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作者：

蔡青宏

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摘要：

三维人体重建是指将现实中的人体形态通过计算机视觉方法输入到计算机中,它的应用领域相当广泛.现如今主流的三维人体建模都是使用大型三维扫描仪器进行人体扫描重建,但是其需要用户长时间站立于设备前,并且不能在任意场景下使用,设备安装使用也极其复杂.虽然建模精度很高,但是计算时间长,建模效率低.重建的模型会由于被扫描物体自遮挡出现孔洞.模型顶点也没有良好拓扑关系.为了克服传统人体重建方法的缺陷,我们提出了一种使用单张Kinect深度图像的人体建模系统.该系统使用Kinect即时采集单帧人体正面深度数据,无需对用户长时间扫描.由于单张正面深度数据缺失背面数据,本文采用具有人体先验知识的参数化可变模型进行拟合人体深度数据,预估人体背面数据得到近似真实扫描数据的人体重建模型.本文的工作主要有下面几个部分:1,由于可变模型高度和采集的人体点云高度不一致,本文提出一种以物体有向包围盒高度为参照的方法统一可变模型和人体点云的高度.2,由于参数化可变模型拟合人体点云数据需要建立精确对应关系,本文提出基于物体有向包围盒的初始配准方法粗略配准可变模型和人体点云,然后在采用法向约束的最近点迭代法建立精确对应关系.3,采用优化后的骨骼数据粗略拟合参数化可变模型和人体点云数据姿态,并使用改进后的线性混合蒙皮技术精确拟合参数化可变模型和人体点云数据的姿态.该系统充分的利用了 Kinect低成本,方便,快捷等优点,结合可变模型的优点克服了 Kinect采集数据精度低,传统扫描重建孔洞问题等缺点.从系统重建结果可以表明,使用单张人体深度数据进行人体重建能够生成一个较好的网格模型.

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学位级别：

硕士