人体三维（精选九篇）
人体三维 篇1
随着科学技术的进步, 对服装的要求也越来越高, 从人体工效学的角度出发, 大量的人体测量的数据是服装设计以及整个服装行业的基础。服装与人体体形从古代的深衣之制到现代化宇航服来讲都是唇齿相依的关系。一件服装的优劣, 主要是在人体上进行检验与评价的[1]。
为了对人体体形特征有一个相对正确、客观的认识, 除了作定性的研究外, 还必须把人体每一个部位的体形特征用数字化的语言进行概括。为了使服装达到最理想的穿着效果, 必须在设计之前掌握人体各部分尤其是关键部位的具体数据, 这样才能达到服装与人体体形的适应性。
目前, 与服装有关的人体测量方法有人体传统测量、人体二维测量和人体三维测量, 三维测量有接触式和非接触式两种测量方式。伴随人民生活水平的不断提高, 服装已经从最基本的需求到现在个性化、人性化、智能化的趋势发展, 而人体的测量方式以及数据的精准度也随之发生变化。从手工到自动化, 从二维到三围人体测量的转变, 在诉说着人体测量的方式不断发展, 更具有人性化、科技性, 同时也在为服装设计和生产打下牢固的基础。
2 非接触式三维人体测量与传统人体测量工具的分析
由于人体是一个复杂的结构, 在传统的人体测量中, 首先要了解人体的各部位名称、大小、比例关系以及基本形状等, 在此基础上采用直接测量的方法对人体的基准点以及基准线进行测量。根据服装设计的需要, 对人体测量的主要项目大概有17 个, 如身高、胸围、腰围、臀围等。所用工具主要以软尺为主, 其它测量工具还有角度计、测高计等。
非接触式三维人体测量工具, 以我校为例, 为激光三角技术的非接触式人体三维扫描系统。激光三角法的基本原理是采用激光为光源从光源, 投射一亮点或直线条纹到实物表面, 从CCD相机中获得光束影像, 再根据光源、实物表面反射点和成像点三点间的三角关系计算出表面反射点的三维坐标。该设备由四个柱子、支柱台和计算机数据处理软件组成, 每个柱子上有CCD摄像头和激光电子眼[2]。在整个测量系统的数据处理和光电测量装置控制的核心为系统软件。
非接触式三维人体测量与传统人体测量在工具上来讲, 传统测量的工具体积小、便于携带、方便, 测量条件等方面影响小, 基本上可以随时随地测量出所需要的各种数据。而非接触式三维人体测量工具体积庞大, 对测量条件以及场所要求较高, 价格昂贵, 维修费用高, 一般用于科研、人体数据普查较多。
3非接触式三维人体测量与传统人体测量测量者与被测量者的分析
传统的人体测量要求测量者有比较专业的测量基础, 能够准确找到人体的各个基准点、基准线, 能够熟练专业使用测量工具, 这样才能比较科学准确地测量出各个需要的数据。同时要求被测者身穿合体内衣裤, 直立、双臂自然下垂、双腿并拢、自然呼吸。但是测量精度容易受到测量者与被测者的心情、状态生理与心理的影响, 在读取数据时由于各种因素也会产生误差。
对于非接触式三维人体测量来讲, 要求能够操作人体测量软件, 虽然省去了对各个基准点的实际测量操作的程序, 全程电脑控制, 但是要对被测量者进行标记点粘贴的手动工作, 测量标记点的粘贴直接影响测量数据的提取, 因此标记点位置务必准确。对于被测量者来讲, 要求被测量身着浅色紧身衣或者内衣裤、头戴箍发帽, 被测者两脚分开站立到测量平台上, 同时双臂要张开一定角度但不能超出平台的测量范围。整个测量中, 被测者主要有三个姿势测量, 人体扫描时间为3 到5 秒左右, 数据的提取可通过系统软件自动完成, 其中标准站姿扫描可提取100 余个人体尺寸数据, 可以说是方便、快捷。
4非接触式三维人体测量与传统人体测量测量数据以及对服装行业的影响的分析
传统的人体测量方法需要手工记录、整理数据, 耗费大量时间和人力, 而且人工的出错率大, 不利于数据的采集和分析, 所以很难进行大批量、快速的人体测量。在测量中对被测者的身体不会造成任何损伤。对于服装行业来讲, 我国很多地区的手工坊基本上采取这种方式, 单量单裁的服装来讲, 这个无疑就是最经济、便捷的数据提取方式, 但对于大型的服装工厂和构建人体数据库来讲就不是十分便利了。
非接触式三维人体测量的数据主要采用三维立体扫描方式, 每个动作的扫描时间短, 大量节约了人们的劳动力, 并且可以提取到100 多个人体尺寸的数据, 在这个方面上来看, 这是传统测量方式是无法比拟的。对于建立各个地区人体数据库进行大批量的人体测量来说, 是比较好的测量方式。非接触式三维人体测量的方式也有利于服装行业的产、学、研相结合, 从最基础的数据上来推动服装产业科技化发展。
总的来说, 我国的服装行业的人体测量经历了从手动到自动、从二维到三维、从接触式到非接触式展过程, 但是, 目前还是以传统手工测量为主, 这种测量方式简便、直观, 可以在测量时有意识地修复人体。但是专业知识不到位的话也容易产生较大误差, 而且测量过程繁琐复杂, 不适合大批量人体的测量。非接触式三维人体测量时间短、数据精确、数据范围广, 是未来人体测量方式的发展方向之一, 也是我国建立各地区人体数据库的关键, 有利于服装行业向科技化、智能化方向发展。
摘要：人体测量是服装行业中一个最基本也是最关键的一部分。本文主要是从非接触式的三维人体测量与传统人体测量两种不同的测量方式为出发点对测量者与被测量者、测量工具、测量数据以及对服装行业的影响等方面进行科学的比较研究与分析, 找出两者各自的优点与缺陷。
