基于国标人体测量学数据的虚拟人缩放方法

具有准确人体测量学数据的虚拟人模型在虚拟制造和虚拟维修领域有重要的理论和现实意义。此外，根据某些人体测量学数据，参照典型的人体模型生成特定的虚拟人，即实现人体模型的参数化控制，对于合理地进行人机功效分析也有重要的应用价值。该文在分析我国成年人体测量学数据标准的基础上，通过研究Jack软件中人体模型表示方法和人体测量学数据之间的映射关系，提出了一种基于人体测量学数据的人体模型动态缩放方法。利用该方法在Jack软件中建立了基于国标人体测量学数据的人体模型动态缩放子系统。     

人体生物控制论与现代控制论

以人体为系统,阐述了现代控制理论所涉及的控制对象、控制器、反馈、执行机构、校正等在人体系统中的应用.以唯物主义辩证法为指导,吸收现代控制论和系统工程的优越性,对人体控制论进行阐述.     

“万物皆数”——西方人体比例对建筑设计的影响

西方艺术人体比例的发展演变,对建筑设计产生了重要影响和作用。在分析过程中,注重人体比例所处不同时期的背景文明与思想内核,从根源挖掘其演变的深层原因,从而得出人体比例理论逐步成为建筑设计的一项重要法规。     

运动员人体三维建模研究

运用人体测量学、人体工程学等相关理论,汇集整理了运动员的人体工程学数据.使用工程图学的高级造型软件(Pro/ENGINEER)作为主要的建模平台,对运动员人体三维造型进行了设计,得到了易于编程控制的人体三维模型.在该三维模型基础上,建立运动员多体系统的运动学模型,获得运动员训练或比赛的真实模拟效果.仿真结果表明,该模型可以准确模拟运动员的各种动作,可应用于各种模拟训练当中;实践中,将该模型运用于排球电子模拟拦网训练系统的研制,准确地模拟了排球运动员的拦网技术动作,对提高国家排球队技术水平起到了有效的辅助作用.     

一种基于人体测量学的三维人体快速建模方法研究与实现

常用的个性化三维人体建模方法存在数据量大,处理过程复杂,不适合Web应用的不足,该文提出一种新的快速进行三维人体建模的方法,该方法根据人体测量学和人体解剖学原理,结合人体表面特征点和特征线分布规律,应用超椭圆仿真人体各截面、采用层次参数驱动设计思想,实现快速创建个性化三维人体模型。该方法具有满足实时要求、交互参数少,易于控制,误差小、模型真实感强等优点,并可以准确地提供骨骼关节点和人体特征点．适于三维仿真形象动态设计、人体运动模拟和虚拟服装试衣等多种应用。     

一种基于人体测量学的三维人体快速建模方法研究与实现

常用的个性化三维人体建模方法存在数据量大,处理过程复杂,不适合Web应用的不足,该文提出一种新的快速进行三维人体建模的方法,该方法根据人体测量学和人体解剖学原理,结合人体表面特征点和特征线分布规律,应用超椭圆仿真人体各截面、采用层次参数驱动设计思想,实现快速创建个性化三维人体模型。该方法具有满足实时要求、交互参数少,易于控制,误差小、模型真实感强等优点,并可以准确地提供骨骼关节点和人体特征点,适于三维仿真形象动态设计、人体运动模拟和虚拟服装试衣等多种应用。     

一种基于国标人体测量学数据的虚拟人建模方法

针对目前利用国标人体测量学数据构建的虚拟人模型,只有单一的骨骼层或皮肤层,不便于同时对虚拟人进行实时运动控制和皮肤动态变形研究的问题,提出一种利用GB 10000-88的19个人体测量学特征数据、用3ds max构造出虚拟人的皮肤网格、层级建模方法构建出虚拟人的骨骼关节运动模型与四元数球面混合插值技术相结合的虚拟人建模方法。实验结果表明,该方法构建的虚拟人双层模型有利于对准确的国标人体测量学数据的虚拟人角色进行建模、皮肤逼真变形、实时运动仿真和人机工效学分析。     

复杂系统仿真与人体仿真探讨

系统仿真是为复杂系统的组成建立模型,对系统功能的实现进行可视化的研究,是基于系统认识的模型化表示。通过对仿真演示结果评估与分析得到的结论,再与系统模型表达的系统知识进行重合性、再现性比较研究。在生理系统中人体系统仿真研究分为医学人体仿真研究和应用人体仿真研究。由人体切片数据重建的人体构造三维图像,是在计算机虚拟空间中对人体解剖数据的可视化;下一阶段的医学人体仿真研究工作是建立各种器官系统的附加相应的物理性、生理性等参数的仿真模型模块,在仿真集成环境中进行仿真,并对仿真研究结果加以评估和分析。     

