基于統(tǒng)計(jì)形狀分析的三維人體頭部三角網(wǎng)格模型建立方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了基于統(tǒng)計(jì)形狀分析的三維人體頭部三角網(wǎng)格模型建立方法，包括：i創(chuàng)建訓(xùn)練集，ii選取模板模型，iii模板模型分別對(duì)齊到每個(gè)頭部點(diǎn)云模型，得到相應(yīng)的同質(zhì)頭部三角網(wǎng)格模型，iv計(jì)算形狀變換參數(shù)，v建立人體頭部統(tǒng)計(jì)模型，vi通過形狀系數(shù)和人體頭部統(tǒng)計(jì)模型得到三維人體頭部三角網(wǎng)格模型；或iv建立人體頭部統(tǒng)計(jì)模型和回歸模型，v通過回歸模型和人體頭部統(tǒng)計(jì)模型得到三維人體頭部三角網(wǎng)格模型；或iv對(duì)形狀變換參數(shù)采用流形上的插值方法得到三維人體頭部三角網(wǎng)格模型。本發(fā)明利用三角形變換參數(shù)表示模型形狀，在這種表示下，可以嚴(yán)格證明參數(shù)空間是光滑流形，利用流行上的統(tǒng)計(jì)分析方法能夠建立更準(zhǔn)確的統(tǒng)計(jì)模型。
【專利說明】基于統(tǒng)計(jì)形狀分析的三維人體頭部三角網(wǎng)格模型建立方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及基于統(tǒng)計(jì)形狀分析的三維人體頭部三角網(wǎng)格模型建立方法，屬于計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與制造和人機(jī)工程學(xué)領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】 [0002]在計(jì)算機(jī)技術(shù)尤其是數(shù)字幾何處理技術(shù)不斷發(fā)展的今天，三維模型的合成與編輯技術(shù)得到廣泛應(yīng)用，如極具真實(shí)感的各種虛擬場(chǎng)景，絢麗的三維影視動(dòng)畫，計(jì)算機(jī)輔助幾何設(shè)計(jì)等。三維人體頭部模型的合成和編輯可以廣泛應(yīng)用以下方面:虛擬人的生成，可以為三維虛擬場(chǎng)景的構(gòu)成服務(wù)；網(wǎng)絡(luò)試衣中根據(jù)顧客自身的尺寸，生成與顧客頭部外形一致的三維頭部模型，對(duì)頭面部飾品如帽子、口罩等的展示；頭面部器具的設(shè)計(jì)如頭盔、面罩等，尤其在軍工廠品的設(shè)計(jì)與生產(chǎn)中能夠發(fā)揮重要作用。因此，研究該方法不僅能夠?yàn)楣I(yè)設(shè)計(jì)、人機(jī)工程、人類學(xué)、醫(yī)學(xué)、服裝標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計(jì)等提供基礎(chǔ)研究方法，同時(shí)具有實(shí)際應(yīng)用意義。
[0003]目前，世界上對(duì)三維形狀的合成與編輯這項(xiàng)技術(shù)進(jìn)行研究的主要是歐美發(fā)達(dá)國(guó)家?；诮y(tǒng)計(jì)形狀建模的三維模型的合成與編輯方法是三維形狀的合成與編輯的方法之
O
[0004]到目前為止，基于統(tǒng)計(jì)形狀建模的三維模型的合成與編輯方法的具體實(shí)現(xiàn)方法有兩種:
[0005]第一種是方法:針對(duì)待研究的形狀，比如人體、某種動(dòng)物、某種零件，用掃描儀采集一組該形狀的三維模型作為訓(xùn)練集，掃描的得到模型通常是三維點(diǎn)云模型。首先，選定一個(gè)具有該形狀的三維網(wǎng)格模型作為模板網(wǎng)格，通過基于模板網(wǎng)格的網(wǎng)格變形方法，將該模板網(wǎng)格分別變形對(duì)齊到訓(xùn)練集中的每個(gè)目標(biāo)模型(使得變形后的模板網(wǎng)格模型的形狀盡量與該訓(xùn)練集中的目標(biāo)模型的形狀盡量接近)，將變形后的模板網(wǎng)格作為該目標(biāo)網(wǎng)格模型的同質(zhì)網(wǎng)格模型。對(duì)每個(gè)同質(zhì)網(wǎng)格模型，按照網(wǎng)格頂點(diǎn)的編號(hào)順序，用每個(gè)網(wǎng)格頂點(diǎn)的三維空間坐標(biāo)連接成一個(gè)高維列向量，用該向量作為該模型的參數(shù)表示。此時(shí)，可以利用線性插值生成新的模型。接下來，利用PCA方法對(duì)所有模型的高維向量集合進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得到統(tǒng)計(jì)模型，該模型的自由變量是形狀系數(shù)。如果用該方法進(jìn)行人體頭部的合成與編輯具有如下缺點(diǎn):1)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，人體頭部坐標(biāo)表示的參數(shù)空間也稱為形狀空間，并不是整個(gè)維數(shù)為3N的向量空間(N是網(wǎng)格頂點(diǎn)個(gè)數(shù))，更合理的假設(shè)是將形狀空間看作3N維向量空間中的非線性流形，因此利用線性插值得到的新的點(diǎn)可能不在這個(gè)流形上，也就是不對(duì)應(yīng)一個(gè)人體頭部形狀，會(huì)產(chǎn)生不真實(shí)的人體頭部模型。2)既然形狀空間具有流形結(jié)構(gòu)，不能用歐氏距離準(zhǔn)確流形上兩點(diǎn)間的距離，應(yīng)當(dāng)用測(cè)地距離；PCA分析是基于歐氏距離的統(tǒng)計(jì)分析方法，因此用PCA方法得出的統(tǒng)計(jì)模型也不準(zhǔn)確。3)該方法不能有效處理姿態(tài)變化豐富的三維形狀，比如人體、動(dòng)物，不能模擬肌肉的非剛性變化，很大程度上阻礙了該方法的普適性。
[0006]第二種方法主要改進(jìn)了第一種方法無法刻畫待研究對(duì)象豐富姿態(tài)變化的缺點(diǎn)。該方法也是基于模板網(wǎng)格的變形方法，將模板網(wǎng)格分別對(duì)齊到每個(gè)網(wǎng)格模型得到該模型的同質(zhì)網(wǎng)格模型。該方法利用優(yōu)化問題求解一組最優(yōu)變換矩陣使得每個(gè)矩陣作用在模板網(wǎng)格模型上對(duì)應(yīng)的網(wǎng)格上使得模板網(wǎng)格盡量逼近目標(biāo)網(wǎng)格模型。這組變換包括控制剛體變換的旋轉(zhuǎn)矩陣，控制非剛體變換的線性變換矩陣和控制形狀變化的線性變換矩陣。前兩種矩陣可以刻畫三維模型的姿態(tài)變化，最后一種變換能夠刻畫三維模型的形狀變化，因此該方法能夠同時(shí)刻畫三維模型的形狀變化和姿態(tài)變化。最后，將變換矩陣按行或者按列排列成高維向量，利用PCA方法建立統(tǒng)計(jì)模型。通過該統(tǒng)計(jì)模型能夠生成新的歐式變換矩陣，將該矩陣作用在模板網(wǎng)格模型上，同時(shí)在施加約束就能生成具有新的形狀的同類模型。該方法的缺點(diǎn)是，變換矩陣的自由度為9，由于約束條件不夠，不能獲得唯一解，三類矩陣都需要通過求解優(yōu)化問題得出，求解過程復(fù)雜。同時(shí)利用PCA方法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)形狀建模仍然不能建立精確的統(tǒng)計(jì)模型。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007]本發(fā)明設(shè)計(jì)開發(fā)了一種基于統(tǒng)計(jì)形狀分析的三維人體頭部三角網(wǎng)格模型建立方法。