关键词：非接触式三围人体测量,传统人体测量,比较
参考文献
[1]张文斌.服装工艺学:结构设计分册[M].北京:中国纺织出版社, 2001.5:16
人体三维 篇2
摘 要：三维打印技术（又称3D打印技术），即快速成型技术，是以数字模型文件为基础，应用粉末状金属或塑料等可粘合材料，通过逐层堆积打印的方式来构造物体的一种技术，其发展势头迅猛，已应用于如航天航空、建造、汽车、地理等诸多领域，就医学领域而言，目前多集中于临床手术方面的应用，基础医学教学则相对较少，人体解剖学作为医学的一门重要基础课程，如何将三维打印技术融入到解剖学教学中是值得关注的问题，该文正是基于这一特点进行相关探索与研究。
关键词：三维打印技术 人体解剖学 教学与应用
中图分类号：G6 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2016）02（c）-0128-02
三维打印技术（又称3D打印技术），即快速成型技术，是一种以数字模型文件为基础，运用粉末状金属或塑料等可黏合材料，通过逐层堆积打印的方式来构造物体的一种新型技术[1]。其被业内称之为“第三次工业革命”，并迅速应用于各个领域。作为医学领域，其也涵盖诸多学科，三维打印技术已应用于其中部分学科[2]，人体解剖学作为一门基础学科，具有一定的特殊性，如何将三维打印与解剖学教学有机结合起来是目前和今后所面临的一个新任务。三维打印技术在医学领域中的应用
三维打印技术已进入快速发展时期，技术越来越趋于成熟，精度越来越高，并已应用到诸多领域，如工业、航空、制造、建筑、考古等领域均有其身影[3-5]。在医学领域当中，三维打印技术已直接应用于临床为患者服务，如在脊柱外科领域中，对畸形矫正、假体设计、导航模版制作、骨移植物、手术器械和外科实训等方面，并真正做到了“个体化”原则；在整形外科中，国外学者利用其对下颌骨骨组织缺损进行修复，做到精确性高、手术时间短、口腔功能恢复良好及患者对术后外观满意度高等优点[6]，并广泛应用于临床已成为一种标准化治疗手段[7-8]；在肿瘤、血管外科及器官移植方面中，国外学者[9]利用高通量的自动化细胞打印系统以癌细胞和正常成纤维细胞为原料在Matrigel胶上打印出二者的3D共培养模型，在打印过程中它们保持细胞活性，并在接下来的过程中继续增殖。Boland 等[10]应用3D打印技术将牛血管内皮细胞和藻酸盐水凝胶同步打印，形成内皮细胞-水凝胶三维复合物，成功打印出具有活性的微脉管结构，为打印血管奠定了基础。Mironov等[11]就提出了3D打印器官用于器官移植，他们通过干细胞在体外培养出自体细胞，播种于可降解的生物支架上从而生成相应的器官，目前3D打印技术的应用主要局限于制造结构相对简单、无需复杂供血的组织器官，如人造内耳、皮肤等[12]。随着三维打印技术的不断发展和完善，其在医学领域中的应用也会越来越重要，能不断地为人类所服务。人体解剖学教学所面临的困境
人体解剖学教学之所以不同于其他学科，就是因为其教学手段旺旺依靠大量的骨骼标本和尸体标本，只有让学生切实感受到其真实的结构，才能起到良好的教学目的，但随着社会的发展，殡葬业的规范和普及，传统的土葬已越来越少，那么相应的尸骨标本的来源也就显得非常困难，现有的骨性标本结构多是建校初期所得来的，经过多年的实用已经出现不可避免的损坏，尸体来源也面临同样的困境，遗体捐献工作并没有全面普及，尸体标本数量的多少直接影响着医学院校的发展。虽然，现在有许多辅助教学标本模型，但其在真实度、器官结构还与真实标本有很大差距，不能完全满足现有教学。因此，解剖学教学在标本模型方面面临亟待突破的方法。三维打印技术在人体解剖学教学中的可行性探索
三维打印技术也在医学领域中应用的比较广泛了，在解剖教学方面，目前受到标本数量、解剖名词繁杂、缺乏立体教学等诸多因素的制约，往往只能依靠传统的教学模式，即板书、教材、挂图、少量标本和模型相结合的模式，二维性不能全面完整展示人体器官、位置和结构，无立体感，以至学生们常感觉这门课程抽象难以理解[13]；另一方面使用塑胶模型也难以获得1∶1和真实感，再有尸体来源也将越来越困难，同时尸体作为教学涉及众多伦理及防腐剂影响健康等问题。所以，三维打印打印在这方面有很大的发展空间，国外学者报道[14]已经有医学院校将三维打印技术引入并投入使用。目前国内还未见报道，因为三维打印机目前多用于科研和部分临床应用，一方面其设备较昂贵；另一方面打印耗材成本也较高，但随着三维打印机的发展与普及，打印耗材成本的下降，必将对医学领域产生较大的影响，对于人体解剖学教学将起到重要的辅助作用。
参考文献
服装三维人体尺寸的参数化建模 篇3
关键词人体建模；参数化；采样截面；轮廓拟合；参数化变形
中图分类号TS文献标识码B文章编号1673-9671-(2011)081-0186-01
本论文正是基于以上的背景，对服装三维人体尺寸的参数化建模方法进行了研究，研究的目标为建立一种可以根据使用者提供的少量关键尺寸，快速生成近似于真实人体的个性化人体模型的方法。应用这种方法建模，过程操作要方便简易，投资成本要小，生成的模型要适合虚拟试衣、可以与电子化量身定制和服装CAD结合。这种建模方法，一方面可以向使用者提供交互接口，根据需要任意改变模型，满足视觉上的需要，另一方面并且可以准确地控制模型的尺寸以满足服装个性化定制生产的需要。