非接触式人体自动测量系统

本文基于结构光测量原理提出了一种双视点多光带非接触式人体测量系统，并提出了用校准架对摄像机和投影实施快速校准的思想，较为详细也给出了人体表面三维点坐标的计算方法。实验结果表明：该系统具有校准速度快、测量精度高和系统成本低的特点。     

新型人体参数自动测量系统

目的 针对国内外已有的非接触式测量系统普遍存在价格昂贵、安装复杂、占用空间大等问题,提出一种基于消失点和图像比例法相结合的人体参数尺寸的自动测量方法(HuFAMS-VP)。方法 首先,利用背景差分法,将人体从图像中分割出来;再将分割后的人体图像进行轮廓提取,从而获得人体轮廓图;然后,根据边缘检测和人体各个部位与人体身高比例等方法,获取人体几个关键部位特征点;最后,通过消失点方法(vanishing point)与比例法的结合获取人体参数尺寸。结果 根据HuFAMS-VP对7组被测人员(年龄在25±3岁,身高范围在1.7±0.2 m)进行尺寸测量,并与被测人员真实尺寸信息进行比较。由测量结果可以得到7组被测人员的绝对误差控制在±0.05 m之内,平均测量速度在2 s以内。结论 HuFAMS-VP在确保测量精度的前提下,具有操作方便、价格低廉等优势。根据测量结果,论证了本系统的准确性和鲁棒性。     

姿态无关的人体模型朝向判定

人体朝向判定是人体模型自动配准、人体运动分析和数据驱动动画的基础.针对现有人体朝向判定方法存在的对模型姿态过于敏感、计算结果不准确等问题,提出一种基于支持向量机的姿态无关人体朝向判定方法.首先分析人体朝向与人体下肢骨骼的关系,构造由下肢骨骼与人体朝向的夹角组成的特征向量,然后利用支持向量机理论训练朝向判定分类器,实现不同姿态人体朝向判定.实验结果表明,文中所构造的特征向量具有较好的线性可分性,朝向判定分类器可以有效地识别各种姿态的人体朝向,并可以非常方便地集成到现有的骨骼提取算法中.     

基于人体理论的智慧海洋工程建设方案

目前,海洋信息化建设已成为我国海洋强国战略的重要支撑,但建设过程中缺乏统一规划、同质化严重、信息孤岛、智慧度不够等问题日益明显.本文从一体化规划与建设的思路出发,借鉴人体各组成部分分工明确又协调合作的生理学原理,基于物联网、大数据、人工智能等现代信息技术,提出了基于人体理论的智慧海洋工程建设方案,从海洋环境立体监测体系构建、海洋大数据平台建设、海洋应用系统开发到信息化标准和规范等多方面进行了完整方案的设计.方案涵盖了海洋环保、防灾减灾、海域海岛、海洋执法、海洋经济、海洋渔业等多个业务范畴.研究成果在我国多个沿海省、市的智慧海洋建设中得到实践,对其他沿海省、市的智慧海洋建设具有较大的借鉴意义.     

面向人体动作识别的随机增量型混合学习机模型

针对自然人机交互应用中的人体动作识别问题,总结了传统机器学习模型在识别人体动作时的缺点,然后在此基础上针对自然人机交互应用的独特要求提出了面向人体动作识别的随机增量型混合学习机模型.该模型将误差反向传播模型、增量型极限学习机模型和双端增量型极限学习机模型相结合,克服了传统方法在识别人体动作时的不足.详细阐述了针对面向人体动作识别的随机增量型混合学习机模型的算法理论、模型合理性和实现方案.最后通过对比识别实验结果,验证了随机增量型混合学习机模型在识别人体动作问题上具有更好的鲁棒性、实时性和准确性.     

面向人机工程的三维人体尺度空间模型

建立三维人体模型以及分析人体肢体可及空间，对于人机工程设计、人体关节运动控制和人体模型的碰撞检测研究都具有重要的意义。然而多关节的真实人体可及空间难以描述，目前没有很好地解决。该文在研究人机工程仿真的基础上，建立了逼真三维人体模型，探讨了多关节且关节转角受限制的三维人体尺度空间模型，并应用虚拟现实建模语言(VRML)对上述模型和方法进行了验证。结果表明：该方法计算量小，生成的空间模型直观准确。     

