《基於集成學習的個性化人體和服裝建模及試衣仿真》是依託首都師範大學，由譚小慧擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：基於集成學習的個性化人體和服裝建模及試衣仿真
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：譚小慧
- 依託單位：首都師範大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
高真實感、個性化的三維虛擬試衣是虛擬現實三維內容生成的技術前沿，也是制約服裝類電子商務發展的瓶頸問題。項目以數據驅動的個性化對象建模與仿真為切入點，致力突破基於集成學習的個性化人體三維點雲語義特徵點自動提取、數據驅動的個性化三維人體和服裝幾何模型自動生成、基於位置動力學的虛擬三維試衣過程實時互動仿真等關鍵問題，建立個性化三維虛擬試衣場景高效建模與實時仿真的技術框架。預期可形成涵蓋不同性別、體型、常見服裝材質類型的人體與衣物三維模型資料庫(模型數量不少於500個)，實現可支持個性化三維人體即時構建(不超過30秒)與真實感實時動態試衣仿真(30幀每秒以上)的線上式三維虛擬試衣原型系統。本項目將為電子商務和信息消費產業的發展提供技術支撐。
結題摘要
隨著電子商務的發展和新零售概念的提出，使得市場對虛擬試衣這類套用有著廣泛且迫切的需求。服裝個性化定製以及虛擬試衣亟待解決的關鍵問題是如何高效生成三維人體個性化模型以及如何高效實時模擬著裝動態效果。針對高物理真實感的個性化三維虛擬試衣中個性化人體模型重建、服裝語義特徵點識別跟蹤以及動態試衣仿真的難點問題，本項目的研究從以下三個方面開展並取得相應的學術成果：(1)基於集成學習的個性化三維人體服裝語義特徵點自動提取。提出基於隨機森林集成學習的個性化人體三維點雲語義特徵點自動提取方法，突破基於熱擴散測地距離場分布的三維採樣點多尺度結構特徵描述、填補底層幾何特徵到高層語義的“語義鴻溝”。 (2)著裝條件下個性化三維人體模型重建。提出了一種基於單目深度攝像頭著裝下三維人體模型重建方法。通過對裸露的皮膚區域向衣服的邊緣區域進行雙邊濾波處理，達到去除衣服點對三維人體模型的影響的效果。採用有約束非線性最佳化算法及非剛性形變將模板模型與人體模型進行擬合，實現著裝下三維人體模型的重建。(3) 服裝語義的特徵點識別追蹤及衣物物理模擬。根據源模型上語義特徵點的位置，通過分析動作序列中每一幀人體模型的幾何屬性，使用函式映射方法，計算和分析幾何對象間的映射關係，獲取目標模型上特徵點的位置，從而實現追蹤整個動作序列中特徵點的運動軌跡。通過人體模型特徵點追蹤結果，用以模擬服裝變形，從而進行虛擬試衣的套用。