1服装三维人体尺寸的参数化建模方法
参数化设计是将产品的定义、功能、特性、形状等属性通过约束表示出来。设计过程是构思设计要求、提出产品功能、给出相应的结构和几何约束，最后形成设计对象，基于约束的参数化产品设计过程如图1所示。产品的整个设计过程就是约束规定、约束变换求解以及约束评估的约束求精过程。
图1基于约束的参数化产品设计过程
2三维人体参数化建模的思路概述
具体来讲，本文研究的建模方法的思路是：①利用曲面重建技术，将人体模型扫描数据作为前端输入，经过一系列处理， 获得采样点，基于解剖学原理使用B样条曲线构造人体轮廓线并重建3D人体模型表面曲面从而得到具有光顺表面人体。②由用户交互得到3D人体模型的参数化信息，建立3D人体模型的参数化模板。
3切面轮廓曲线拟合
如果一组采样射线在切平面采样时得到n+1个采样点Pi（0≤i ≤n），以这n+1个采样点作为B样条曲线B的控制点，并确定B的度为p（B就是P0，P1，P2，…，Pn对应的切片轮廓线）就可以如下生成B，封闭的B样条曲线B就是人体3D模型一个体表的轮廓线，所有由这些轮廓线组成的切片组构成了人体3D模型的参数化基础。如图2所示。
生成每个切平面所对应的轮廓曲线，还需对这些样条曲线进行纵向插值，以填补模型在切片轴向的空隙。在每个切片组的内部，可以对切片组内的B样条曲线进行纵向插值，进而对曲面轮廓进行重建。
4实验
本实验基于人体解剖学和人体美学，选取人台特征轮廓线如颈围、胸围、腰围、臀围等作为采样截面，得出特征点三维坐标；使用Matlab用圆形参数方程拟合采样截面轮廓；最后再次使用Matlab进行人台表面重建，完成人台的参数化建模。
首先将用圆形拟合好的截面轮廓曲线根据需要获取固定个数的等分点，然后将各截面对应点依次联接，得到拟合的三维人台，如图3所示。
图3人台模型效果图
5结论
本文侧重于人体参数化建模和参数化变形两个方面，首先介绍参数化建模的研究现状，给出参数化建模实例，然后结合实验进行简单的人台三维尺寸建模提出了面向三维服装设计的人体建模与参数化变形算法。上述两种参数化建模方法均采用截面取样、截面轮廓曲线拟合、表面重建的建模步骤，但由于数据获取、截面轮廓拟合等建模方法的不同，得到的结果也有很大不同。
参考文献
[1]董玉德.基于约束参数化的设计技术研究现状分析[J].中国图象图形学报,2002,7(6):532-538.
[2]黄凯,李燕.基于Poser的一种三维人体模型参数化方法[J].产品开发与创新,2009,22(2):98-105.
[3]陈龙,吴恩启,陆国栋.面向服装设计的人体建模及人体参数化[J].计算机应用研究,2009,26(8):3169-3174.
[4]秦可,庄越挺,吴飞.服装CAD中三维人体模型的参数化研究[J].计算机辅助设计与图形学学报,2004,16(7):919-922.
[5] Douros I , Dekker L , Buxton B F.An improved algorithm for reconstruction of the surface of the human body from 3D scanner data using local B-spline patches [A] In :Proceedings of IEEE International Workshop on Modelling People , Corfu , Greece ,1999. 1-5.
三维人体数据库查询系统 篇4
建立三维人体数据库,是服装生产由传统方式向数字化量身定制方向发展的需要,人体数据库的建立将为个性化的服装设计以及人体三维形态研究和体型分析提供良好的应用基础[1]。三维人体数据库系统涉及人体各个部位的尺寸数据,数据类型多样化,数据格式比较复杂,因此必须建立一种更加有效的三维人体数据库系统平台,实现对这些复杂数据的处理、存储和查询等工作。
在国外,特别是美国和日本都已经建立了非常完善的三维人体数据库系统,并且在服装,人机工效学方面维人体数据库系统,而国外的数据库在国内不具备很好的通用性,因此建立通用的三维人体数据库系统具有非常重要的意义和应用前景。
2 数据库的基本概念介绍
数据库顾名思义,可以理解为数据存储的仓库,只是,这个仓库指的是计算机的硬盘等大容量存储器,它具有特定的存放格式,不仅需要存储,还需要具有方便的提取和查找功能[3]。数据库的基本概念包括很多,例如数据、数据处理、数据管理系统等。数据库需要和特定的目的或者是主题的集合才具有实际的意义。
数据库可以被认为是有组织、长期存放在计算机中、可以表现为多种多样形式的数据的集合,数据库技术使得被集合在一起的数据能够被存储、显示、提取、定义,并具有一定的独立性、可扩展性、能够被多个用户所共享和使用。
数据库管理系统主要包括:数据定义、数据操纵、数据库运行控制、数据库的建立和维护等功能,它是对数据库进行管理的系统软件,能够有效的组织和存储数据、获取和管理数据,接受和完成用户提出的访问数据的各种请求。
3 三维人体数据库系统设计