[0008]本發(fā)明提供的技術(shù)方案為:
[0009]基于統(tǒng)計(jì)形狀分析的三維人體頭部三角網(wǎng)格模型建立方法，包括:
[0010]S1、采集多個(gè)三維人體的頭部點(diǎn)云模型作為訓(xùn)練集；
[0011]S2、選取一個(gè)三維人體頭部三角網(wǎng)格模型作為模板模型，利用三角網(wǎng)格變形技術(shù)，將模板模型分別與訓(xùn)練集中的每個(gè)頭部點(diǎn)云模型對(duì)齊，得到與頭部點(diǎn)云模型數(shù)量相等的同質(zhì)三角網(wǎng)格模型，其中，與一個(gè)頭部點(diǎn)云模型對(duì)齊后的模板模型為該頭部點(diǎn)云模型的同質(zhì)二角網(wǎng)格模型；
[0012]S3、計(jì)算每個(gè)同質(zhì)三角網(wǎng)格模型相對(duì)于模板模型的形狀變換參數(shù)；
[0013]S4、利用PGA方法，對(duì)形狀變換參數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得到人體頭部統(tǒng)計(jì)模型；
[0014]S5、通過變換人體頭部統(tǒng)計(jì)模型的形狀系數(shù)，得到多組新形狀變換參數(shù)，通過任意一組新形狀變換參數(shù)，得到一組新的頂點(diǎn)坐標(biāo)，該組新頂點(diǎn)坐標(biāo)的連接方式，與模板模型的頂點(diǎn)連接方式一致，該組新頂點(diǎn)坐標(biāo)連接后，形成最終三維人體頭部三角網(wǎng)格模型。
[0015]優(yōu)選的是，所述的方法中，所述S2中，模板模型中的三角面的片數(shù)的數(shù)量級(jí)為8000 ?12000。
[0016]優(yōu)選的是，所述的方法中，所述S3中，形狀變換參數(shù)包括:三角形的旋轉(zhuǎn)變換值、三角形的平面變換值和三角形的各向同性縮放變換值。
[0017]基于統(tǒng)計(jì)形狀分析的三維人體頭部三角網(wǎng)格模型建立方法，包括:
[0018]a、采集多個(gè)三維人體的頭部點(diǎn)云模型作為訓(xùn)練集，并測(cè)量該多個(gè)人體的頭部尺寸參數(shù)；
[0019]b、選取一個(gè)三維人體頭部三角網(wǎng)格模型作為模板模型，利用三角網(wǎng)格變形技術(shù)，將模板模型分別與訓(xùn)練集中的每個(gè)頭部點(diǎn)云模型對(duì)齊，得到與頭部點(diǎn)云模型數(shù)量相等的同質(zhì)三角網(wǎng)格模型，其中，與一個(gè)頭部點(diǎn)云模型對(duì)齊后的模板模型為該頭部點(diǎn)云模型的同質(zhì)二角網(wǎng)格模型；
[0020]C、計(jì)算每個(gè)同質(zhì)三角網(wǎng)格模型相對(duì)于模板模型的形狀變換參數(shù)；
[0021]d、利用PGA方法，對(duì)形狀變換參數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得到人體頭部統(tǒng)計(jì)模型，
[0022]利用線性回歸分析擬合人體的頭部尺寸參數(shù)和人體的頭部形狀系數(shù)，建立關(guān)于頭部尺寸參數(shù)和頭部形狀系數(shù)的回歸模型；
