[发明专利]一种基于3D扫描的人物身体形状估计方法

说明书

技术领域

本发明涉及身体形状估计领域，尤其是涉及了一种基于3D扫描的人物身体形状估计方法。

背景技术

随着新兴三维非接触测量技术的发展，三维全人体扫描技术已经成为科学家们关注和研究的重要课题之一，它被用来侦测和分析人类个体的形状和外观数据，其应用领域非常广泛，如人体三维数据收集、人像打印；服装设计、虚拟试衣、个性化量身定做；美体塑身行业体型分析、评价；影视行业真人三维建模；医学工程、生理解剖；工业模型扫描与设计；文物研究与修复等。然而，先前使用的模型太过简单，无法跟踪复杂的姿态，缺乏细节部分的检测，精确度不高，因此无法满足使用需求。

本发明提出了一种基于3D扫描的人物身体形状估计方法，先使用多人物线性模型(MPLM)确定姿势向量，模拟形状和姿势的相关变形，再用皮肤项、布料项、模型耦合项和先验项定义单帧目标函数，接着将单帧目标扩展到多个帧并联合优化，通过再次使用单帧目标获得单个形状估计，最后使用融合形状进行跟踪，使估计的形状保持靠近融合形状。本发明使用多人物线性模型跟踪复杂的姿势，能够高效地估计联合模型参数和主体特定的自由形状；同时，还增加了细节部分的检测，提高了精确度。

发明内容

针对模型太过简单、无法跟踪复杂的姿态等问题，本发明的目的在于提供一种基于3D扫描的人物身体形状估计方法，先使用多人物线性模型(MPLM)确定姿势向量，模拟形状和姿势的相关变形，再用皮肤项、布料项、模型耦合项和先验项定义单帧目标函数，接着将单帧目标扩展到多个帧并联合优化，通过再次使用单帧目标获得单个形状估计，最后使用融合形状进行跟踪，使估计的形状保持靠近融合形状。

为解决上述问题，本发明提供一种基于3D扫描的人物身体形状估计方法，其主要内容包括：

(一)使用身体模型确定姿势向量；

(二)定义单帧目标函数；

(三)融合形状估计；

(四)姿势和形状跟踪。

其中，所述的使用身体模型确定姿势向量，多人物线性模型(MPLM)使用具有6890个顶点的学习装配模板T的主体模型；根据形状参数和骨架姿态适配MPLM的顶点位置；人体的骨骼结构由运动链建模，运动链由通过24个关节连接的刚性骨段组成；每个关节建模为具有3个旋转自由度(DoF)的球形关节，用指数坐标ω进行参数化；包括平移在内，姿势θ由3×23+3＝72个参数的姿势向量确定。

进一步地，所述的多人物线性模型(MPLM)，为了模拟形状和姿势的相关变形，MPLM以加总的方式修改模板，并从变形的模板预测关节位置；

M(β,θ)＝W(T(β,θ),J(β),θ,W) (1)

T(β,θ)＝T_μ+B_s(β)+B_p(θ)(2)

其中，是线性混合蒙皮函数，其在静止姿态T_μ、联合位置J、姿态θ和混合权重W中取顶点，并返回所提出的顶点；参数B_s(β)和B_p(θ)是来自模板的顶点偏移向量；使用M引用MPLM生成的网格。

其中，所述的定义单帧目标函数，将单帧目标函数定义为：

E(T_Est,M(β,0),θ；S)＝λ_skinE_s+λ_cE_c+λ_cplE_cpl+λ_priorE_prior (3)

其中，E_s是皮肤项，E_c是布料项，E_cpl是模型耦合项，E_prior包括姿势、形状和平移的先验项；

M(β,0)＝T_u+B_s(β) (4)

T_u是MPLM的默认模板，β是形状空间的系数。

进一步地，所述的皮肤项，惩罚项与模型的偏差，扫描标记为皮肤s_i∈S_s的点；为了使损失函数平滑，先计算对齐的点与最近的布料点的测地距离，并应用逻辑函数来映射0和1之间的测地距离；将此函数命名为结果值以最近距离传播到扫描点，并用于对每个扫描残余加权；靠近皮肤-布料边界的点具有平滑减小的重量；