数据库技术最主要的目的就是如何从大量的原始数据中提取出对人们有价值的数据作为行动和决策的根据,因此,如何快速且科学的组织、存储、获取、处理数据是数据库技术的最主要问题;由于数据库的资源数据量比较庞大,不能靠人为的一一记录,所以数据库的另一个目的是借助计算机科学的保存和管理复杂的、大量的数据,以方便人们能够随时快速的获取想要的数据信息,提供数据处理和信息资源共享服务等功能[4]。
目前,常选用的数据库有:Sybase、Oracle、IBM DB2、MS SQL Server。本文最终选择Oracle9i作为数据库管理系统,它具有以下优点:
①安全性好,获得了最高级别的安全认证;
②Oracle数据库开放性好,能在所有主流平台上运行,可伸缩性强;
③专门为客户机/服务器结构设计,提高了系统的执行效率;
④数据处理能力强大,能够保证数据的完整性;
⑤具有友好的界面,为操作提供良好环境。
人体数据系统整体框架由欢迎界面、用户登陆界面以及系统主界面组成,如图1所示。系统主界面包括:用户管理模块、多维数据信息查询和统计模块、多维数据信息分析模块及系统管理模块[5]。运行本系统可执行程序后,进入系统欢迎界面,随之出现用户登录界面,输入正确的用户名和密码进行登录,初次使用者需联系管理员注册后才能登录使用。登录成功后启动软件主界面。用户可以在功能区中自由地选择各大模块中的功能按钮进行查询、管理等操作。
从上图可以看出,系统分为四个模块,其中最主要的是前三个模块,这三个模块主要实现三维人体测量数据的录入、查询、分析以及统计等功能[6]。下面展开介绍一下人体多维数据信息模块。
4 人体多维数据管理模块
此模块中主要包括数据库连接设置、数据查询、数据统计、数据管理等操作,首先对人体多维数据进行分析,将多维数据进行关联[7]。局部形态数据:包括对个体肩部形态、背部形态、胸部形态、腰腹部形态的浏览查询和编辑等操作。数据查询与统计包括对不同姓名、性别、年龄等条件的查询,以及查看三维数据库中个体信息记录等操作,在查询过程中也可以根据客户的需求按身体部位来查询,也可以根据不同类型服装的要求来查询,如果用户在查询过程中有想要的结果,还可以对数据进行打印和输出到Excel功能;统计功能主要是指基本的数据的最大值,最小值,均值和百分比分析等。数据管理:包括新数据的录入、更新数据记录、删除数据库中个体信息记录等操作,以及对保存三维人体扫描点云数据的特殊格式文件的管理,如:*.stl、*.wrl、*.obj等文件。数据库人体多维数据管理模块如图2所示。
5 系统流程分析
三维人体数据库系统是基于网络环境下的系统结构设计。用户在使用时,首先系统要根据用户输入的用户名来验证用户的访问权限,来配置数据库系统。用户登录时每个用户进行身份验证,若输入的用户名和密码无法与数据库中的用户名和密码匹配,系统则强制退出。这样保证了数据库系统访问的安全性[8]。三维人体数据库系统的系统流程,如图所示。用户进入系统后根据系统提供的功能模块进行数据查询、添加、删除和修改等操作。
6 三维人体数据库的界面设计
本研究收集和整理了企事业员工、学生等三维人体尺寸数据,建立了包含200名志愿者人体的数据信息的数据库,按照本研究设计的系统整体框架分别搭建了各个模块系统。
管理员输入用户名和密码后进入三维人体数据库的初始界面如图4所示,界面中包括用户信息管理、人体多维数据信息、数据分析、数据管理和退出5个按钮。点击“人体多维数据信息模块”按钮将进入如图5所示界面,在“人体多维数据信息模块”中包含了局部形态数据浏览、数据查询统计、数据管理和返回5个按钮。我们选择“数据查询统计”进入三维人体数据库查询界面,如图6所示:
在三维人体数据库查询界面中我们可以输入用户的姓名进行直接查询对应用户的三维尺寸信息,也可输入相应的筛选条件来筛选出符合条件的有用信息,如我们输入条件为性别“女”,身高1600mm—1700mm,胸围800mm—900mm,我们就可以得出符合条件的相应用户的查询结果,如身高、胸围、腰围等。
7 结束语
本研究立足于服装量身定做的基础上,建立三维人体数据库系统,实现了三维人体数据的录入、查询、分析、以及筛选等功能。三维人体数据库的构建已经得到越来越多的行业的重视,今后将在现有工作的基础上继续扩展数据库的样本容量,不断完善数据库的规模,以适应越来越多行业的需求。
参考文献
[1]杨子田,张文斌,张渭源.我国华东地区成年男子体型分析[J].纺织学报,2006,27(8):53-56.
[2]侯莉莉,杨子田,张文斌.关于个性化三维人台模型的建立[J].系统仿真技术及其应用,2006,(8):240-242.
[3]陶宏才.数据库原理及设计[M].北京:清华大学出版社,2004.
[4]晓磊,肖平,杨子田.定制服装快速生产数字化技术[J].2004上海国际服装论坛论文集,2004,(3):43-45.
[51肖平,杨子田.适用MTM系统的数据库设计,东华时尚周论文集[J].2004,(2):91-94.
[6]习王爱华.基于服装MTM的我国三地区成年男子体型研究及男上装规格数据库的建立[D].东华大学硕士学位论文,2003.
[7]赵薇.基于MTM系统的中国青年女子体型分析及人体数据信息系统的建立[D].东华大学硕士学位论文,2003.
