基于Poser的个性化人体模型运动仿真技术研究
基于Poser的个性化人体模型运动仿真技术研究
图 １ 实现人体模型运动仿真的系统框架
外形尺寸做 了大量简化 ， 因而所建 立的人体模 型缺乏足够 的真
实感 。随着人体非接触测量技术的发展 ， 可借助全身扫 描仪方 便地获取特定人体的表 面数据 ， 得用真实 人体 扫描数据来 建 使 立个性化特征人体的表面模 型 已成 为现实 ， 是 ， 但 其所建立 的 仍然是静态人体模型 ， 无法表现人体 的动态效果。 由于人体是一种复杂 的多关节形体 ， 建立具有真实性 的人体
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓｒ ｃ Ａ ｓｒｃＡｃ ｏｄ ｎ ｏ ｔｅ ｄ ｍａ ｄ ｏ ａｍｅ ｔ ｎ ｕ ｔ ，ｉ ｈ ｓａ ｔ ｌ ｔｂ ｏ ｇ ｔｆ ｒ ａ ｄ ａ ｎ ｗ ｍｅｈ ｄ ｔ ｕ ｌ ｉｇ ｔ ｅ ｄ ｎ ｍｉ ｂ ｔ ｔ ｃ ｒ ｉｇ ｔ ｈ ｅ ｎ ｆｇ ｒ ｎ ｄ ｓ ｙ ｎ ｔ ｉ ｒ ｃｅ ｉ ｒ ｕ ｈ ｏ ｗ ｒ ｅ ｔｏ ｏ ｂ ｉ ｎ ｈ ｙ ａ ｃ ａ ｉ ｒ ｉ ｄ
描数据 ， 用逆 向工程软件 Ｇ ｏ ａｉ Ｓｕｉ ｅｍ ｇ ｔｄｏ实现个性化的 Ｚ 维人体 Ｎ Ｒ Ｓ曲面模 型的构建 ， ｃ － － ＵＢ 将完成 后的人体 曲面模 型导入 Ｐｓｒ ｏｅ 软 件， 利用人体特征点确定关节位置 ， 立相应 的人体骨骼模型，并将人体表 面模 型与骨骼模 型相匹配 ， 建 实现人体运动仿真。 实验证 明， 所建立的人体动态模型在 外观形状和运动姿态上具 有较高 的真实性，操作简便， 易于掌握。 关键词 三维人体扫描 人体 曲面模型 人体 骨骼模型 Ｐｓｒ ｏｅ
基 于 Ｐ ｓｒ的个 性 化 人体 模 型 运 动仿 真 技 术研 究 ｏｅ
李 燕
（ 汉 科 技学 院 机 电工 程 学 院 湖北 武汉 ４ ０ ７ ） 武 ３ ０ ３
基于Poser模型的三维人体建模方法
Ｍ ｅ ｈｏ ｆＰｏ ｅ ｏ ｅ — ｓ ｄ Ｄ ｔ ｄ ｏ ｓ ｒＭ ｄ ｌｂａ ｅ ３ Ｈｕｍ ａ Ｂｏ ｙ Ｍ ｏ ｌ ｎ ｄ ｄｅｉ ｎｇ
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形 网格组成的表面表示 ， 骨架层建模采用 Ｈ Ａ ｉ —ｎ ｍ标准 ，并针对 Ｐ ｓ 软件输 出的人体模型缺乏 关节点数据 问题 ，给出一种 骨架提取算法 。 ｏｅ ｒ 人体运动模型应 用机器 人运动 学方法 ，由骨架层驱动皮 肤层实现 。在 Ｖ ＋ 平台上实现对不 同姿势下 人体模型 的骨架提取 ，仿真 了敬礼过 ｃ＋
ｓ ｅｅ ｏ ｓｇ ｖ ｎ Ｗ ｉ ｅ ｓ ｎ ｌ ｙ ｒｄ ｆ ｒ ｔｏ ｒｖ ｎ ｂ ｅ ｍｏ ｅｍｅ ｔｏ ｋ ｌ ｔ ｎ ｈ ｍａ ｏ ｙ ｄ ｎ ｍｉ ｄ ｌ ｓ ｉ ｙ ｕ ｉ ｇ ｔ ｅ ｋ ｎ ｍａ ｉｓ ｋ ｌ ｔ ｎ ｉ ｉ ｅ ． ｔ ｔ ｋ ａ ｅ ｅ ｏ ｍａ ｉ ｎ ｄ ｅ ｙ ｔ ｖ ｈｈ ｉ ｉ ｈ ｎ ｆｓ ｅ ｅ ｏ ， ｕ ｎ ｂ ｄ ｙ ａ ｃ ｍｏ ｅ ｌ ｂ ｓｎ ｉ ｅ ｔｃ ｉ ｂｕ ｔ ｈ ｈ ｏ ｙ ｏ ｏ ｏ ｃ ． ｅ ｅ ｘ ｒ ｃ ｉ ｅ ｕ ｔ ｔ ｖ ｌＯ Ｓｐ ｓｕ ｅ ｎ ｉ ｌ ｔ ｎ ｏ ｒ ｍｏ ｉ ｏ ａ ｕ ｅ ａ ｔ ｎ ａ ｅ ａ ｈｉ ｖ ｄ ｏ ｌ ｔ ｍ ｏｆ ｔ ｅ ｒ ｆｒ ｂ ｔ ｓ Ｓｋ ｌ ｍｎ ｅ ｔａ ｔ ｎ ｒ ｓ ｌｓｗｉ ａ－ Ｕ ｏ ｔ ｒ ｓａ ｄ ｓｍｕ ａ ｏ ｆａ ｍ ｔ ｎ ｆ ｒｓ ｌ ｔ ｃ ｏ ｒ ｃ ｅ ｅ ｎ ｔ ｅ ｐ ａ ｆ ｒ ｉ ｏ ｈ ｉ ｉ ｏ ｉ ｈ ｏ
人体姿态识别技术的研究及其应用
人体姿态识别技术的研究及其应用近年来，人工智能技术的发展，尤其是计算机视觉技术的进步，为人体姿态识别技术的研究及其应用打开了一扇大门。
人体姿态识别技术是利用计算机视觉技术，对人体的姿态、动作等信息进行自动识别和分析的一种技术。
它广泛应用于医疗、体育、安防等方面，有着非常广阔的市场前景和应用价值。
一、人体姿态识别技术的研究现状人体姿态识别技术涵盖了许多领域，诸如计算机视觉、模式识别、人工智能、机器学习等。
目前，该领域的研究已经涉及到了身体各部位的运动测量、人员行为分析、手语识别、人机交互等多个方面。
（一）运动捕捉技术运动捕捉技术是一种利用传感器或相机等设备，对人体运动进行跟踪和测量的技术。
它通过对人体运动的测量和记录，得到人体姿态和动作信息。
此外，运动捕捉技术还可以将得到的数据进行后处理，分析运动的轨迹、速度、加速度等运动学参数。
（二）深度学习技术深度学习技术是一种利用神经网络模型和大量数据进行训练，以实现高精度的人体姿态识别和动作跟踪的技术。
在深度学习技术的支持下，人体姿态识别技术已经实现了很大的进步。
（三）动作捕捉技术动作捕捉技术是一种利用惯性测量单元（IMU）进行人体动作的捕捉和测量的技术。
IMU是一种小型、轻量级的传感器，可以利用质量惯性进行测量。
动作捕捉技术可以对人体动作进行精确测量，通过对人体动作的分析，可以对许多人体运动相关的应用提供支持。
二、人体姿态识别技术的应用人体姿态识别技术在许多领域都有着广泛的应用，尤其是在医疗、体育、安防等领域。
通过对人体姿态的测量和识别，可以为这些领域的应用提供很好的支持。
（一）医疗领域人体姿态识别技术在医疗领域有着广泛的应用。
比如，对于一些需要定位和识别身体特定部位的手术，通过使用运动捕捉技术，可以提高手术的准确性和安全性。
此外，人体姿态识别技术还可以应用于康复辅助等方面。
（二）体育领域人体姿态识别技术在体育领域也有着广泛的应用。
比如，可以利用动作捕捉技术对运动员的动作进行测量和分析，对运动员的训练提供支持。
基于计算机视觉的人体运动姿态识别技术研究
基于计算机视觉的人体运动姿态识别技术研究近年来，基于计算机视觉的人体运动姿态识别技术（Human Motion Recognition, HMR）备受关注，其应用涵盖从智能家居、健康管理到体育训练等多个领域。
