基于样例的手模型骨骼自动获取及子空间变形算法的研究与实现

123456aa · 发表于 2022-3-27 15:21:33

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变形技术是图形学领域的一个重要分支，对于模式识别、模型预测、动画等研究的发展起着重要作用，并且在3D游戏、影视特技、3D动漫等领域有着广泛应用。骨骼驱动变形结合了计算机图形学以及仿生学的特点，通过在骨骼和蒙皮之间建立权重关系，使得用户可以简单地通过骨架来控制模型的运动，形成逼真度较高的变形效果。该方法已经广泛应用于3Dmax、Maya等三维动画制作软件。本文的研究工作来源于“863”项目——虚实融合协同工作的集成环境和关键技术研究的子课题“面向飞机驾驶舱设计的应用示范”，结合应用背景对骨骼提取及子空间变形相关技术进行了深入的研究，主要成果如下：1、提出了两种基于样例的手模型骨骼提取算法。本文采用扫描获得的同一手模型的一系列关键帧做作为输入，将所有关键帧模型与代理模型进行对比，计算出每一帧模型中每个三角面片的变换矩阵。在此基础上尝试了并实现了两种面片的聚类算法：基于MeanShift的面片聚类算法，以及基于邻接关系的面片聚类算法。通过三角面片的聚类，计算出骨骼的大致分布情况。并结合模型顶点-骨骼权重关系，最终计算出骨骼模型的关节位置，并结合人手骨骼的结构，确定各骨骼块之间的拓扑关系，从而完成手模型骨骼的自动获取。2、提出了一种人手网格模型的蒙皮估计方法。本文在表皮面片划分的基础上，通过代理面片计算出骨骼的变换矩阵，接下来假设顶点只受某一骨骼影响，计算出顶点的位置，将其与真实值的误差记为该顶点到该骨骼的距离。通过误差的排序，寻找出骨骼顶点的影响关系。最后通过线性方程组的求解，得出具体的骨骼-顶点权重。3、给出了一种基于线性拟合的误差校正方法。该算法旨在根据现有的训练集模型建立起一个高维的误差空间，并以此为参考，估计新的骨骼姿势可能产生的误差，并在变形之前对模型的细节加以矫正。以上工作，在“863”项目——“面向飞机驾驶舱设计的应用示范”中得到了初步应用。关键词：基于样例，骨骼提取，顶点-骨骼权重，变形，误差校正，骨骼驱动

基于样例的手模型骨骼自动获取及子空间变形算法的研究与实现

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