人体三维 篇5
关键词：三维测量,青年女性,腰臀部位,特征模型
腰臀部位的合体性对于下装来说至关重要[1]。在制作下装时, 腰围尺寸的取得一般采用手工测量方式[2]。由于手工测量的局限性, 测量高腰或低腰下装的腰围时, 所测数据的误差通常较大, 严重影响下装的合体性[3]。本文试图使用三维人体测量技术, 取得相对准确的各部位人体尺寸数据, 运用SPSS软件分析这些部位的相关性, 找出与腰部尺寸相关性大的人体部位, 并建立腰臀部位各个位置上的围度关系式, 从而使高腰或低腰下装的腰围可以通过计算获得, 并提高所获数据的精确度。
1 试验部分
1.1 试验对象
157名江浙青年女性, 年龄在20至23岁之间。
1.2 试验条件与要求
采用德国Human solution公司的Vitus Smart非接触式激光三维人体扫描系统, 按照裸体测量的温度、湿度环境标准。测量时, 被测者穿着紧身衣、盘发、按三维扫描规定的站姿站立。
1.3 测量项目
用三维扫描技术, 对157名江浙女青年进行人体测量, 取得157名女青年的全身人体尺寸数据。
1.4 数据采集
运用Vitus Smart三维人体扫描系统的自动提取数据功能, 提取身高、腰围、臀围、胸围、肩宽、臀高、腰高、臀腰差等8个部位数据。运用该系统手动提取人体各部位数据功能, 提取出腰围往上6cm、4cm、2cm和腰围往下8cm、6cm、4cm、2cm处的7个截面围度。
2 相关性分析
2.1 腰围与其它部位相关性分析
利用SPSS分析腰围与腰高、臀高、臀围、肩宽、胸围、臀腰差的相关性, 得到数据 (见表1) 。
从表1中可以看出腰围与臀围、肩宽、胸围、臀高的显著性系数概率值小于0.01, 并且有“**”的非常显著性标志, 腰围与臀围的相关系数为0.752, 与胸围的相关系数为0.835, 与肩宽的相关系数为0.466, 与臀高的相关系数为0.301, 说明腰围与臀围、胸围的相关性显著;腰围与肩宽、臀高的相关性一般;腰围与身高、腰高、臀腰差的显著性系数大于0.05, 说明没有显著的相关性。
2.2 腰围上方截面围度与其它部位的相关性分析
将腰围上方截面围度与腰围、臀围、胸围作相关性分析 (见表2) 。
从表2可以看出腰上方截面围度与腰围、臀围、胸围之间的显著性系数概率值小于0.01, 并且有“**”的非常显著性标志;腰上方截面围度与腰围的相关系数均大于0.89、与臀围的相关系数均大于0.715、与胸围的相关系数均大于0.875;可见腰上方截面围度与腰围、臀围、胸围之间的相关性非常显著。
**.在.01水平 (双侧) 上显著相关。*.在0.05水平 (双侧) 上显著相关。
2.3 腰围下方截面围度与其它部位的相关性分析
将腰围下方截面围度与腰围、臀围、胸围作相关性分析 (见表3) 。
从表3可以看出腰下方截面围度与腰围、臀围、胸围之间的显著性系数概率值小于0.01, 并且有“**”的非常显著性标志;腰下方截面围度与腰围的相关系数均大于0.947、与臀围的相关系数均大于0.749、与胸围的相关系数均大于0.796;可见腰下方截面围度与腰围、臀围、胸围之间的相关性非常显著。
3 腰臀部位数学模型的建立
3.1 腰上方的截面围度数学模型
利用SPSS对跟腰上方截面围度相关性较大的胸围、腰围、臀围进行多元线性回归分析 (见表4) 。
从表中可看出常数与臀围的显著性水平大于0.05, 所以不计入方程。腰上方截面围度数据 (z) 关于胸围 (x) 、腰围 (y) 、距腰围距离 (h) 的数学模型为Z=0.348x+0.562y+0.602h (公式1) 。
3.2 腰下方的截面围度数学模型
利用SPSS对跟腰下方截面围度相关性较大的胸围、腰围、臀围进行多元线性回归分析 (见表5) 。
由此可见腰下方截面围度数据 (z) 关于胸围 (x) 、腰围 (y) 、臀围 (m) 、距腰围距离 (h) 的数学模型为Z=-5.476-0.059x+1.003y+0.096m+1.350h (公式2) 。
3.3 腰臀部位数学模型的验证
从157名被测者中随机抽取10套数据代入公式1和公式2进行验证, 计算结果与测量结果的误差均小于0.5cm, 可以推测公式1和公式2可信。
4 结语
上述研究可得出以下结论, 腰围与臀围、胸围的相关性显著;腰上方截面围度与胸围、腰围的相关性显著;腰下方截面围度与胸围、腰围、臀围的相关性显著;江浙青年女性腰臀部位特征模型分上下2个, 分别是腰围上部截面围度与胸围、腰围、臀围、距腰围距离的关系方程式Z=0.348x+0.562y+0.602h, 腰围下部截面围度与胸围、腰围、臀围、距腰围距离的关系方程式Z=-5.476-0.059x+1.003y+0.096m+1.350h, 简化了下装腰围数据获得的方法, 提高了数据的精确度。
参考文献
[1]邹奉元, 张颖.基于不同方法的人体测量数据重复性研究[J].纺织学报, 2004, 25 (4) :21-23.
[2]周福芹, 刘辉, 范树林.三维光学扫描系统在人体测量中的应用[J].科技信息, 2013 (3) :5-7.
