可變形人體三維建模與運動分析 可变形人体三维建模与运动分析

<內容提要>

 

本書首先介紹可變形人體三維建模與運動分析的國內、外研究現狀，然後分別對人肢體三維建模、人臉三維建模、人體三維運動參數估計、人體運動檢測、人體運動跟蹤、人體運動力學分析、應用等方面進行了研究和探討。本書不僅有助於研究圖像、圖形領域的讀者全面認識可變形人體建模與運動分析，也可為體育科學、醫學、國防、動漫製作等相關人員提供人體運動分析的具體解決途徑。

 

<目錄>

 

第1章緒論t1 

1．1意義t1 

1．1．1研究意義t1 

1．1．2運動生物力學應用t1 

1．1．3步態分析應用t3 

1．1．4軍事應用t4 

1．1． 5娛樂應用t6 

1．2國內、外研究現狀t7 

1．2．1二維建模與運動分析t7 

1．2．2三維曲面建模與運動分析t9 

1．2．3基於幾何的建模與運動分析t14 

1．2．4基於物理的建模與運動分析t16 

1．2．5基於解剖的建模與運動分析t17 

1．2．6人體運動生物力學研究t18 

1．2．7人體步態動力學研究t19 

1．3研究內容t20 

1．4創新點t22 

第2章人肢體三維建模t25 

2．1引言t25 

2．1．1超二次橢球曲面人體模型t25 

2．1．2元球隱式曲面人體模型t26 

2．1．3建模方法比較t28 

2．1．4本章研究內容t29 

2．2旋轉圓錐曲面人肢體模型t29 

2．2．1旋轉圓錐曲面t29 

2．2．2人體骨架t32 

2．2．3虛擬人模型t32 

2．2．4基於圖像標記點的人肢體建模t34 

2．2．5基於圖像輪廓的人肢體建模t35 

2．2．6基於體積不變性的人肢體建模t38 

2．3蛋形曲面人肢體模型t41 

2．3．1蛋形曲面t42 

2．3．2基於圖像輪廓的人肢體建模t44 

2．4捲積曲面人肢體模型t48 

2 ．4．1概況t48 

2．4．2捲積曲面t49 

2．4．3捲積曲線t50 

2．4．4捲積曲面和捲積曲線投影對應關係t50 

2．4．5人體模型及其初始化t53 

2．5螺旋線曲面人肢體模型t55 

2．5．1螺旋線模型參數方程t55 

2．5．2螺旋線形狀分析t57 

2．5．3螺旋線擬合t59 

2．5．4基於圖像的肢體建模t60 

2．5．5虛擬人模型t62 

2．6流形T樣條曲面人肢體模型t63 

2．6．1概述t63 

2．6．2三角網格曲面參數化t66 

2．6．3流形T樣條t70 

2．6．4曲面重建t70 

2．7張量曲面人肢體模型t71 

2．7．1張量積曲面t71 

2．7．2張量橢球t72 

第3章人臉三維建模t74 

3．1引言t74 

3．2基於網格光的三維人臉建模t79 

3．2．1網格條紋的提取與細化t79 

3．2．2特徵點的定位與匹配t88 

3． 2．3三維人臉重建t95 

3．3捲積曲面人臉模型t104 

3．3．1通用人臉網格變形t104 

3．3．2捲積曲面人臉建模t106 

3．3．3臉部皺紋的生成t107 

3．3．4實驗t108 

第4章人體三維運動參數估計t110 

4．1引言t110 

4．2基於骨架的運動估計t111 

4．2．1原理t111 

4．2．2實驗t112 

4． 3基於旋轉圓錐曲面模型的運動估計t115 

4．3．1原理t115 

4．3．2實驗t118 

4．4基於捲積曲面模型的關節點角度參數估計t119 

4．4．1目標函數與約束函數t120 

4．4．2實驗t120 

第5章人體運動檢測t123 

5．1引言t123 

5．2基於蛋形曲面模型的姿態評價t124 

5．3膚色檢測t127 

5．3．1圖像預處理t128 

5．3． 2常用目標檢測算法t128 

5．3．3 H-CrCb顏色空間的膚色分割t130 

5．4基於螺旋線模型的相似度度量t133 

5．4．1增量PCAt134 

5．4．2二值距離變換t136 

第6章人體運動跟蹤t137 

6．1引言t137 

6．2基於蛋形曲面模型的粒子濾波跟蹤t138 

6．2．1粒子濾波相關理論t139 

6．2．2基於粒子濾波的視覺跟蹤框架t144 

6． 2．3基於蛋形曲面模型的粒子濾波跟蹤t145 

6．2．4實驗t148 

6．3採用判別和生成模型方法的運動跟蹤t155 

6．3．1圖像特徵t155 

6．3．2形狀和姿態的判別式估計t157 

6．3．3形狀和姿態的生成式隨機優化t159 

6．3．4實驗t159 

6．4採用協方差比例採樣方法的運動跟蹤t163 

6．4．1算法框架t163 

6．4． 2優化粒子濾波算法t164 

6．4．3實驗t166 

6．5採用平面模板匹配方法的運動跟蹤t170 

6．5．1算法框架t171 

6．5．2相關性t171 

6．5．3創新性t172 

6 ．5．4最小化t172 

6．5．5實驗t172 

6．6採用稀疏表示方法的運動跟蹤t177 

6．6．1粒子濾波t177 

6．6．2 L1最小化運動跟蹤t178 

6．6．3實驗t180 

6．7採用線性回歸生成式方法的運動跟蹤t181 

6．7．1帶有Gaussian-Laplacian噪聲的線性回歸求解t181 

6．7．2運動跟蹤t183 

6．7．3實驗t184 

6．7．4跟蹤算法對比t188 

6．8採用“跟蹤-學習-檢測”方法的運動跟蹤t201 

6．8．1概述t201 

6．8．2 TLD內部模塊t201 

6．8．3相關理論t204 

6．8．4實驗t209 

6．9採用稀疏性協同模型方法的運動跟蹤t209 

6．9．1概況t209 

6．9．2基於稀疏的可區別分類器（SDC）t210 

6．9．3稀疏生成模型t212 

6．9． 4協同模型t213 

6．9．5更新方案t213 

6．9．6實驗t213 

6．10採用動力學約束的運動跟蹤t214 

第7章人體運動力學分析t216 

7．1運動生物力學分析t216 

7．1． 1引言t216 

7．1．2分析原理t217 

7．1．3實驗t220 

7．2步態動力學分析t223 

7．2．1分析原理t223 

7．2．2實驗t225 

7．3重心比較實驗t228 

第8章應用t230 

8．1虛擬人三維模型運動控制平臺軟件t230 

8．1．1軟件t230 

8．1．2數據格式t234 

8．2嬰幼兒顱骨畸形三維檢測儀t237 

8．2．1新生寶寶頭型偏的原因和症狀t237 

8．2．2產品現狀t239 

8．2．3產品概述t241 

8．3漢維肢體語言差異模型庫及轉換平臺軟件t243 

參考文獻t250

 

<作者介紹>

 

潘海朗，博士，南京理工大學副教授，全國信息技術標準化技術委員會生物特徵識別分技術委員，江蘇省體育科學學會運動生物力學專業委員會委員，美國加州大學聖地亞哥分校斯克裡普斯海洋研究所客座副研究員。主要研究方向為計算機視覺、計算機圖形學、圖像處理。