[0023]e、任意一組人體的頭部尺寸參數(shù)通過回歸模型和人體頭部統(tǒng)計(jì)模型，得到一組新形狀變換參數(shù)，通過該組新形狀變換參數(shù)，得到一組新頂點(diǎn)坐標(biāo)，該組新頂點(diǎn)坐標(biāo)的連接方式，與模板模型的頂點(diǎn)連接方式一致，該組新頂點(diǎn)坐標(biāo)連接后，形成最終三維人體頭部三角網(wǎng)格模型。
[0024]優(yōu)選的是，所述的方法中，所述a中，頭部尺寸參數(shù)按照《中國(guó)男性飛行員人體尺寸》中所規(guī)定的頭部測(cè)量項(xiàng)目和標(biāo)準(zhǔn)測(cè)量。
[0025]優(yōu)選的是，所述的方法中，所述b中，模板模型中的三角形的片數(shù)的數(shù)量級(jí)為8000 ?12000。
[0026]優(yōu)選的是,所述的方法中，所述c中，形狀變換參數(shù)包括:三角形的旋轉(zhuǎn)變換值、三角形的平面變換值和三角形的各向同性縮放變換值。
[0027]基于統(tǒng)計(jì)形狀分析的三維人體頭部三角網(wǎng)格模型建立方法，包括:
[0028]步驟1、采集多個(gè)人的三維的頭部點(diǎn)云模型作為訓(xùn)練集；
[0029]步驟2、選取一個(gè)三維人體頭部三角網(wǎng)格模型作為模板模型，利用三角網(wǎng)格變形技術(shù)，將模板模型分別與訓(xùn)練集中的每個(gè)頭部點(diǎn)云模型對(duì)齊，得到與頭部點(diǎn)云模型數(shù)量相等的同質(zhì)三角網(wǎng)格模型，其中，與一個(gè)頭部點(diǎn)云模型對(duì)齊后的模板模型為該頭部點(diǎn)云模型的同質(zhì)三角網(wǎng)格模型；
[0030]步驟3、計(jì)算每個(gè)同質(zhì)三角網(wǎng)格模型相對(duì)于模板模型的形狀變換參數(shù)；
[0031]步驟4、通過對(duì)形狀變換參數(shù)采用流形上的插值方法，得到多組新的形狀變換參數(shù)，通過任意一組新形狀變換參數(shù)，得到一組新頂點(diǎn)坐標(biāo)，該組新頂點(diǎn)坐標(biāo)的連接方式，與模板模型的頂點(diǎn)連接方式一致，該組新頂點(diǎn)坐標(biāo)連接后，形成一個(gè)最終三維人體頭部三角網(wǎng)格模型。
[0032]優(yōu)選的是，所述的方法中，所述步驟2中，模板模型中的三角形的片數(shù)的數(shù)量級(jí)為8000 ?12000。
[0033]優(yōu)選的是，所述的方法中，所述步驟3中，形狀變換參數(shù)包括:三角形的旋轉(zhuǎn)變換值、三角形的平面變換值和三角形的各向同性縮放變換值。
[0034]本發(fā)明所述的基于統(tǒng)計(jì)形狀分析的三維人體頭部三角網(wǎng)格模型建立方法，相對(duì)于傳統(tǒng)的基于統(tǒng)計(jì)形狀建模的模型合成與編輯方法，本方法克服了傳統(tǒng)方法的主要缺陷:(I)基于模板模型的同質(zhì)三角網(wǎng)格模型生成方法能夠快速高效地建立訓(xùn)練集模型間的稠密對(duì)應(yīng)關(guān)系，并且該基于模板模型的同質(zhì)三角網(wǎng)格模型生成方法克服網(wǎng)格變形的折疊問題，使得生成模型更光滑，更逼近原始掃描模型；(2)具有姿態(tài)變換的三維模型應(yīng)用場(chǎng)合十分普遍，比如人體模型、動(dòng)物模型等等。傳統(tǒng)方法對(duì)具有姿態(tài)變化的三維模型處理起來很麻煩，例如對(duì)人體模型而言，需要被測(cè)量者在接受掃描時(shí)采用標(biāo)準(zhǔn)姿態(tài)，訓(xùn)練集中的所有三維人體模型都處于這種標(biāo)準(zhǔn)姿態(tài)下。