HMR技术可以通过计算机视觉和深度学习算法对人体运动过程进行精准的姿态识别，从而提升人机交互的体验和应用效果。
HMR技术已经广泛应用在智能手机、运动手环、智能手表等设备上，实现对用户运动状态的监测、数据记录与分析，是智能硬件领域的重要技术。
基于传统的计算机视觉技术，HMR技术需要针对人体骨骼结构、运动过程中的复杂变化等问题进行深入研究和优化。
为此，科研学者们提出了一系列相应的解决方案，如采用多视角、多传感器融合技术、GPU加速、递归神经网络等等。
其中，深度学习在HMR技术中发挥着重要作用。
深度神经网络（DNN）可以学习大量数据并自我优化，不断提高HMR技术的准确率和稳定性。
研究人员采用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习算法，在 HMR 中取得了很高的效果。
例如，CMU-Pose 数据集上的 HMR 模型，在一个普通计算机上，每秒可以达到 40 fps 左右的速度，同时也获得了图片到运动姿势重建几乎无误的精度。
HMR技术的应用场景也越来越广泛。
其中，锻炼和体育训练是 HMR 技术的重要应用领域。
在健身房、训练营中，HMR 技术可以通过监控用户的运动姿势，及时给出调整指导，提高锻炼的效果和安全性。
此外，HMR技术也可以应用在医疗康复领域。
通过监测患者的运动姿态，医生可以及时发现和纠正不当姿势，从而有效预防和治疗运动损伤、骨科疾病等。
HMR技术的下一步发展方向是针对运动细节进行更加精细化的建模和识别。
例如，人体姿态的微妙变化、肌肉运动变化、运动幅度大小变化等问题。
此外，HMR技术也可以增加对人体身体的3D结构的识别和建模，并将其应用于更加多样的场景中。
总的来说，基于计算机视觉的人体运动姿态识别技术具有广泛的应用前景和研究价值。
基于人机交互的人体运动优化技术研究
基于人机交互的人体运动优化技术研究近年来，随着科技的不断进步，人们对健康和身体的重视程度越来越高。
在人体运动领域，基于人机交互的技术已经得到了广泛的应用，成为了许多运动爱好者和专业训练者不可或缺的辅助工具。
本文将深入探讨基于人机交互的人体运动优化技术，揭示其背后的原理和应用价值。
一、背景介绍传统的人体运动训练方式主要依赖于人类的直觉和经验，以及教练的指导和监督。
这种方式存在着很多局限性，例如主观性强、反馈不及时、难以量化等。
而基于人机交互的技术可以克服这些难点，提供更为精确、全面和实时的数据反馈，使运动者能够更加科学、高效地进行训练。
二、工作原理基于人机交互的人体运动优化技术是一种将计算机、传感器、信号处理和人体力学等多个领域的知识相结合的技术，其基本原理如下：1. 传感器采集数据传感器可以采集各种数据，例如身体姿态、肌肉运动、力量、速度、心率等等。
这些数据可以通过无线传输或者有线传输方式传输到计算机上。
2. 计算机处理数据计算机可以对传感器采集到的数据进行处理和分析，从而得出特定的指标和结论。
例如，计算机可以分析肌肉活跃度、动作韧性、预测受伤风险等等。
3. 提供反馈和建议基于计算机处理的数据，可以为运动者提供实时反馈和建议。
例如，当运动者的动作不正确时，相应的传感器就会发出信号，提醒运动者进行调整，从而达到更好的效果。
三、应用价值基于人机交互的人体运动技术在各个领域都有广泛的应用价值，具体表现在以下几个方面：1. 专业运动训练对于一些专业的运动员或训练者来说，基于人机交互的技术可以提供更为精确和详尽的数据反馈，帮助他们更好地掌握运动技巧，消除错误动作习惯，以及预防运动伤害。
2. 康复治疗对于那些需要康复治疗的运动员或普通人来说，基于人机交互的技术能够通过实时监测身体活动情况，帮助他们了解身体康复情况和进度，从而更快地恢复到良好状态。
3. 健身娱乐对于普通的健身爱好者来说，基于人机交互的技术可以通过一些游戏和互动的方式，增强运动的趣味性和吸引力，同时也可以提供有效的训练指导和数据反馈，使得运动更加精确和可视化。
基于多模态深度学习的人体姿态识别技术研究
基于多模态深度学习的人体姿态识别技术研究在当今社会，人体姿态识别技术已经成为机器学习领域的热点之一。
人体姿态识别技术广泛应用于虚拟现实、医疗辅助等领域。
然而，由于巨大的数据量和复杂的姿势变化，传统的人体姿态识别方法已经无法满足实际需求。
因此，基于多模态深度学习的人体姿势识别技术成为目前的研究热点。
多模态深度学习指的是利用多种数据源进行深度学习，如图像、视频、语音、加速度计和陀螺仪。
这种方法可以充分利用多种数据来源进行综合学习，提高识别准确率。
首先，该技术的主要应用领域之一是虚拟现实。
在虚拟现实中，人类对身体的感知去掉了，适当地加入物理感的交互，可以帮助使用者更好地融入虚拟环境。
通过多模态深度学习提取的多种数据，可以显著提高虚拟现实交互的自然度和真实感。
例如，在体感游戏中，球员的姿势和动作可以被识别并在游戏中反映出来，使用户的体验更加真实。
其次，该技术还可以用于医疗辅助领域。
通过多模态深度学习，可以准确识别和监测患者的姿态和运动，如步态分析等。
这可以帮助医生更好地诊断和治疗疾病。
例如，对于脊柱畸形患者，可以利用多模态深度学习技术监测其脊柱特征和姿势，帮助医生更好地制定个性化治疗方案。
此外，多模态深度学习还可以用于智能家居等领域。
智能家居系统可以通过多种数据源（例如，体感器、摄像头）提取多种数据，如用户的姿势、面部表情、语音和手势等，为用户提供更加个性化的服务。
总之，基于多模态深度学习的人体姿势识别技术具有广泛的应用前景。
尽管这项技术仍有许多挑战和问题，如多模态数据的处理、模型的调节和参数的优化等，但多模态深度学习已经成为该领域实现性能提升的必要手段。
随着技术的不断发展，将会有更多重要的应用场景。
基于机器学习的人体姿势识别技术研究及应用
基于机器学习的人体姿势识别技术研究及应用近年来，随着机器学习技术的不断发展和普及，人体姿势识别技术也得到了广泛的关注。
基于机器学习的人体姿势识别技术可以识别不同人体姿势，并在不同的应用场景中得到广泛的应用。