人体三维 篇6
如何方便地生成高逼真度的三维人体动画已成为当前计算机动画的一个重要研究方向。按照运动建模方式不同三维人体动画可以分为以下四类:关键帧方法、基于运动学和逆运动学、基于动力学和逆动力学、运动捕获方法。基于运动捕获方法的人体动画具有逼真度高、数据可重用等特点,在动画技术中得到广泛应用。在商业产品中一般使用硬件设备(如Vicon)来捕获人体运动,要求运动员身穿紧身衣并在关节位置粘贴反光小球或反光片,这样限制了运动员的运动;另一方面硬件设备比较昂贵,制作成本较高。在前人研究的基础上,本文提出了一种基于单目视频运动跟踪的三维人体动画方法,具有使用方便、制作成本低廉、动画效果较好等特点。
基于视频运动跟踪的运动捕获方法按照其采用摄像机数目多少可以分为两类:①基于单目视频的方法[1,2,3,4],②基于多目视频的方法[5,6,7]。基于多目视频的方法要求两个或两个以上的摄像机同步拍摄,拍摄前需要进行摄像机标定,跟踪到的二维关节坐标一般通过极线方程约束来恢复其三维坐标[8]。基于单目视频的方法由于使用方便、数据来源广使得该技术具有极大的吸引力。该方法一般分两步顺序完成:首先从视频序列中跟踪人体模型中的各个关节点,然后恢复三维人体运动序列。运动跟踪部分是将视频序列中各个特征点匹配起来,从而产生各个特征点的运动轨迹,一般利用当前帧的特征位置及运动模型来预测下一帧特征的位置[9]。三维人体运动序列恢复部分一般在摄像机成像模型下根据人体骨骼约束来恢复关节在三维空间中的相对坐标[11]。
本文在现有研究的基础上,提出了一种将视觉技术与图形学技术融合起来制作动画的新思路,它通过对单目视频进行运动跟踪来捕获人体运动信息。首先,本文给出了系统的实现框架,讲述了系统各部分的功能及他们之间的相互关系;其次,详述了关节三维坐标的重建方法、关节旋转欧拉角的计算方法及虚拟人动画实现。
2系统框架
系统总体流程如图1所示,共分为三个部分。第一部分为二维关节运动跟踪,首先对视频首帧进行关节标注,得到关节的颜色模型作为匹配模板;对视频其他帧的跟踪先利用粒子滤波根据已建立的运动模型对关节点位置进行预测,预测结果作为模板匹配模块的局部搜索起始位置,模板匹配采用直方图匹配方法,以Bhattacharyya距离作为匹配准则。最大相似度对应的关节位置则为跟踪到的目标关节坐标。第二部分为三维运动姿态恢复过程,首先我们以比例正交投影模型近似摄像机成像过程,根据运动连续性求得唯一的可变因子,然后根据人体骨架比例约束求得各关节的三维相对坐标,最后利用逆运动学求得各关节的旋转欧拉角。第三部分为人体动画部分,按照H-anim标准建立了虚拟人树型关节拓扑结构,根据已获得的关节欧拉角驱动虚拟人获得连续的动画效果。
由于二维关节运动跟踪已有大量研究者做了深入研究且取得了较好效果[9,10],故本文就不再赘述,下面相关内容的叙述基于二维关节位置已获取的假定下。
3三维姿态提取
3.1人体骨架模型
本文采用的人体骨架模型如图2所示,由16个关节及15个身体段组成。模型中的身体段长度由人体测量学得到,为一相对比例长度(不一定是实际值)。人体骨架模型以树型结构表示,其中盆骨关节为树根。在人体各身体段设立局部坐标系,坐标系方向见图2,Z坐标的正向符合左手坐标系指向纸背,坐标系原点位于各关节中心。根据多刚体系统运动学知识可知,人体运动可以近似为一种树型结构的级连关节旋转,树根关节旋转为根关节局部坐标系相对于世界坐标系的旋转,世界坐标系的方向及坐标原点与人体运动前根关节局部坐标系一致。
3.2关节三维坐标恢复
由文献[11]可知,三维空间中某点的坐标值(x,y,z)与该点在二维图像上的坐标(u,v)满足以下方程:
参数s为一比例因子,由s=f/z求得,其中z为该点在三维空间中的z坐标值,f为摄像机焦距。根据比例正交成像模型,成像模型中的s值必须使各身体段满足下式[11]:
undefined (2)
其中,(u1,v1)和(u2,v2)分别为连接身体段的两关节在图像上的二维坐标,L为该身体段在人体骨架模型中的长度。通过式(2)可知,满足上式的s值存在无数多值,对应多种人体姿态。故我们需要确定一个唯一的s值,其对应的身体姿态与真实值极其接近。
根据运动连续性可知,上下两帧之间人体姿态变化较小,故两帧中对应身体段在三维空间中的长度值变化也较小。设上一帧中求得的s值为si,各身体段在三维空间中的相对长度Li为:undefined。相应地,当前帧中各身体段在三维空间中的相对长度Li+1为undefined。则满足式(2)及式(3)的si+1值为当前帧成像模型对应的s值。
undefined (3)
各关节在三维空间中的相对坐标可得:x=u/si+1,y=v/si+1。上下两关节之间的相对深度值dz根据文献[11]求得为:undefined。参照图2,上下关节之间深度值按照树型结构深度遍历获取,例如:盆骨→腰骨→锁骨→右肩→右上臂→右前臂。
3.3计算关节旋转欧拉角
人体运动姿态可以通过关节之间坐标系变换来表征,即人体在某一时刻的运动姿态是相对于人体在初始姿态时各关节旋转一定的欧拉角而得到。将人体近似为树型系统,由多刚体系统运动学可知,某一时刻身体段的位姿满足下式:
P=undefinedRundefinedR…undefinedRPi+1 (4)
其中undefinedR为盆骨关节(根关节)相对于世界坐标系之间的旋转矩阵,undefinedR,undefinedR…undefinedR等矩阵为根关节到当前关节的链通路中上下两关节之间局部坐标系之间的旋转矩阵,以3.2节中的示例通路为例,undefinedR为腰骨局部坐标系与盆骨局部坐标系之间的旋转矩阵。Pi+1为初始状态下链通路中第i+1关节在第i关节局部坐标系中的向量值,P为当前状态下第i+1关节在第关节局部坐标系中的向量值。
下面我们以求盆骨关节的旋转欧拉角来介绍一下计算过程,设关节的旋转方向为先绕Z轴旋转角,再绕Y轴旋转β角,最后绕X轴旋转γ角。由于三维动画中没有考虑盆骨依附身体段在Y轴上的扭矩作用,故β=0,undefinedR定义如下:
undefined
Pi+1为:P1=(0,L1,0),L1为盆骨关节及腰骨关节之间骨骼段在骨架模型中的相对长度。
P为:P=(x2-x1,y2-y1,dz),其中(x1,y1),(x2,y2)和dz分别为盆骨关节及腰骨关节在3.2节中求得的三维坐标及他们之间的深度差。