通過統(tǒng)計(jì)形狀建模建立的統(tǒng)計(jì)模型描述的是人體處于這種標(biāo)準(zhǔn)姿態(tài)下的形狀變化，通過統(tǒng)計(jì)模型合成的新的人體模型也具有這種姿態(tài)，如果要改變模型的姿態(tài)，在合成新模型之后需要通過其他途徑改變模型姿態(tài)，這種思路比較復(fù)雜。另夕卜，利用傳統(tǒng)的線性變換矩陣雖然能夠描述模型的非剛性變化，但是這類矩陣的自由度為9甚至更高，不能精確求解，需要通過求解復(fù)雜的優(yōu)化問題得到，真?zhèn)€過程繁雜，計(jì)算量大。本發(fā)明通過一組三角形的形狀變換參數(shù)描述模型的非剛性變化，這種參數(shù)化方法能夠刻畫三維模型的姿態(tài)變化，同時(shí)比傳統(tǒng)的利用歐式變換刻畫姿態(tài)的方法更準(zhǔn)確，形狀變換參數(shù)的計(jì)算更簡(jiǎn)潔；(3)傳統(tǒng)的方法不論是利用模型所有頂點(diǎn)的三維坐標(biāo)組成的高維向量表示模型形狀，或者通過歐式變換參數(shù)表示模型形狀，都基于這樣一個(gè)假設(shè):模型的形狀空間是整個(gè)向量空間，利用向量空間中的線性插值方法生成新的模型并且利用向量空間中的主成分分析方法。但實(shí)際上實(shí)驗(yàn)表明，在這兩種表示方式之下，模型的參數(shù)空間都具有流行結(jié)構(gòu)，判斷基于以下事實(shí):對(duì)兩個(gè)模型利用向量空間中的線性插值并不總能生成具有合理形狀的新模型。本發(fā)明利用三角形變換參數(shù)表示模型形狀，在這種表示下，可以嚴(yán)格證明參數(shù)空間是光滑流形，利用流行上的統(tǒng)計(jì)分析方法能夠建立更準(zhǔn)確的統(tǒng)計(jì)模型。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0035]圖1為本發(fā)明的流程圖。
[0036]圖2為本發(fā)明中生成同質(zhì)三角網(wǎng)格的流程圖。
[0037]圖3為本發(fā)明中三角形的變換流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0038]下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步的詳細(xì)說明，以令本領(lǐng)域技術(shù)人員參照說明書文字能夠據(jù)以實(shí)施。
[0039]實(shí)施例1:
[0040]如圖1所示，基于統(tǒng)計(jì)形狀分析的三維人體頭部三角網(wǎng)格模型建立方法，包括:
[0041]S1、采集多個(gè)三維人體的頭部點(diǎn)云模型作為訓(xùn)練集，具體為:通過三維掃描儀掃描多個(gè)人的頭部，生成多個(gè)三維的頭部點(diǎn)云模型，其中，被掃描者接受掃描可以有兩種姿勢(shì):
(I)被掃描者挺胸抬頭，兩眼直視前方；(2)被掃描者挺胸抬頭，兩眼自然閉合；且被掃描者的頭部的枕后點(diǎn)、頭頂點(diǎn)、左眼眶點(diǎn)、右眼眶點(diǎn)、眉間點(diǎn)、頦下點(diǎn)，左耳屏點(diǎn)、右耳屏點(diǎn)貼上標(biāo)識(shí)點(diǎn)，這樣做是為了可以很容易在被掃描出來的頭部點(diǎn)云模型上得到這些點(diǎn)的位置，利于下一步的控制點(diǎn)選??；
[0042]S2、選取一個(gè)三維人體頭部三角網(wǎng)格模型作為模板模型，并且在該模板模型上手工標(biāo)記出枕后點(diǎn)、頭頂點(diǎn)、左眼眶點(diǎn)、右眼眶點(diǎn)、眉間點(diǎn)、頦下點(diǎn)，左耳屏點(diǎn)、右耳屏點(diǎn)，同時(shí)模板模型的所有頂點(diǎn)有相應(yīng)的序號(hào)；利用三角網(wǎng)格變形技術(shù)，將模板模型分別與訓(xùn)練集中的每個(gè)頭部點(diǎn)云模型對(duì)齊，得到與頭部點(diǎn)云模型數(shù)量相等的同質(zhì)三角網(wǎng)格模型，其中，與一個(gè)頭部點(diǎn)云模型對(duì)齊后的模板模型為該頭部點(diǎn)云模型的同質(zhì)三角網(wǎng)格模型，