本文将从机器学习的角度来介绍人体姿势识别技术的研究进展和应用。
一、人体姿势识别技术研究进展人体姿势识别技术是指通过计算机视觉技术和图像处理技术，对人体的姿势进行识别和分析。
目前，人体姿势识别技术已经取得了很大的进展，主要有以下两种方法：1. 基于传统的计算机视觉技术实现人体姿势识别传统的计算机视觉技术主要包括图像处理、特征提取、目标检测、模式识别等方法。
在人体姿势识别过程中，传统的计算机视觉技术可以对图像进行预处理，提取图像中的人体轮廓和关键点，然后通过定位关键点的位置和姿态信息，实现人体姿势识别。
但人体姿势识别过程中，往往存在光照、遮挡、姿势扭曲等问题，传统的计算机视觉技术很难完全解决这些问题。
2. 基于深度学习的人体姿势识别近年来，深度学习技术的发展给人体姿势识别带来了新的机会和挑战。
基于深度学习的人体姿势识别技术主要包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和注意力机制等方法。
深度学习技术可以自动提取图像中的特征，通过多层网络结构实现特征的抽象和组合，从而学习到一个高效的人体姿势识别模型。
与传统的计算机视觉技术相比，深度学习技术在解决人体姿势识别中光照、遮挡、姿势扭曲等问题方面具有更好的表现。
二、基于机器学习的人体姿势识别技术的应用基于机器学习的人体姿势识别技术在不同的应用场景中具有广泛的应用，主要包括以下几个方面：1. 健身跟踪人体姿势识别技术可以用于健身跟踪，监测人体的运动姿势，及时纠正健身者的姿势错误，提高其训练效果和安全性。
在健身跟踪中，人体姿势识别技术可以通过识别关键点的位置，预测人体的运动轨迹和偏离程度，实现即时反馈和纠正。
2. 动作生成和人机交互人体姿势识别技术可以实现动作生成和人机交互，将人体的姿势信息与计算机应用程序进行交互，实现人与计算机之间的无缝连接。
《2024年基于三维姿态估计的虚拟角色运动控制方法》范文
《基于三维姿态估计的虚拟角色运动控制方法》篇一一、引言随着计算机技术的快速发展，虚拟现实技术在多个领域中得到了广泛的应用。
在虚拟现实系统中，如何实现虚拟角色的自然、逼真的运动控制成为了重要的研究课题。
本文旨在探讨基于三维姿态估计的虚拟角色运动控制方法，通过结合三维姿态估计技术和虚拟角色运动控制技术，实现对虚拟角色运动的高效、精准控制。
二、三维姿态估计技术三维姿态估计技术是计算机视觉领域的一个重要分支，其主要目的是通过图像或视频信息，获取人体或物体的三维姿态信息。
该技术主要包括基于深度学习的估计方法和基于传统特征的估计方法。
通过提取人体或物体的关键点信息，可以有效地估算出其三维姿态。
三、虚拟角色运动控制方法虚拟角色运动控制是虚拟现实技术中的关键技术之一，其目的是通过计算机程序控制虚拟角色的运动。
传统的虚拟角色运动控制方法主要依赖于人工编程或简单的物理模型，无法实现虚拟角色的自然、逼真运动。
基于三维姿态估计的虚拟角色运动控制方法，通过将三维姿态估计技术应用于虚拟角色运动控制中，实现了对虚拟角色运动的精准控制。
四、基于三维姿态估计的虚拟角色运动控制方法基于三维姿态估计的虚拟角色运动控制方法主要包括以下步骤：1. 采集数据：通过摄像头等设备采集人体或物体的运动数据，提取关键点信息。
2. 三维姿态估计：利用三维姿态估计技术，对采集到的数据进行处理，估算出人体或物体的三维姿态信息。
3. 映射关系建立：将人体或物体的三维姿态信息与虚拟角色的运动参数建立映射关系。
这一步需要根据具体的虚拟场景和虚拟角色的特点进行设计。
4. 运动控制：根据映射关系，通过计算机程序控制虚拟角色的运动。
在控制过程中，可以根据实际需要调整虚拟角色的运动参数，以实现更加自然、逼真的运动效果。
五、实验与分析为了验证基于三维姿态估计的虚拟角色运动控制方法的有效性，我们进行了相关实验。
实验结果表明，该方法能够有效地实现虚拟角色的自然、逼真运动控制，且具有较高的精度和稳定性。
《2024年基于三维姿态估计的虚拟角色运动控制方法》范文
《基于三维姿态估计的虚拟角色运动控制方法》篇一一、引言随着虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术的不断发展，人们对于三维（3D）视觉效果的期待愈发提升。
三维姿态估计是其中一项重要的技术，其在动画制作、运动控制等领域均有广泛应用。
本文将详细探讨基于三维姿态估计的虚拟角色运动控制方法，分析其技术原理、实现流程及实际应用。
二、三维姿态估计技术概述三维姿态估计是计算机视觉领域的一项重要技术，其核心思想是通过捕捉和分析图像或视频中的人体运动信息，实现人体姿态的三维重建。
该技术广泛应用于人体运动分析、虚拟角色动画制作、运动控制等领域。
三、基于三维姿态估计的虚拟角色运动控制方法1. 技术原理基于三维姿态估计的虚拟角色运动控制方法，主要通过捕捉真实人物的运动信息，将其转化为虚拟角色的运动。
具体而言，通过摄像头捕捉真实人物的三维姿态信息，利用算法对姿态信息进行识别、分析和处理，然后将处理后的信息映射到虚拟角色上，实现虚拟角色的运动控制。
2. 实现流程（1）数据采集：通过摄像头等设备捕捉真实人物的运动信息。
（2）姿态估计：利用算法对采集到的数据进行处理，识别出人体的关键点信息，进而实现三维姿态估计。
（3）映射转换：将处理后的姿态信息映射到虚拟角色上，实现虚拟角色的运动控制。
（4）实时渲染：通过计算机图形学技术，将虚拟角色的运动效果实时呈现在屏幕上。
四、实际应用及案例分析1. 动画制作：在动画制作过程中，通过基于三维姿态估计的虚拟角色运动控制方法，可以实现真实人物的动态捕捉和映射，使得动画角色的动作更加自然、逼真。
例如，在电影《阿凡达》中，通过该技术实现了角色动作与真实演员动作的高度吻合。
2. 运动控制：在虚拟现实和增强现实应用中，通过该技术可以实现虚拟角色的实时互动和控制。
例如，在体育训练中，可以通过该技术实时捕捉运动员的动作信息，为运动员提供精确的动作分析和训练指导。
五、优势与挑战1. 优势：基于三维姿态估计的虚拟角色运动控制方法具有实时性高、准确性好、灵活性强等优势。
