 相似文献
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基于VRML的中国手语三维显示 总被引:5,自引:0,他引:5
手语合成的目的是由计算机自动生成文本句子对应的手语,是智能人机接口研究的一个极具挑战性的课题。手语显示是手语合成过程中非常关键的一步,其任务是在文本句子转换为手语码后,将手语码逼真地显示成虚拟人手语运动。介绍了研究中国手语合成时提出的一种基于VRML的三维虚拟人姿态显示方法和连续中国聋人手语显示方法。该方法不仅可以显示逼真的虚拟人合成手语,而且具有很好的通用性,为网络环境中实现不同人体模型的手语表达与传输打下了基础。 相似文献
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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. 相似文献
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在当今的智能制造和工业软件设计领域,CAD和CAE是极为重要的技术。但现有的CAD和CAE模型表示方法不统一,在数据交换上需要耗费大量时间,造成了计算资源极大的浪费。非均匀有理B样条(NURBS)模型作为一种兼容CAD和CAE的模型表达方式,以样条曲线为基函数,无须进行交换即可进行等几何分析。本文提出了一种基于质量约束的NURBS体建模方法,将模型质量作为建模时的约束,使构建的模型符合等几何分析的要求。本文以带有复连通域的模型为例进行等几何分析,经过与主流商业软件的对比,最小值相同,最大值误差在10%以内,运行时间减少了4.61%,验证了此方法的正确性。 相似文献
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近年来基于二维图像的三维建模方法取得了快速发展,但就人体建模而言,由于摄像头采集到的二维人体图像包含衣物、发丝等大量的纹理信息,而像虚拟试衣等相关应用需要将人体表面的衣物褶皱等纹理信息去除,同时考虑到裸体数据采集侵犯了用户的隐私,因此提出一种基于二维点云图像到三维人体模型的新型建模方法。与摄像机等辅助设备进行二维图片数据集的采集不同,该算法的输入是由三维人体点云模型以顶点模式绘制的二维点云渲染图。主要工作是建立一个由二维点云图和相应的人体黑白二值图构成的数据集,并训练一个由前者生成后者的生成对抗网络模型。该模型将二维点云图转化为相应的黑白二值图。将该二值图输入一个训练好的卷积神经网络,用于评估二维图像到三维人体模型构建的效果。考虑到由不完整三维点云数据重建完整的三维人体网格模型是一个具有挑战性的问题,因此通过模拟二维点云的破损和残缺状态,使得算法能够处理不完整的二维点云图。大量的实验结果表明,该方法重建出的三维人体模型能够有效实现视觉上的真实感,为了对重建后的精度进行定量的分析,选取了人体特征中具有代表性的腰围特征作为误差评估;为了增加三维人体模型库中人体形态的多样性,还引入一种便捷的三维人体模型数据增强技术。实验结果表明,该算法只需要输入一张二维点云图像,就能快速创建出相应的数字化人体模型。 相似文献
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基于人体行为3D模型的2D行为识别 总被引:4,自引:1,他引:4
针对行为识别中行为者朝向变化带来的问题, 提出了一种基于人体行为3D模型的2D行为识别算法. 在学习行为分类器时, 以3D占据网格表示行为样本, 提取人体3D关节点作为描述行为的特征, 为每一类行为训练一个基于范例的隐马尔可夫模型(Exemplar-based hidden Markov model, EHMM), 同时从3D行为样本中选取若干帧作为3D关键姿势集, 这个集合是连接2D观测样本和人体3D关节点特征的桥梁. 在识别2D行为时, 2D观测样本序列可以由一个或多个非标定的摄像机采集. 首先在3D关键姿势集中为每一帧2D观测样本寻找与之最匹配的3D关键姿势帧, 之后由行为分类器对2D观测样本序列对应的3D关键姿势序列进行识别. 该算法在训练行为分类器时要进行行为者的3D重构和人体3D关节点的提取, 而在识别2D行为时不再需要进行3D重构. 通过在3个数据库上的实验, 证明该算法可以有效识别行为者在任意朝向下的行为, 并可以适应不同的行为采集环境. 相似文献
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人体三维运动实时跟踪与建模系统 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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由于与历史无关的造型系统中约束模型多处于欠约束状态,使求解结果往往不能很好地符合设计意图,为此提出一种基于虚几何元素的约束模型构建方法.该方法根据输入约束的方向特性创建虚几何元素,并将这些约束转换为实体几何元素、虚几何元素间的结构约束和尺寸约束,从而构建基本约束模型;在此基础上,通过几何元素的剩余自由度分析增补相应的几何约束,使约束模型更完备,求解结果更合理.文中方法已在原型系统InteModel中实现,并通过实例验证了其正确性和有效性. 相似文献
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基于D3D的三维虚拟人运动显示 总被引:1,自引:1,他引:1
开发了一套基于Direct 3D技术的应用程序开发包DXVHSDK,它可以在虚拟环境中载入、驱动并显示一个或多个三维虚拟人,具有绘制速度快、可靠性高、可扩展性强等优点,能够灵活地驱动虚拟角色完成各种复杂的运动和操作,可以广泛应用于仿真、娱乐、智能人机交互等领域.在DXVHSDK的基础上,还开发了一个可以控制虚拟人运动的原型系统. 相似文献
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