【摘 要】
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研究了三维光学测量法在人体测量及虚拟试衣曲面配准中的应用.利用双目视觉系统获得1∶1的三维人体数据,然后对原始三维人体数据进行数据处理,获得精确人体模型,最后使用已有的服装数据进行虚拟试衣.为了减化试衣方法,将人体模型及服装模型视为刚体模型,根据两模型的高斯曲率及平均曲率极值点改进算法获得人体和服装的关键特征点,并将特征点对应集作为粗匹配矩阵.使用非线性最小距离优化算法-Levenberg-Mar
【机 构】
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天津工业大学 艺术与服装学院,天津 300387 天津工业大学 电气工程与自动化学院,天津 300
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研究了三维光学测量法在人体测量及虚拟试衣曲面配准中的应用.利用双目视觉系统获得1∶1的三维人体数据,然后对原始三维人体数据进行数据处理,获得精确人体模型,最后使用已有的服装数据进行虚拟试衣.为了减化试衣方法,将人体模型及服装模型视为刚体模型,根据两模型的高斯曲率及平均曲率极值点改进算法获得人体和服装的关键特征点,并将特征点对应集作为粗匹配矩阵.使用非线性最小距离优化算法-Levenberg-Marquardt算法,把模型关键特征点的最小距离作为误差参数,从而得到特征对应点集的优化变换矩阵,以减小实验配准误差.实验证明,Levenberg-Marquardt优化算法对于曲面配准有效,误差设为10mm时,迭代次数为33时收敛速度较好。该方法简单、有效、稳定,对三维服装的计算机辅助设计、个性化虚拟试衣的发展具有一定的促进作用。
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