人体仿真技术的研究进展和应用案例
人体仿真技术的研究进展和应用案例人体仿真技术是通过计算机模拟和仿真人体内部结构、生理功能和病理变化的一种技术手段。
它可以帮助医学研究者和临床医生更好地理解人体的组成和功能，推动医学科学的发展，提高医疗诊断和治疗的精确性和效果。
随着计算机技术和医学科学的快速发展，人体仿真技术正在取得突破性的进展，并且在医疗领域得到了广泛的应用。
本文将从人体仿真技术的研究进展和应用案例两个方面进行阐述。
首先，谈论人体仿真技术的研究进展是有必要的。
进入21世纪以来，人体仿真技术研究取得了显著的进展，其中最重要的突破包括三维可视化技术、四维生物力学仿真技术和生物信号模拟技术。
三维可视化技术是指通过计算机图像处理技术将人体的内部结构以三维图像的方式呈现出来。
这项技术的发展使医生和研究者可以通过虚拟现实技术进一步分析人体的解剖结构和组织，从而更好地理解和研究人体的生理功能。
例如，在肝脏手术中，医生可以使用三维可视化技术来预先规划手术，准确定位肝脏的血管和组织，从而提高手术的精确性和安全性。
四维生物力学仿真技术是指通过计算机对人体的生理功能进行力学模拟。
这项技术的发展使医生和研究者可以了解人体的运动机制、力分布和负荷承受情况。
例如，在骨骼系统研究中，研究者可以使用四维生物力学仿真技术来模拟人体骨骼在不同运动状态下的应力分布，从而帮助设计更有效的康复方案和减轻骨骼疾病引起的痛苦。
生物信号模拟技术是指通过计算机模拟人体内部的生物信号传递和转化过程。
这项技术的发展使医生和研究者可以模拟人体口腔、心脏、脑电等系统的信号传递过程，从而帮助他们诊断和治疗疾病。
例如，在心脏病诊断中，医生可以使用生物信号模拟技术来分析心脏的电信号，进而发现异常信号并进行准确的诊断。
除了研究进展，人体仿真技术在医疗领域的应用也取得了显著的成果。
下面将介绍几个具体的应用案例。
首先，人体仿真技术在手术规划和训练中的应用。
通过仿真技术，医生可以使用虚拟手术室模拟真实手术的场景，规划手术流程、选择最佳手术器械，提高手术的安全性和精确性。
poser模型
poser模型
PoseNet是一种用于姿态估计的深度学习模型。
它可以通
过输入图片预测人体的关节位置和骨骼连接，从而实现人
体姿势的识别和跟踪。
PoseNet模型基于卷积神经网络（CNN）架构，以图像作为输入，并通过多个卷积层和全连接层处理图像特征。
模
型的输出是一组包含人体关节坐标的矩阵，每个关节坐标
包括x和y两个值。
这些关节坐标可以用来绘制骨骼连接，并用于后续的动作识别、跟踪和分析。
PoseNet模型可以应用于很多应用领域，包括人体动作捕捉、体感游戏、运动分析等。
它可以从单个摄像头或者视
频流中实时估计人体姿态，具有广泛的应用前景。
同时，
还可以通过结合其它传感器数据（如加速度计、陀螺仪等）提高姿态估计的精度和稳定性。
PoseNet目前有多种版本和变种，其中一些版本适用于不同的应用场景和设备。
一些版本可以在浏览器上运行，方便网页开发人员使用；另一些版本适用于移动设备，可以在手机或平板电脑上部署和运行。
总之，PoseNet是一种用于姿态估计的深度学习模型，可以从图像中预测人体的关节位置和骨骼连接。
它具有广泛的应用前景，并在人体动作捕捉、体感游戏、运动分析等领域发挥重要作用。
人体姿态估计技术及其应用
人体姿态估计技术及其应用一、引言人体姿态估计技术是计算机视觉领域的一项重要技术，它可以通过计算机算法对人体的姿态进行检测与分析。
这项技术可以应用于很多领域，比如人机交互、虚拟现实、舞蹈教学、体育训练等。
本文将介绍人体姿态估计技术的原理及其在不同领域的应用。
二、人体姿态估计技术原理人体姿态估计技术又称为人体动作分析技术。
它是通过计算机算法对人体关节的角度、位置、速度等信息进行模拟和分析，实现对人体姿态的检测和分析。
人体姿态估计技术的实现方法一般可以分为基于视觉的方法和基于传感器的方法。
基于视觉的方法是通过摄像机等设备采集人体图像数据，然后使用计算机算法对图像数据进行分析和处理，得出人体的姿态信息。
基于传感器的方法是通过植入或佩戴传感器设备，采集人体姿态相关的传感数据，然后使用计算机算法进行处理和分析。
在图像处理方面，主要使用的技术包括卷积神经网络、特征点检测算法、深度学习等。
针对姿态估计中的常见问题如人体的遮挡、姿态多样性等，研究者们不断开发和优化算法，提高姿态估计的准确性。
三、人体姿态估计技术在人机交互中的应用人机交互是指人与机器之间进行信息交互的过程，人体姿态估计技术在此方面有广泛的应用。
现在很多企业和研究机构已经开发出了基于人体姿态估计技术的各种人机交互系统，实现了更加便捷和自然的人机交互方式。
在虚拟现实（VR）方面，基于人体姿态估计技术的交互可以实现用户直接采取动作与虚拟环境进行互动，增加了虚拟现实的真实感和互动性。
在游戏开发领域，人体姿态估计技术可以实现更加真实的游戏表现，比如《舞力全开》等音乐游戏，就是通过人体姿态估计技术进行玩家动作的检测和表现。
四、人体姿态估计技术在体育训练与运动技术改进中的应用人体姿态估计技术在体育训练与运动技术改进方面也有很大应用空间。
比如在篮球训练领域，可以通过人体姿态估计技术对球员的三分投篮、运球、传球、运动轨迹等进行检测和分析，辅助教练员进行训练，提高球员水平。
基于深度学习的人体姿势识别系统
基于深度学习的人体姿势识别系统人体姿势识别系统是一种基于深度学习的计算机视觉技术，它可以通过电脑视觉技术对人体的姿势动作进行识别和跟踪。
这项技术可以应用于各种领域，包括体育科学、医疗保健、智能机器人等。
本文将详细讨论基于深度学习的人体姿势识别系统的原理、应用和未来发展。
一、人体姿势识别系统的原理人体姿势识别系统的核心是深度学习算法，它是一种人工智能技术，模仿人脑神经网络的工作原理，通过多层次的神经元来学习和识别数据。
在人体姿势识别系统中，深度学习算法能够自动提取图像特征，并根据这些特征进行分类和识别。
人体姿势识别系统通常使用RGB或深度相机采集图像数据，并将这些图像数据转化为数字化的数据流。