[0043]具體為:
[0044]選取模板模型，這個(gè)模板模型是從網(wǎng)絡(luò)下載或利用軟件制作，該模板模型具有三角網(wǎng)格頂點(diǎn)的空間坐標(biāo)信息完整，頂點(diǎn)間連接關(guān)系明確，模板模型外觀上完整無空洞，表面光滑，三角面的片數(shù)量的數(shù)量級(jí)為10000，
[0045]將模板模型與訓(xùn)練集中每個(gè)頭部點(diǎn)云模型對(duì)齊，與一個(gè)頭部點(diǎn)云模型對(duì)齊后的模板模型為該頭部點(diǎn)云模型的同質(zhì)三角網(wǎng)格模型，以下以訓(xùn)練集中任意一個(gè)頭部點(diǎn)云模型為例，該頭部點(diǎn)云模型稱為目標(biāo)頭部點(diǎn)云模型，對(duì)齊指的是不斷改變模板模型的形狀，使得模板模型的形狀不斷逼近目標(biāo)頭部點(diǎn)云模型的形狀，完成變形后的模板模型作為這個(gè)目標(biāo)頭部點(diǎn)云模型的同質(zhì)三角網(wǎng)格模型，基于三角網(wǎng)格變形技術(shù)詳細(xì)方法如下:[0046]如圖2所示，變形方法可以分為兩個(gè)階段:第一個(gè)階段稱為初始配準(zhǔn)階段，因?yàn)橥|(zhì)三角網(wǎng)格模型是由模板模型變形而來的，所以任意一個(gè)同質(zhì)三角網(wǎng)格模型中的任意一個(gè)三角網(wǎng)格均在模板模型中存在一個(gè)與其對(duì)應(yīng)的三角網(wǎng)格，首先在模板模型上選取控制點(diǎn)，然后再在目標(biāo)頭部點(diǎn)云模型上與模板模型的控制點(diǎn)位置一一對(duì)應(yīng)的位置選取目標(biāo)頭部點(diǎn)云模型的控制點(diǎn)，本發(fā)明需要60~70個(gè)控制點(diǎn)，控制點(diǎn)的選擇方法如下，再利用控制點(diǎn)的拉普拉斯坐標(biāo)作為約束，使得模板模型上的控制點(diǎn)盡量接近目標(biāo)頭部點(diǎn)云模型上的對(duì)應(yīng)控制點(diǎn)，生成最小二乘網(wǎng)格；第二階段稱為精細(xì)配準(zhǔn)階段，利用第一階段生成的最小二乘網(wǎng)格作為初始網(wǎng)格，在該網(wǎng)格的對(duì)偶網(wǎng)格域上不斷迭代進(jìn)行精細(xì)變形，使得模板模型的形狀不斷逼近目標(biāo)頭部點(diǎn)云模型的形狀，最終得到的同質(zhì)三角網(wǎng)格模型的三角網(wǎng)格已經(jīng)很好的對(duì)齊到目標(biāo)頭部點(diǎn)云模型的三角網(wǎng)格，
[0047]控制點(diǎn)選擇算法:
[0048]模板模型的控制點(diǎn):
[0049]通過模板模型上的左右耳屏點(diǎn)和左或者右眼眶點(diǎn)決定眼耳平面；眼耳平面作為X-Y平面，左右耳屏點(diǎn)中點(diǎn)為原點(diǎn)，Z軸過原點(diǎn)與X-Y平面垂直，建立了 