人体前景的自动抠图算法

在基于立体视觉的人体建模系统中,背景像素的移除可以减少不必要的立体匹配计算,提高人体模型重建效率.为此,在给定大量具有前景Alpha蒙板真值的人体图像作为训练数据的前提下,提出了一个端到端的深度学习网络,以实现系统采集图像中人体前景自动抠图.该深度学习网络包括2个阶段:人体前景分割阶段和人体前景Alpha抠图阶段.在人体前景分割阶段,采用Mask R-CNN网络中的目标检测和掩码生成2个负载,并结合训练数据进行迁移学习,得到了适用于人体前景二值化分割的模型网络.在人体前景Alpha抠图阶段,采用Encoder-Decoder网络架构实现Alpha蒙板的自动预测.首先引入核为5的非学习卷积层,以上一个阶段的二值化分割结果作为输入,自动得到三分图Trimap,再和人体前景训练数据一起作为此阶段抠图网络的输入;经过学习迭代,获得能够预测人体前景Alpha蒙板的模型网络.在实验部分,以单幅系统采集人体图像为输入,无需额外先验和人工交互,可以自动估计人体前景Alpha掩码结果.用户测试结果以及与其他方法的对比和分析证明了文中算法的可靠性和鲁棒性;同时,该自动抠图算法还对其他公开数据集的人体图像进行了掩码预测,实验结果表明该算法具有一定的泛化能力.     

基于单幅图像的真实感人体动画合成

由于单幅图像缺失三维信息以及完整的纹理信息,基于单幅图像的真实感三维人体动画合成极具挑战性。针对单幅图像三维信息缺失问题,提出了一种基于SMPL参数模型的三维人体几何重建方法。该方法以单幅图像为输入,先根据输入图像人体轮廓信息变形标准的SMPL参数模型分别生成与目标轮廓一致的正反面的三维几何模型,然后利用基于B样条插值的网格拼接融合算法拼接正反面三维几何,最后为了恢复正确的手部几何,利用基于B样条插值的网格拼接融合算法,将重建后的模型上错误的手部几何用标准SMPL参数模型上正确的手部几何替换。同时,针对单幅图像中纹理缺失的问题,提出了一个称为FBN（front to back network）的对抗生成网络,用于恢复被遮挡的人体背面纹理。实验结果表明,该方法生成的具有完整纹理的人体几何能够由3D运动数据驱动运动,生成具有高度真实感的三维人体动画。     

基于尺寸建立个性化人体模型的方法

近年来,人体模型定制已成为计算机图形学领域的重要研究课题之一。文中提出一种基于少量人体尺寸生成个性化人体模型的方法——分块优化法。首先,根据MPI人体扫描模型数据库获得人体外形形变参数与尺寸参数,采用线性相关分析方法实现由若干尺寸恢复完整人体尺寸集。其次,通过参数优化的线性回归方法分析各部位三维人体外形参数与二维尺寸数据之间的关系,并根据输入尺寸对人体模型进行进一步精调。实验表明,上述方法能够生成准确反映人体外形的人体模型。     

基于深度扫描仪的高辨识度三维人体模型重建方法

3D 照相打印馆人像的打印质量取决于3D 扫描获得的三维人体模型的辨识度。然 而,由于现有3D 人体扫描仪价格昂贵、操作复杂等原因,使得3D 人像打印成本高、耗时长和 打印精度较低。针对这些缺点提出一种基于深度扫描仪重建高辨识度三维人体模型方法。利用 多组深度扫描仪分工协作、优势互补,分别获取高辨识度的人体面部五官点云数据,上半身与 全身表面轮廓点云数据。然后,通过引入特征点和改进的最近点迭代法将采集到的三组点云数 据进行对齐、替换、拼接,将拼接后的无拓扑关系的点云数据进行曲面重构即可获得高辨识度 的三维人体模型。该方法的扫描时间较短,以较低的成本构建了具有高辨识度的三维人像模型。     

人体尺寸测量数据的局部特征提取方法

使用基于K-means思想的KS主曲线算法，对国家人休尺寸测量工作中产生的带噪声扫描线数据集合进行非线性拟合，并依据曲率分布特征提出对目标特征点空间位置进行模糊分区估计的方法；同时提出了变量化模糊分区的优化策略，大幅度地提高了局部特征区域搜索的效率．     

一种基于RGB图像的复杂背景下的运动检测方法

在计算机视觉领域，人运动的视觉分析的研究具有广阔的应用前景，实时分割出运动的人体是研究起始的关键。然而由于人运动的复杂性，已有的研究方法对运动的人体和背景加了诸多的限制条件。本文提出了一种新的方法。该方法不对运动的人体和背景做限制，利用基于彩色RGB图像的背景减除法来获取运动人体目标的提取。