这些数字化的数据流会被输入到深度学习算法中，训练机器学习模型，以便机器能够识别和跟踪人体的姿势动作。
通常，深度学习算法需要大量的数据集用于训练。
这些数据集通常是由人类专业人员手工制作的，包括拍摄不同姿势的人体图像和视频。
二、人体姿势识别系统的应用人体姿势识别系统在很多领域都有应用，包括运动训练、医疗保健和智能机器人。
1. 运动训练领域人体姿势识别系统可以应用于各种运动场景，例如体育比赛、健身房等。
在这些场景中，人体姿势识别系统能够对运动员的姿势动作进行跟踪和识别，以帮助教练更好地指导运动员的训练，提高运动员的表现。
此外，在自动化运动分析方面，姿势识别技术可以对某项运动（如游泳、跑步等）进行详细分析，从而让运动员了解自身的结构和技术要素。
2. 医疗保健领域人体姿势识别系统在医疗保健领域也有应用。
例如，可以使用姿势识别技术来监测老年人或需要康复的患者的身体动作，以帮助医生和康复师更好地指导患者进行各种身体活动。
另外，在身体运动评估方面，目前认知和神经科学的研究已经指出，追踪人体姿势可以为判断某些神经疾病的诊断和疾病的提供帮助。
3. 智能机器人领域人体姿势识别系统可以应用于智能机器人领域，例如人工助手和服务机器人。
基于深度学习的人体运动模拟研究
基于深度学习的人体运动模拟研究近年来，人体运动模拟技术在计算机图形学、虚拟现实、游戏开发等领域得到了广泛应用，其中深度学习的发展对人体姿态估计和运动模拟起到了重要的推动作用。
本文将从深度学习在人体运动模拟中的应用出发，探讨其研究现状、存在的问题和未来发展趋势。
一、深度学习在人体运动模拟中的应用深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，其在人体姿态估计和运动模拟中的应用已经成为当前的研究热点。
传统的人体姿态估计方法主要利用传感器或者相机等设备获取数据，再通过手工编写的规则或者机器学习算法对数据进行处理和分析，得到人体姿态信息。
而深度学习则是通过神经网络对数据进行自动学习和特征提取，从而得到更加准确的人体姿态估计结果。
基于深度学习的人体姿态估计方法在准确度上已经超过了传统方法，且具有更好的实时性和鲁棒性。
在得到了准确的人体姿态信息之后，运动模拟作为人体姿态动态表示的一种方法，可以将人体模型的状态动态模拟出来。
传统的运动模拟方法主要基于物理学模型和控制论方法，需要手动给定运动学参数和运动轨迹等信息，对于复杂的人体动作很难得到准确的模拟结果。
而基于深度学习的运动模拟方法则利用深度神经网络对大量的运动数据进行学习，并将这些数据转化为人体动作的生成网络，从而实现对复杂运动的动态模拟。
二、基于深度学习的人体运动模拟研究现状目前，基于深度学习的人体模拟方法已有大量的研究成果。
例如，研究人员可以通过将人体姿态估计和运动模拟结合起来，实现人体姿态生成和动画控制等应用。
研究者还可以使用半监督学习等方法来训练深度神经网络，以提高运动模拟的鲁棒性和泛化能力。
同时，基于深度学习的人体运动模拟方法也存在一些问题。
首先，人体姿态估计的准确率仍然需要进一步提高，以便更准确地模拟人体动作。
其次，目前的深度学习方法需要一定数量和质量的数据来训练模型，但是人体动作数据的采集和标注比较困难、耗时、耗费大量的人力和物力，这就限制了基于深度学习的运动模拟方法的应用场景。
人体姿态识别算法研究与实现
人体姿态识别算法研究与实现随着无人驾驶、智能家居、虚拟现实等技术的不断发展，基于图像和视频的人体姿态识别算法逐渐成为了热门研究领域之一。
人体姿态识别可以帮助计算机更加准确地了解人类的行为、意图和情感状态，从而实现更加自然和智能化的交互方式。
本文将探讨人体姿态识别算法的研究现状及其实现原理。
首先，我们将简要介绍人体姿态识别技术的历史和应用场景，然后深入探讨基于深度学习的人体姿态识别算法原理以及其优化方法。
最后，我们将介绍人体姿态识别算法在实际应用中的问题和发展趋势。
一、人体姿态识别技术概述人体姿态识别技术可以追溯到上世纪80年代，当时该技术主要应用于人机接口以及虚拟现实等领域。
随着计算机图形学、数字图像处理、机器学习等技术的不断发展，人体姿态识别技术也逐渐成为了计算机视觉和模式识别领域的热门研究方向。
人体姿态识别技术已经在多个领域得到了广泛应用，如运动分析、娱乐、安防等。
在运动分析领域，人体姿态识别技术可以帮助运动员更加准确地评估自己的训练效果，在游戏和娱乐领域，人体姿态识别技术可以提供更加自然、直观和丰富的交互方式。
在安全领域，人体姿态识别技术可以识别不良行为并提供实时预警，帮助保护公共安全。
二、基于深度学习的人体姿态识别算法原理深度学习是人工智能领域的热门技术，近年来已经在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大成功。
基于深度学习的人体姿态识别算法也是目前最为流行和先进的方法之一。
基于深度学习的人体姿态识别算法主要包括两个部分：第一部分是对人体姿态特征进行提取，第二部分是对姿态特征进行分类或定位。
其中，第一部分通常采用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）或者循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）等模型进行特征提取，第二部分通常采用支持向量机（Support Vector Machine, SVM）或者回归模型进行分类或回归。
基于数据挖掘的人体姿势识别与动作分析
基于数据挖掘的人体姿势识别与动作分析人体姿势识别与动作分析是计算机视觉和机器学习领域中的重要研究方向。
通过采集和分析人体的动作特征，可以在许多应用领域中发挥重要作用，如运动学习、医疗康复、智能监控等。
在本文中，基于数据挖掘的方法将被应用于人体姿势识别和动作分析，以实现更准确和可靠的结果。
1. 引言随着计算机图像处理和数据挖掘技术的发展，人体姿势识别与动作分析已经取得了显著的进展。
以往的方法主要依赖手工设计的特征提取算法，但这些方法往往受到人工设计的限制，无法适应复杂的场景和变化。