X-Y-Z坐標(biāo)系；分別通過模板模型上的鼻尖點(diǎn)、眉心點(diǎn)、枕后點(diǎn)、頦下點(diǎn)和眼眶點(diǎn)作平行于眼耳平面的平面，分別用這些平面截取頭部模型，每次截取得到一些列輪廓點(diǎn)；每個(gè)截面與Z軸的交點(diǎn)作為中心,從決定該截面的標(biāo)識(shí)點(diǎn)(鼻尖點(diǎn)、眉心點(diǎn)、枕后點(diǎn)、眼眶點(diǎn)、頦下點(diǎn))開始，逆時(shí)針每隔30度在該截面截得的一些列輪廓點(diǎn)中取一個(gè)點(diǎn)，每個(gè)截面可以得到12個(gè)點(diǎn)，四個(gè)平面一共得到60個(gè)控制點(diǎn)，在目標(biāo)頭部點(diǎn)云模型上對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)點(diǎn)處選取截面，用相同的方法選取控制點(diǎn)，選取方法與選取模板模型的控制點(diǎn)的方法相同；
[0050]基于三角網(wǎng)格變形技術(shù)，第一個(gè)階段初始配準(zhǔn)階段的具體算法為:
[0051]目標(biāo)頭部點(diǎn)云模型T，模板模型S，最小二乘網(wǎng)格的S。，當(dāng)模板模型與目標(biāo)頭部點(diǎn)云模型對(duì)齊時(shí)，
[0052]一組對(duì)應(yīng)點(diǎn)集
【權(quán)利要求】
1.基于統(tǒng)計(jì)形狀分析的三維人體頭部三角網(wǎng)格模型建立方法，其特征在于，包括: 51、采集多個(gè)三維人體的頭部點(diǎn)云模型作為訓(xùn)練集； 52、選取一個(gè)三維人體頭部三角網(wǎng)格模型作為模板模型，利用三角網(wǎng)格變形技術(shù)，將模板模型分別與訓(xùn)練集中的每個(gè)頭部點(diǎn)云模型對(duì)齊，得到與頭部點(diǎn)云模型數(shù)量相等的同質(zhì)三角網(wǎng)格模型，其中，與一個(gè)頭部點(diǎn)云模型對(duì)齊后的模板模型為該頭部點(diǎn)云模型的同質(zhì)三角網(wǎng)格模型； 53、計(jì)算每個(gè)同質(zhì)三角網(wǎng)格模型相對(duì)于模板模型的形狀變換參數(shù)； 54、利用PGA方法，對(duì)形狀變換參數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得到人體頭部統(tǒng)計(jì)模型； 55、通過變換人體頭部統(tǒng)計(jì)模型的形狀系數(shù)，得到多組新形狀變換參數(shù)，通過任意一組新形狀變換參數(shù)，得到一組新的頂點(diǎn)坐標(biāo)，該組新頂點(diǎn)坐標(biāo)的連接方式，與模板模型的頂點(diǎn)連接方式一致，該組新頂點(diǎn)坐標(biāo)連接后，形成最終三維人體頭部三角網(wǎng)格模型。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述S2中，模板模型中的三角面的片數(shù)的數(shù)量級(jí)為8000~12000。
3.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述S3中，形狀變換參數(shù)包括:三角形的旋轉(zhuǎn)變換值、三角形的平面變換值和三角形的各向同性縮放變換值。
4.基于統(tǒng)計(jì)形狀分析的 三維人體頭部三角網(wǎng)格模型建立方法，其特征在于，包括: a、采集多個(gè)三維人體的頭部點(diǎn)云模型作為訓(xùn)練集，并測(cè)量該多個(gè)人體的頭部尺寸參數(shù)； b、選取一個(gè)三維人體頭部三角網(wǎng)格模型作為模板模型，利用三角網(wǎng)格變形技術(shù)，將模板模型分別與訓(xùn)練集中的每個(gè)頭部點(diǎn)云模型對(duì)齊，得到與頭部點(diǎn)云模型數(shù)量相等的同質(zhì)三角網(wǎng)格模型，其中，與一個(gè)頭部點(diǎn)云模型對(duì)齊后的模板模型為該頭部點(diǎn)云模型的同質(zhì)三角網(wǎng)格模型； C、計(jì)算每個(gè)同質(zhì)三角網(wǎng)格模型相對(duì)于模板模型的形狀變換參數(shù)； d、利用PGA方法，對(duì)形狀變換參數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得到人體頭部統(tǒng)計(jì)模型， 