基于Kinect体感设备的虚拟试衣系统研究

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虚拟试衣是一个新兴的研究领域,它能为人们带来快捷、方便的试衣体验,具有很大的研究意义。虚拟试衣系统最核心的两个问题是人机交互和服装模拟。交互方式是决定试衣体验的重要因素。以往的很多虚拟试衣产品采用传统的鼠标、键盘交互方式,通过创建输入参数创建用户Avatar,从而实现虚拟试衣,这样做很难给用户良好的代入感和交互感。而采用多个相机从不同角度拍摄用户图像进而进行姿势识别的交互方式则存在硬件环境复杂、识别精确度不高等缺陷。另一方面,服装模拟更可谓是虚拟试衣系统的灵魂,针对这个问题,前人提出过很多种方法,如使用简单的平面纹理贴图或3D模型模拟等,但这些方法多带有模拟效果不佳以及建模复杂难等问题。本文基于微软的Kinect体感设备实现了一个实时的虚拟试衣系统,针对上述问题,本文给出了一些解决方案。主要工作如下:1、本文提出了一种基于指尖识别的手势判定算法,并在由此封装了基于手势的人机交互模块。算法采用重心法优化了传统的凸包计算方法Graham扫描法,提高了凸包的计算效率,并在此基础上实现了对“抓取”手势的判定。基于该算法实现的人机交互界面使得用户可以使用简单、方便的手势来操作系统GUI,且手势识别准确率很高,具有良好的交互效果。2、本文改进了基于轮廓信息匹配的图像转移算法,并提出基于骨架信息匹配的图像转移算法。该算法对匹配关键字进行了修改,采用骨架信息作为匹配关键字。同轮廓信息相比,采用骨架信息作为关键字具有更高的准确性和更快的计算效率,且对于硬件设备的要求也更低,具有更强的可用性。此外,本文对匹配算法进行了改进,在原始的能量计算公式上添加了连续性判断单元,使匹配结果具有更强的连续性。3、基于OpenNI开发库和多线程技术实现了体感捕获模块,准确的获取人体骨骼及手心位置等信息,保障了在此基础上的手势判定和姿势匹配等功能的可靠性。4、基于上述模块实现了一个完整的实时虚拟试衣系统,具有良好的用户体验。
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