基于数据挖掘的方法可以通过学习数据中的隐含规律，自动地学习并提取出适合于人体姿势识别和动作分析的特征。
2. 数据采集与预处理在进行人体姿势识别与动作分析之前，首先需要采集足够的数据来建立模型。
利用传感器技术或摄像机设备，可以获取人体在不同姿势下的关节角度和运动轨迹等信息。
采集到的数据需要进行预处理，包括噪声去除、数据标定和归一化等操作，以保证数据的准确性和可比性。
3. 特征提取与选择在数据挖掘中，特征提取是一个关键步骤。
通过对采集到的数据进行特征提取，可以将原始数据转换为具有代表性的特征向量。
常用的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、小波变换和深度学习等。
在提取出大量特征后，需要利用特征选择算法选择最相关和最具区分度的特征子集，以降低维度并提高分类准确率。
4. 姿势识别姿势识别是人体姿势分析的核心任务之一。
通过训练分类器模型，可以将不同的人体姿势归类到对应的类别中。
常用的分类器算法包括支持向量机（SVM）、决策树和神经网络等。
利用数据挖掘算法，可以从大量的训练数据中学习姿势的特征，从而实现对新样本的准确和快速分类。
5. 动作分析除了姿势识别，动作分析也是人体姿势研究中的热点问题。
动作分析主要关注人体在运动过程中的动态变化和关系。
通过观察和分析人体运动的轨迹、速度和加速度等参数，可以得出对应动作的动态特征。
数据挖掘算法可以在大量的数据中挖掘出这些动态特征，并通过分类、聚类和关联规则挖掘等方法进一步分析和解释动作的含义和规律。
人体姿态估计技术研究
人体姿态估计技术研究人体姿态估计技术是一种基于计算机视觉和机器学习的技术，旨在通过处理图像或视频数据来推测人体的姿势和动作。
该技术在许多领域有着广泛的应用，例如人机交互、医疗保健、计算机辅助设计和安防系统等。
在本文中，我们将探讨人体姿态估计技术的研究进展、应用场景和未来发展趋势。
一、人体姿态估计技术的研究进展人体姿态估计技术的研究始于上世纪80年代。
最初的研究集中在通过计算机处理图像数据来提取人体关节位置信息。
这些技术大多基于图像分割、边缘检测和特征提取等方法。
然而，由于图像数据难以处理，人体姿态估计技术的研究进展缓慢。
随着人工智能和深度学习技术的出现，人体姿态估计技术开始迎来显著的进展。
人工神经网络技术使得计算机能够学习和识别复杂的图像特征，从而实现更精准的人体姿态估计。
人体姿态估计技术也被应用于虚拟现实和增强现实等领域，使得用户能够更加自然地与虚拟环境交互。
二、人体姿态估计技术的应用场景1. 医疗保健在医疗保健领域，人体姿态估计技术被应用于康复和运动训练。
例如，在物理治疗中，医生可以使用计算机来监测受伤部位的运动，从而制定最适合的训练计划。
在运动训练中，锻炼者可以通过对比自己的姿势和标准姿势来纠正自己的动作。
2. 计算机辅助设计人体姿态估计技术也被广泛应用于计算机辅助设计领域。
例如，在衣服设计中，设计师可以使用人体姿态估计技术来确定衣服的穿着感和舒适度。
在汽车设计中，汽车制造商可以使用人体姿态估计技术来确定车辆座椅的舒适度和可调性。
3. 安防系统人体姿态估计技术被广泛应用于安防系统中。
例如，在公共场所，计算机可以通过摄像头监测人们的姿势，并自动报警或触发安全措施。
在工厂和仓库中，计算机可以监测员工的工作姿势，并预测和防止工伤事故的发生。
三、未来的发展趋势人体姿态估计技术在未来将继续得到广泛的应用，其发展趋势主要包括以下几个方面：1. 数据集的扩大随着人体姿态估计技术应用场景的不断增加，需要更多的数据集来支撑算法的训练和优化。
三维模型制作论文三维模型论文
三维模型制作论文三维模型论文游戏动画中三维人物模型制作的研究摘要:游戏动画中三维人物模型的构建是人体动画研究领域中的热点亦是难点。
要制作真实感强的人体动画,必须具备的要素有:逼真的人体造型和灵活的运动控制方法。
本文利用已有的技术和手段,提出一种基于poser的快速构建三维人物模型、实现控制手语动作的方法,并通过实例验证了方法的可行性。
关键词:三维人物建模 poser 手和手臂手语0 引言动画这门视觉艺术从诞生至今已经有了近100年的历史。
20世纪80年代,伴随着人体动画的出现,游戏动画进入了全新的3D时代,其主流创作开始以3D动画为主。
为解决游戏动画中人物运动相关性和肌肉效果的模拟,人体动画提出了直接对皮肤和骨骼进行造型的方法。
人体动画作为计算机动画研究中最具挑战性和困难性的对象,吸引了大批研究者投入到相关的研究工作中。
1 研究现状目前,国内外关于人体动画的研究主要集中在两个方面:人体的运动控制技术和人体造型与皮肤变形技术。
20世纪70年代, “体元”在人体建模和变形中的应用宣告了人体造型和皮肤技术的研究正式拉开序幕。
无论是在学术界还是工业界,这个领域都处于非常活跃的地位。
每年都能看到大量涉及该领域的学术论文得以发表,此外,与此相关的人体建模软件或插件也层出不穷。
虽然如此,人体造型和皮肤变形技术任然面临重大的挑战,主要原因有以下几点:第一,人体具有200个以上的自由度和非常复杂的运动;第二,人的形状不规则,人的肌肉随着人体的运动而变形。
第三,人类对计算机动画中人体的皮肤变形和运动状态非常熟悉和敏感,人类通过直觉很容易就可以捕捉到虚拟人物和真实人物的区别。
所以,人物建模技术的探究和皮肤变形技术的研究虽然经历了相当长的一段时间了,但至今任然任然存在很大困难。
2 方法的提出随着科学技术的迅猛发展和网络游戏的兴盛,三维游戏动画中场景的制作技术已基本趋于成熟和稳定,但游戏动画中人物模型的制作技术还不是很成熟,仍处于一个研发试验阶段。
poser模型 (2)
Poser模型什么是 Poser 模型？Poser 模型是一种虚拟人物建模和渲染的软件工具。
它提供了一个灵活的界面，供艺术家和设计师创建逼真的三维人物模型。
Poser 模型结合了先进的动画和渲染技术，使用户能够轻松地创建和呈现高质量的角色动画和场景。
Poser 模型起初是由美国软件公司 MetaCreations 开发，最初发布于1995年。
随着技术的不断发展，Poser 模型迅速成为广受欢迎的虚拟人物建模工具之一。