利用線性回歸分析擬合人體的頭部尺寸參數(shù)和人體的頭部形狀系數(shù)，建立關(guān)于頭部尺寸參數(shù)和頭部形狀系數(shù)的回歸模型； e、任意一組人體的頭部尺寸參數(shù)通過回歸模型和人體頭部統(tǒng)計(jì)模型，得到一組新形狀變換參數(shù)，通過該組新形狀變換參數(shù)，得到一組新頂點(diǎn)坐標(biāo)，該組新頂點(diǎn)坐標(biāo)的連接方式，與模板模型的頂點(diǎn)連接方式一致，該組新頂點(diǎn)坐標(biāo)連接后，形成最終三維人體頭部三角網(wǎng)格模型。
5.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述a中，頭部尺寸參數(shù)按照《中國(guó)男性飛行員人體尺寸》中所規(guī)定的頭部測(cè)量項(xiàng)目和標(biāo)準(zhǔn)測(cè)量。
6.如權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述b中，模板模型中的三角形的片數(shù)的數(shù)量級(jí)為8000~12000。
7.如權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述c中，形狀變換參數(shù)包括:三角形的旋轉(zhuǎn)變換值、三角形的平面變換值和三角形的各向同性縮放變換值。
8.基于統(tǒng)計(jì)形狀分析的三維人體頭部三角網(wǎng)格模型建立方法，其特征在于，包括: 步驟1、采集多個(gè)人的三維的頭部點(diǎn)云模型作為訓(xùn)練集； 步驟2、選取一個(gè)三維人體頭部三角網(wǎng)格模型作為模板模型，利用三角網(wǎng)格變形技術(shù)，將模板模型分別與訓(xùn)練集中的每個(gè)頭部點(diǎn)云模型對(duì)齊，得到與頭部點(diǎn)云模型數(shù)量相等的同質(zhì)三角網(wǎng)格模型，其中，與一個(gè)頭部點(diǎn)云模型對(duì)齊后的模板模型為該頭部點(diǎn)云模型的同質(zhì)三角網(wǎng)格模型； 步驟3、計(jì)算每個(gè)同質(zhì)三角網(wǎng)格模型相對(duì)于模板模型的形狀變換參數(shù)； 步驟4、通過對(duì)形狀變換參數(shù)采用流形上的插值方法，得到多組新的形狀變換參數(shù)，通過任意一組新形狀變換參數(shù)，得到一組對(duì)應(yīng)的新頂點(diǎn)坐標(biāo)，該組新頂點(diǎn)坐標(biāo)的連接方式，與模板模型的頂點(diǎn)連接方式一致，該組新頂點(diǎn)坐標(biāo)連接后，形成一個(gè)最終三維人體頭部三角網(wǎng)格模型。
9.如權(quán)利要求8所述的方法，其特征在于，所述步驟2中，模板模型中的三角形的片數(shù)的數(shù)量級(jí)為8000~12000。
10.如權(quán)利要求9所述的方法，其特征在于，所述步驟3中，形狀變換參數(shù)包括:三角形的旋轉(zhuǎn)變換值、三角形的平面變換值和三角形的各向同性縮放變換值。
【文檔編號(hào)】G06T17/00GK103544733SQ201310507960
【公開日】2014年1月29日 申請(qǐng)日期:2013年10月24日 優(yōu)先權(quán)日:2013年10月24日
【發(fā)明者】吳壯志, 龔小華 申請(qǐng)人:北京航空航天大學(xué)