虚拟现实、增强现实是当下最热门的计算机技术之一,三维人体模型重建则是虚拟现实、增强现实的重要研究方向,广泛使用在虚拟现实游戏、电影特效制作、虚拟试衣、3D打印等方面。以前的三维人体模型的获取通常是利用大型激光设备或者采用立体成像技术来实现。本文利用kinect深度相机得到人体不同角度下的多张数据信息,利用ORB特征提取结合特征点对筛选算法找出物理点在相邻帧间的投影点对信息;利用PnP求解出不同角度下的相机姿态,通过局部优化配准调优变换矩阵,结合关键帧提取、全局刚体配准和非刚体配准实现多角度人体点云数据的对齐;通过重建算法完成人体三维模型的重建。本文方法既解决了采购大型设备的昂贵成本,又能够在保证人体重建的速度和质量下减少了立体视觉的算法复杂度。本文对ORB特征提取算法进行了改进,提出了筛除错误特征点对的算法。采用kinect深度相机获取数据后,为了实现实时的数据处理,采用了 ORB算法对全景RGB图像进行特征提取得到物体在不同位置下的投影点对。针对ORB特征提取算法计算速度快、但匹配质量不高的缺点,本文对提取出来的投影点对,依据主运动方向进行筛除处理得到匹配好的点对,从而提高了特征点对选取的准确性。针对所有数据进行数据对齐,本文提出了人体点云配准时关键帧选取算法来解决造成的数据冗余。针对两帧之间配准数据会有误差累积和闭环回合等问题,本文采用了局部配准优化方法来减少误差,同时采用全局优化配准、回环检测、非刚体配准等来避免误差累积现象、实现环路闭合、解决人体轻微运动问题,提高配准精度。本文根据利用kinect采集各方向到的人体数据信息开发完成人体模型构建,通过实验得出,可以迅速地得到清晰的人体立体模型。