典型文献
基于中国人数据集的参数化人体建模
文献摘要：
为解决基于中国人数据集的参数化人体模型重建问题,本文首先采集了152名中国成年女性净体样本,并对其进行头发部位去除、泊松重建、降采样和脚底平面切削.然后采用"粗—精"两步配准策略,先基于BPS对点云进行高效学习,将SMPL模型网格点快速初始配置至扫描网格点附近;再采用基于ICP的非刚性网格配准算法进行精配准,只优化顶点位移D分量,生成精准匹配的SMPLD模型.配准完成后,比较其和LoopReg配准的配准精度和效率.之后,对配准数据进行位姿校正和主成分分析,从而获得能够反映中国人体特征的形体参数.最后进行模型重建,并将其与SMPL平均模板进行比较.由平均模型拟合结果可知,相比SMPL模型,基于重建模型的拟合结果关节误差和顶点误差均有所降低,3个实验对象的关节平均误差分别降低了26.2％、19.4％、21.7％;顶点平均误差分别降低了20.0％、16.1％、12.5％.
文献关键词：
中国人数据集;参数化人体模型;"粗—精"两步配准;LoopReg配准;位姿校正;主成分分析
中图分类号：
作者姓名：
徐增波;赵娟
作者机构：
上海工程技术大学 纺织服装学院,上海201620
文献出处：
引用格式：
[1]徐增波;赵娟-.基于中国人数据集的参数化人体建模)[J].丝绸,2022(12):89-96
A类：
中国人数据集,参数化人体模型,网格配准,SMPLD,LoopReg
B类：
人体建模,模型重建,成年女性,行头,头发,泊松重建,降采样,脚底,切削,两步,BPS,点云,高效学习,格点,ICP,顶点位移,精准匹配,配准精度,位姿校正,人体特征,形体参数,模型拟合,实验对象,平均误差
AB值：
0.271275
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