基于双Kinect的人体运动重建

发布时间：2017-05-10 03:05

  本文关键词：基于双Kinect的人体运动重建，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着近年来虚拟现实和增强现实技术的发展与应用的普及,反映人体运动信息与人体几何形状的人体运动重建逐渐被广泛地应用于科研开发、医疗康复以及商业领域。利用Kinect深度相机进行人体运动重建是当前的研究热点之一,Kinect实时获得的深度图像一方面可以被用于提取人体骨架以获得人体运动信息；另一方面可以被用于重建三维人体模型。本文通过双Kinect捕获人体运动信息并重建个性人体模型,并以人体运动信息驱动人体模型实现人体运动重建,主要工作如下：(1)针对Kinect测量视角有限、测量时容易产生身体肢节被遮挡的问题,采用基于双Kinect的多视角测量系统,使用两台设备扩大测量范围,并在一定程度上解决人体肢节自遮挡问题。同时对系统使用干涉消除装置,将设备间的干涉影响降到最小。(2)对于Kinect直接提取得到的骨架稳定性较差的问题,提出了基于骨长约束和运动平滑的骨架运动优化模型。模型引入对人体骨架骨长的约束和对骨架关节点的运动平滑,获得骨骼始终定长且关节点轨迹平滑的人体运动优化骨架,得到更合理的人体运动捕捉。(3)采用基于深度图像的个性人体模型重建方法,并用捕获的人体运动信息驱动人体模型实现人体运动重建。重建个性人体模型是为了消除人物衣着几何外形对重建人体模型的影响。用优化后的具有人体运动信息的骨架驱动个性人体模型可以实现人体运动重建,重建结果可以被应用于虚拟试衣等场景中。
【关键词】：人体运动重建 骨架运动优化 Kinect 个性人体模型
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.9
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第1章 绪论11-23
• 1.1 本文的研究背景11-13
• 1.2 相关研究工作13-19
• 1.2.1 运动捕捉研究现状13-16
• 1.2.2 模型重建研究现状16-19
• 1.3 本文的研究思路19-20
• 1.4 本文内容及安排20-23
• 第2章 基于双Kinect的深度数据采集技术23-37
• 2.1 深度数据测量原理简介23-26
• 2.1.1 深度相机基本原理23-24
• 2.1.2 Kinect深度测量原理24-26
• 2.2 基于Kinect的数据采集26-29
• 2.2.1 单台Kinect采集数据26-27
• 2.2.2 多台Kinect测量干涉27-29
• 2.3 基于双Kinect的采集系统29-35
• 2.3.1 系统配置概述29-31
• 2.3.2 系统空间标定31-35
• 2.4 本章小结35-37
• 第3章 基于双Kinect的人体骨架运动求解37-53
• 3.1 基于深度图像的人体骨架提取37-41
• 3.1.1 骨架提取算法简介37-39
• 3.1.2 骨架优化方法简介39-41
• 3.2 基于双Kinect的数据获取与处理41-43
• 3.2.1 人体骨架数据获取41-42
• 3.2.2 人体骨架数据对准42-43
• 3.3 基于双Kinect骨架运动优化模型43-46
• 3.3.1 优化模型的建立43-45
• 3.3.2 优化模型的求解45-46
• 3.4 实验结果与分析46-51
• 3.5 本章小结51-53
• 第4章 人体静态模型重建与骨架驱动形变53-69
• 4.1 深度相机点云数据预处理53-56
• 4.1.1 人体数据采集53-54
• 4.1.2 数据预处理54-56
• 4.2 基于单Kinect的人体模型重建56-63
• 4.2.1 点云数据融合57-59
• 4.2.2 静态人体重建59-63
• 4.3 人体模型动态形变63-65
• 4.4 实验结果与应用65-67
• 4.5 本章小结67-69
• 第5章 总结与展望69-71
• 5.1 本文工作总结69-70
• 5.2 今后研究展望70-71
• 参考文献71-79
• 附录79

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本文编号：353856