Poser 模型的功能特点Poser 模型具有丰富的功能特点，使用户能够创建令人惊叹的虚拟人物模型。
以下是一些主要功能：1. 人物建模和自定义Poser 模型提供了一个强大的人物建模工具集，使用户能够从头创建自己的人物模型。
用户可以选择不同的人体形状、肤色、面部特征和身体比例，以及选择适合的服装和饰品。
此外，Poser 还提供了一个丰富的材质和纹理库，供用户选择和应用到模型上。
2. 动画制作和编辑Poser 模型支持动画制作和编辑，用户可以使用预设的动作或自定义的动作来给模型添加生动的动画效果。
Poser 还提供了一个关键帧编辑器，使用户能够精确地控制各个关节点的动作和时间线，以获得逼真的动画效果。
3. 灯光和场景设置Poser 模型还提供了一个灯光和场景设置工具，使用户能够为模型创建逼真的光照效果和背景环境。
用户可以调整灯光的位置、强度和颜色，并选择不同的背景贴图和环境设置，以获得令人惊叹的视觉效果。
4. 渲染和输出Poser 模型配备了强大的渲染引擎，使用户能够渲染高质量的图像和动画。
用户可以选择不同的渲染选项，如渲染分辨率、光线追踪质量和阴影效果。
一旦完成渲染，用户可以将结果输出为图像序列或视频文件，以便在其他平台上使用或分享。
Poser 模型的应用领域Poser 模型具有广泛的应用领域，如下所示：1. 动画制作Poser 模型可用于制作各种类型的动画，包括电影、电视节目、广告和游戏。
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第25卷第7期 计算机应用与软件Vol 125No .72008年7月 Computer App licati ons and Soft w are Jul .2008基于Poser 的个性化人体模型运动仿真技术研究李 燕(武汉科技学院机电工程学院 湖北武汉430073)收稿日期:2007-07-02。
湖北省教育厅2007年科研重点资助项目(D200717002);湖北省数字化纺织装备重点实验资助项目(DT L200607)。
李燕,教授,主研领域:三维数字建模与逆向工程技术。
摘 要 根据服装工业对数字化动态人体模型的需要,提出了一种建立人体动态模型的新方法。
该方法针对特定人体的三维扫描数据,用逆向工程软件Geomagic Studi o 实现个性化的三维人体NURBS 曲面模型的构建,将完成后的人体曲面模型导入Poser 软件,利用人体特征点确定关节位置,建立相应的人体骨骼模型,并将人体表面模型与骨骼模型相匹配,实现人体运动仿真。
实验证明,所建立的人体动态模型在外观形状和运动姿态上具有较高的真实性,操作简便,易于掌握。
关键词 三维人体扫描 人体曲面模型 人体骨骼模型 PoserO N LOCOMO T I O N E M ULAT I O N TECHNOLO GY O F I ND IV I D UAL I ZEDM AN I K I N BASED O N PO SERL i Yan(College of M achine and Electronic,W uhan U niversity of Science and Technology,W uhan 430073,Hubei,China )Abstract Abstract A ccording t o the de mand of gar ment industry,in this article it br ought for ward a ne w method t o building the dyna m ic manikin .According t o particular scanned 32d hu man body data,the reversing engineering s oft w are “Geomagic Studi o ”was used t o realize the constructi on of individualized 32D NURBS curved manikin,then the accomp lished curved manikin was directed t o the s oft w are Poser .By u 2sing the hu man character points t o define the l ocati on of j oints,the relevant hu man skelet on manikin can be built and matching with hu man surface model,we would actualize hu man body dyna m ic e mulati on .The tested module is highly realistic in shape and dyna m ic status and can be contr olled easily .Keywords 32D hu man body scan Hu man body Curved manikin Hu man body skelet on model Poser0 引 言三维人体建模是当前一大研究热点,它在人机系统工程、医学研究、服装C AD 以及虚拟现实等领域有着广阔的应用前景。
在人体的几何造型方面,通常采用棒模型、表面模型、体模型和多层次模型等方法,在不同程度上对人体外形特征进行描述。
由于这些方法通常利用的是常规测量数据和统计资料,对外形尺寸做了大量简化,因而所建立的人体模型缺乏足够的真实感。
随着人体非接触测量技术的发展,可借助全身扫描仪方便地获取特定人体的表面数据,使得用真实人体扫描数据来建立个性化特征人体的表面模型已成为现实,但是,其所建立的仍然是静态人体模型,无法表现人体的动态效果。
由于人体是一种复杂的多关节形体,建立具有真实性的人体动态模型方法仍在探索之中。