根据式(4)建立方程如下:
undefined
(6)
解之得:γ=arcundefinedundefined。
在已求得链通路中前序关节旋转欧拉角的基础上,按照树型深度遍历根据式(4)我们可以其他关节的旋转欧拉角。
4三维人体动画
我们采用VRML标准中的H-anim对虚拟人进行几何模型。H-anim中使用3类结点(node)表示一个虚拟人体模型:人体重心(humanoid)、人体关节(joint)和人体骨骼段(segment),并把整个人体分成1个人体重心、77个关节和47个骨骼段。另外,还使用VRML中的几何模型表示方法定义了每个肢体(即骨骼段)的几何模型。每个骨骼段(segment )的位置都在其所在的关节坐标系中定义,而每个几何模型依附于相应的骨骼段,这些元素一起表示了一个完整的虚拟人模型[12]。详细的H-anim标准请参照文献[13]。
由以上分析可知,虚拟人的数据结构可以采用多叉树来表示,一个虚拟人模型可简化如图3所示,图中Shape节点为身体段几何数据的存贮单元。
虚拟人在新姿态下的显示就是将虚拟人中各身体段根据其依附关节旋转而成,各关节旋转欧拉角由3.3节计算得到。在OpenGL中,坐标变换矩阵以堆栈的形式保存,提供了两个函数来进行变换矩阵堆栈的操作:glPushMatrix和glPopMatrix。我们在进行虚拟人显示时,从HumanoidRoot关节点开始按照树的深度遍历来依次显示各身体段的数据即可,各身体段绘制按以下步骤进行:①glPushMatrix()。②根据身体段数据绘制其图形。③绘制该节点下孩子节点图形。④glPopMatrix()。
5实验结果
按照上述算法,我们用VC++6.0和OpenGL实现了一个原型系统。为了验证算法的正确性,共采用多种不同运动风格的人体运动视频来生成人体动画,实验所采用的人体骨架模型比例长度如表1所示。在跟踪过程中,首先对首帧进行关节点手工标注,然后程序自动开始跟踪,驱动虚拟人形成人体动画。
图4为一段街舞动作重建后人体动画结果,图5为一段艺术操作重建后人体动画结果。图中显示的是从第一帧开始,每隔10帧的重建结果。在图中,(a)是实际的视频帧,(b)为视频跟踪结果,(c)是三维重建后人体动画的正视图,(d)是三维重建后人体动画旋转45度后的视图。
6结束语
人体三维 篇7
三维建模从最初的基于几何造型的线框建模、曲面建模、实体建模发展到现在的基于特征的行为建模等, 已有多种建模方法相继出现, 一批专业的建模软件如:Maya、Pro/E (Pro/Engineer) 等在人体建模方面都有很出色的表现。Pro/E软件系统采用参数化设计, 同时基于特征的实体建模, 是当今CAD技术的先进建模方法之一。本研究尝试以一个人的全身磁共振扫描图片 (MRI) 为基本资料, 在Pro/E软件中建立人体三维实体模型。
1 材料与方法
1.1 材料
本次研究所用的MRI图片是对1位男青年进行全身MR扫描获取图像。拍摄MRI所用MR仪为1.5T Horizon Lx echo speed (GE/美国) , 拍摄过程中视窗 (FOV) 设定为躯干48cm×48cm, 下肢和脚掌30cm×30cm, 上肢20cm×20cm, 头颈40cm×40cm。扫描每张图片厚度为1cm, 全身扫描, 扫描后文件转化为为JPG图像格式, 人体各部分MRI如图1所示。
1.2 方法
1.2.1 数据的采集、转换以及人体立体点数据文件的建立
MRI图片中能够分辨出各种组织器官, 采用Matlab软件编程提取图片中人体各环节边界二维坐标值。在轮廓提取的过程中, 对于边缘轮廓弯曲幅度较大的, 我们采取提高取点的密度, 并进行插值的方法减小误差。
根据MRI图片在拍摄过程中的FOV, 设定转化公式为:Y=X*FOV/512, 将Matlab采集的数据调入Excel中完成数据真实值的转换。
根据提取和转换的二维数据, 结合每一张MRI代表身体表面1cm厚度的外表轮廓, 建立人体三维的点云数据, 创建成Pro/E应用的ibl格式文件:
手动将每条曲线的首尾坐标修改一致, 保持曲线的闭合。修正明显极值点, 在保证曲线真实性的情况下保持曲线的光滑。将各点文件调入Pro/E中进行曲线真实性检验。
1.2.2 导入三维数据, 实现三维人体建模 (大腿为例)
利用基准曲线插入功能将大腿轮廓数据调入Pro/E中, 调入腿部曲线轮廓 (图2) , 利用边界混合特征制生成腿部曲面特征模型 (图3) 。
利用拉伸特征将大腿的两端封闭使之形成一个封闭的整体 (图4) , 利用边界混合曲面功能中实体化功能将封闭后的曲面实体化 (图5) 。
2结果
在MRI图像的基础上, 重建出了人体三维模型 (图5-9) 。
Pro/E中构建的模型, 输入材料密度后, 质量、重心、转动惯量等人体参数均可自动生成, 利用Pro/E与其他分析软件之间数据无缝连接这一特点将模型调入专业运动分析软件如ADMAS, 可以直接进行运动仿真。
3 讨论
在数据的采集过程中, 曲线的真实与光滑程度直接影响曲面及整个三维实体的生成情况。对曲线的点的检查是构建曲面之前最重要的工作。本文所用的MRI图片厚度为1cm, 图片厚度对最后形成的模型的准确性有一定的影响, 特别是曲度变化较大的部分最后出来的图像会出现褶皱部分太多的情况。
人体环节的划分比较复杂, 在进行模型构建时, 对于运用Pro/E掌握技术要求高, 笔者不能完成掌握好其所有功能, 对其运用熟悉程度也有限, 在运用软件上存在自身的局限性, 因此该研究只能作为抛砖引玉的初级作品。另外, 按环节划分实体建模还需要进一步的探索。
摘要：计算机仿真或模拟已在工程、军事、经济、生物医学等领域成为一种重要的研究方法。在运动生物力学仿真研究中所用人体模型目前多采用国家标准参数模型, 而运动员的体形大多处于参数模型的极值部分。因此, 个性化的人体模型对于仿真研究运动技术的结果更准确化具有很重要的作用, 而个性化三维人体模型的构建现在还是空白。本文运用三维建模软件Pro/E, 对1位男青年进行全身MR扫描, 获取图像基本资料, 初步构建出个性化三维人体模型。
关键词：三维实体建模,运动生物力学,Pro/E
参考文献
[1]欧宗瑛, 宋涛, 李晖等.基于CT、MRI断层图像的人体三维建模[J].焦作大学学报, 2003年02期.
