《針對著裝圖像的參數化人體重建》是依託浙江大學，由童若鋒擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：針對著裝圖像的參數化人體重建
- 依託單位：浙江大學
- 項目負責人：童若鋒
- 項目類別：面上項目
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
從著裝圖像快速重建參數化人體模型對虛擬試衣系統有重要意義，其難點在於：一是無法準確地描述著裝模型到三維人體模型的變換；二是在最佳化人體參數使人體模型擬合目標數據時兩者的距離計算非常耗時。針對第一個難點，本項目擬構建由參數化人體模型及該模型相應的著裝圖像構成的訓練庫，通過對訓練庫的學習得到與輸入的著裝圖像相對應的三維人體，採用學習的方法需要大量樣本，我們擬採用基於物理的布料仿真來模擬三維人體模型穿上衣服的效果，以獲取訓練數據；針對第二個難點，我們擬通過在三維人體模型上標記稀疏標誌點，以稀疏標誌點為橋樑，通過統計學習獲得著裝圖像對應的標誌點，然後用這些標誌點構建目標函式最佳化人體參數，從而避免耗時的距離計算。同時我們還將研究更直觀且易於使用統計學習框架的人體參數化方法。本項目若能完成，不僅能解決從著裝圖像重建人體這一難點問題，同時對從圖像提取三維人體骨架等一系列問題都有很大借鑑意義。
結題摘要
從著裝圖像快速重建參數化人體模型對虛擬試衣系統具有重要意義，其難點在於：一是無法準確地描述著裝模型到三維人體模型的變換；二是在最佳化人體參數使人體模型擬合目標數據時兩者的距離計算非常耗時。針對第一個難點，本項目基於布料仿真技術構建了首個含大量三維未著裝及著裝人體對的資料庫，通過對訓練庫的學習得到與輸入的著裝圖像相對應的三維人體。針對第二個難點，我們設計了一組與人體身材尺寸密切相關的標誌點，以稀疏標誌點為橋樑，通過統計學習獲得著裝圖像對應的標誌點，然後用這些標誌點構建目標函式最佳化人體參數，從而避免耗時的距離計算。同時我們研究從著裝圖像直接回歸人體參數，進一步提升了人體重建效率。本項目針對著裝圖像的參數化人體重建工作在重建效率及方便性方面的提升，促進了面向普通網購用戶的虛擬試衣系統的普及，重建精度也滿足試衣需求。此外，本項目提出的語義身材模型彌補了現有參數化人體建模在直觀刻畫人體身材方面的不足，基於GPU加速的布料仿真方法在仿真效果及效率方面的提升對虛擬試衣、遊戲、電影等相關行業具有重大意義。