笔者提出了一种建立人体动态模型的新方法,把人体动态模型分成表面模型和骨骼模型两个层来构建,针对特定人体的三维扫描数据,用逆向工程软件Geo magic Stu 2di o 实现个性化的三维人体NURBS 曲面模型构建,将完成后的人体曲面模型导入Poser 软件,利用人体特征点确定关节位置,可建立相应的人体骨骼运动模型。
所构成的人体骨骼模型是一个多关节运动学模型,可用来控制人体的各种姿态动作,将人体表面模型与骨骼模型相匹配后,即可实现人体运动仿真。
系统框架如图1所示。
图1 实现人体模型运动仿真的系统框架1 个性化的三维人体曲面模型的构建基于人体扫描数据的三维人体曲面模型的构建分为两步:1.1 人体点云数据的获取本项目采用的是Tel m at 的SY MC AD 非接触式三维人体扫描仪,在20s 内自动完成整个人体扫描过程,捕捉到人体500000个数据点,测量精度达到0.2cm,所测数据可以I V 文件格式输出,但所输出的I V 文件不能被Geomagic 软件直接读取,利用文本编辑软件打开I V 文件,把文件头和文件尾修改为WRL 文件格式,并保存为WRL 格式的文件就可以被Geomagic 软件读出,78 计算机应用与软件2008年所测得的点云图形如图2所示。
图2 人体点云数据1.2 构建人体NURBS 曲面将测得的人体点云文件,读入Geo magic Studi o,通过对人体点云数据进行优化处理、人体多边形的编辑、人体曲面网格线的定义、人体曲面的拟合等操作,生成高质量的人体NURBS 曲面,如图3所示,将构建的人体NURBS曲面模型以OBJ 格式文件输出。
图3 个性化的三维人体NURBS 曲面模型2 由人体曲面模型建立人体骨骼模型使用Poser 的I m port/W avefr ont OBJ 命令,将在GeomagicStudi o 软件中完成的人体NURBS 曲面模型导入Poser 软件中,打开H ierarchyW indow 窗口,用Create Ne w Figure 命令将导入的人体曲面模型改变为Poser 的形体对象,再根据形体对象的关节特征建立体骨骼模型。
2.1 人体骨骼模型的建立在Poser 中有一套骨骼制作系统,可以方便直观地为形体对象构建骨骼,用鼠标选中人体,点击主介面右上角的SetupRoo m,进入到Poser 的Setup Room,为人体曲面构建骨骼,激活Bone Creati on 工具,在人体模型的臀部位置按下鼠标左键向下拖动鼠标,就为模型建立了第一根骨骼,如图4所示。
图4 建立人体臀部第一根骨骼第一根骨骼放置的位置是相当重要的,因为这个骨骼会变成将要创建的其它所有骨骼的父骨骼。
接下来继续为人体模型绘制骨骼,绘制骨骼的时候要注意,必须选中当前的骨头才能绘制和它相连的下一根骨头。
把光标移动到第一根骨骼的底部,按住鼠标左键向下拖动鼠标,建立第二根骨骼,使用移动工具和旋转工具也可以对骨骼进行调整,激活移动或旋转工具,将光标放置到骨骼两端的起点,当光标变为圆圈时,按住左键拖动鼠标,修改骨骼的位置,完成后的人体骨骼如图5所示。
图5 人体骨骼模型2.2 人体骨骼的命名建立好所有的骨骼后,需要为每根骨骼命名,为了能使用Poser 系统中包含的大量现成姿势以及套用特殊效果,必须使用Poser 命名规则为人体模型的骨骼命名,Poser 中标准的人体模型骨骼的命名规则如图6所示。
图6 Poser 中人体骨骼命名规则在工作视图中双击其中一块骨骼,在打开的Ele ment Pr op 2erties 窗口中有两种命名方式,在I nternal Na me 文本框中,使用Poser 命名规则进行命名;在Na me 文本框中输入用户自定义的名称,如果使用了Poser 命名规则对人体的骨骼进行命名,那么Poser 将自动为骨骼建立父子链接关系,如图7所示,使人体骨骼模型成为一个多关节运动学模型,以实现人体骨骼的正确运动仿真。
图7 Poser 中人体骨骼的链接关系第7期 李燕:基于Poser 的个性化人体模型运动仿真技术研究79 2.3 实现人体曲面模型与骨骼模型的拟合在建立好人体骨骼模型之后,为了实现人体的运动仿真,必须建立人体曲面模型与骨骼模型之间的对应关系,将人体曲面模型按关节特征分割成多个曲面区域映射到相对应的骨骼段上,打开Poser “组”面板Gr oup Edit or,按“自动分组”Aut o Gr oup 按钮,Poser 将根据骨骼的数量自动为每段骨骼分配相应的人体曲面区域,实现人体骨骼模型与人体曲面模型的拟合。
3 人体模型运动仿真实验当正确地建立了人体骨骼之间的父子链接关系和人体曲面模型与骨骼模型之间的对应关系后,人体模型就变成了一个虚拟的人,可以实现摆出各种人体姿态和人体行走等非常复杂的动作,在奔腾µD 805处理器和512MB RAM 的PC 机上,在W indows xp 操作系统下,使用Poser 的行走设计器,可以进行人体模型的行走仿真实验,而且可以方便地控制人物模型行走的姿态。
图8为人体模型沿着设定路径的运动仿真的实验结果,运动姿态能充分地表现人体行走的真实性。
图8 人体模型运动仿真实验结果4 结论及应用本文所提出的基于三维扫描数据,利用Poser 骨骼系统建立的人体动态模型在外观形状和运动姿态上都有充分的真实性,操作简便,易于掌握。
在此动态人体的模型的基础上,如将服装设计师设计的服装导入Poser,可以实现人体的三维试衣和服装动态模拟,依照本文方法建立的人体动态模型在服装行业中具有相当广泛的应用前景。
参 考 文 献[1]李强,王红梅.实物反求工程中的模型重建技术[J ].机械制造与研究,2003(4):17220.[2]黄诚驹,齐荣.基于Geo Magic 的异形曲面快速数字建模技术研究[J ].机械与电子,2004(9):19221.[3]锐思创作室.Poser4.0三维造型设计与动画制作[M ].北京:人民邮电出版社,2000.[4]宋庆文,等.一种基于模型的人体建模系统.计算机应用与软件,2004(1):57260.(上接第41页)(2)判定树的构造:本系统利用Java 语言来实现I D 3算法,该程序共定义了若干个类来分别实现判定树的根节点、中间节点、叶节点。