基于Kinect的三维人体识别与重建

发布时间：2017-08-02 17:09

  本文关键词：基于Kinect的三维人体识别与重建

  更多相关文章： 三维人体模型 Kinect PCL 点云配准 点云融合 降采样

【摘要】：如今,三维人体模型广泛应用在各个领域,因此对于各种识别和获取人体三维模型方法的研究也愈加深入。本文首先讲述了三维人体重建研究意义以及发展现状,对于各种方法和原理实现的人体三维重建进行了详细的描述。本文的核心工作是利用微软的体感设备Kinect进行人体三维信息的获取,并结合PCL点云库实现三维人体的重建。对于基于Kinect的三维人体重建过程,首先是同时利用两台Kinect设备,分别获取了人体上下半身的三维信息,在比较了多种利用Kinect获取人体信息的方法之后,最终确定使用Processing进行编程获取人体三维信息。其优点是可获得较为完整的三维人体数据且得到信息后不需过多复杂的处理过程。接下来是将人体三维信息转换为点云数据,并在PCL点云库中进行处理。PCL点云库作为现今进行点云处理的最大开源平台,提供了实现点云处理的多种途径。本文中,首先对获得的目标点云进行预处理,如去除背景,选择参考模型,进行坐标转换等。然后在PCL中进行对点云的进一步操作:先对上下两组点云进行点云融合,融合后的点云要配准到误差最小化,才能将融合后的全身点云进行点云降采样,最后将最佳采样模型作为最终的三维人体目标模型,使参考人体模型向此目标模型进行配准,经过不断的调整参考人体模型的体型系数来完成对三维人体的重建。结果表明:利用Kinect结合PCL对三维人体模型进行识别和重建是可行的,其成本低,具有快速,方便,实时性强的优点,尤其适用于三维游戏及动漫中。
【关键词】：三维人体模型 Kinect PCL 点云配准 点云融合 降采样
【学位授予单位】：大连工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 绪论9-16
• 1.1 研究背景与意义9-10
• 1.2 国内外发展现状10-14
• 1.3 本文研究内容14-16
• 第二章 利用Kinect获取三维人体模型16-27
• 2.1 关于Kinect16-19
• 2.2 三维人体模型的识别19-20
• 2.3 获取三维人体模型的方法20-22
• 2.4 获取最佳人体模型22-26
• 2.5 本章小结26-27
• 第三章 点云初期处理27-35
• 3.1 点云数据的转换27-31
• 3.2 选取参考模型31
• 3.3 坐标转换31-34
• 3.4 本章小结34-35
• 第四章 点云融合和配准35-43
• 4.1 ICP算法35-36
• 4.2 点云融合36-40
• 4.3 点云配准40-42
• 4.4 本章小结42-43
• 第五章 三维人体模型的重建43-49
• 5.1 点云降采样43-44
• 5.2 选取最佳采样模型44-46
• 5.3 全身人体模型的重建46-48
• 5.4 本章小结48-49
• 第六章 总结及展望49-52
• 6.1 结论49-51
• 6.2 展望51-52
• 参考文献52-56
• 致谢56-57
• 攻读硕士期间发表的论文及成果57

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