人体三维 篇8
关键词：骨架提取,模型分割,测地距离,拓扑层次
0 引言
虚拟人作为人类在虚拟世界中的化身
一方面,一些三维扫描设备可以直接提取出主要关节的大概位置
鉴于基于Reeb图的方法对于模型的旋转、平移具有很强的鲁棒性,且有较强的抗噪性能,相对于其他方法也更加简单易行,非常适用于像虚拟人这样对称且具有规则拓扑结构的对象。本文在Reeb图的启发之下,以模型分割为基础,通过综合分析人体模型的特征点域以及拓扑层次结构来确定骨架点,从而提取出满足人体结构特点的骨架。实验结果与对比表明,本文方法不仅简单易行,而且对于不同姿势的人体模型都能得到较为精确的提取效果。
1 算法概述
本文借鉴Reeb图的思想,在模型分割的基础上对三维虚拟人三角网格模型进行骨架提取。在模型分割阶段,利用各顶点到人体末端特征点的测地距离计算特征点域。然后利用归一化的测地距离函数计算出每一顶点的分类函数值,为下一步提取骨架点提供重要的拓扑层次信息。接下来综合分析以上两步得到的结果,通过算法获得原始骨架点。最后对个别骨架点进行调整,并根据模型的拓扑结构连接相应节点完成最终的提取工作。整个方法计算复杂度低、提取结果较为精准,适用于不同姿势的人体模型,具有很好的可推广性。其具体算法过程如图1所示。
2 模型分割
2.1 特征点的提取
一般将三维网格模型中局部突出的点作为特征点,它反映了整个模型的空间结构以及分支情况。本文分别将目标特征点所在的最小区域单独命名,在将模型整体导出后,以顶点索引特征为判断依据搜索出目标特征点。
图2 特征点所在最小区域示意图
假如目标特征点所在的最小区域是由图2的形式构成,四边形BCDE(当然也可能为其他多边形)为模型内部不封闭的部分。如果顶点A、B、C、D、E的索引号依次为0、1、2、3、4,那么△ABC、△ACD、△ADE和△ABE的构成索引对就如表1所示。
表1 三角形及其索引对
由表1可以明显看出,具有局部突出特征的点A在构成每个索引对中均作出贡献。所以只要遍历目标特征点所在最小区域的全部三角形,找出在每个三角形中均有出现的索引,即可确定该索引所代表的顶点为目标特征点,其三维坐标等信息也就继而得知了。本文以此方法分别提取出位于人体头顶、左指尖、右指尖、左脚尖和右脚尖的5个顶点作为特征点参与后续计算。
2.2 基于特征点的结构分割
2.2.1 特征点域
本文模型满足下式:
其顶点集合称为对应特征点的特征点域。其中,vn为模型的第n个顶点,vfp为某一特征点;f、g分别是以vn和vfp为变量的函数,N为模型的总顶点数。
根据以上定义可知,特征点域即为具有某种相同函数特征的顶点集合,处在相同域内的顶点与对应特征点之间存在某种特殊联系。而正是由于特征点有着描述模型局部特征的功能,所以在以特征点为参照得到的顶点集合内部也将有着相类似的某种联系。这样以特征点为依据对模型进行划分,将为后续的骨架提取提供重要的模型结构信息。
2.2.2 特征点域的计算
鉴于特征点常位于极值部位,很容易使人联想到将模型顶点与特征点间的距离作为分割依据。然而由于三维模型的空间特殊性,若直接使用欧式距离,很多时候并不能得到正确的分割结果,所以考虑采用各顶点到相应特征点的测地距离作为划分标准。
测地距离是指沿表面两点之间最短路径的长度,通常可用迪科斯彻(Dijkstra)算法来近似计算。与欧式距离相比,测地距离兼顾了曲面上两点之间的几何连通性,因此可获得更加合理的分割效果。
Dijkstra算法的主要思想如下:
(1)选择一个基准点b,令集合S={b},T={模型剩余点},T中顶点vi(xi,yi,zi)若可直达b(xb,yb,zb),则距离g(vi)=dis(b,vi),否则g(vi)=+∞;
(2)判断T是否为空,是则转至步骤(4),否则从T中选取一个与b有最小距离的顶点vj,并将此点加入S;
(3)若T中顶点vk到b的距离大于途经vj再至b的距离,即:
则更新:
同时转至步骤(2);
(4)此时所有顶点都包含在S内,它们与b之间的距离g(vi)即为所求最短路径。
其中:
以各特征点为基准点,采用Dijkstra算法求得模型顶点与各特征点之间的最短路径,将与各特征点有最小测地距离的顶点分别聚合,即可得到各特征点域。相同域的顶点与相应特征点在几何表面都有着最为快捷的到达方式。这种到达方式将三维模型分割成与特征点数目相同的几个部分,构成模型局部独立的几大分支,而准确的分支信息将成为确定骨架点的一大依据。
3 人体模型拓扑结构分析
3.1 Reeb图
Reeb图是三维模型拓扑结构的一种重要描述方式,由定义在一个任意维度对象上的连续标量函数确定
Reeb图的定义:假设有一流形M,f是定义在M上一个连续而光滑的函数,R是M经由f生成,即f:M→R。对于xi,xj∈M,如果f(xi)=f(xj),那么R是M在f的映射下生成的Reeb图。
本文在这种思想之下,不同于一般基于Reeb图的方法那样对大量等值线提取中心连成曲线骨架线,而是由分类函数f对人体进行拓扑计算,再通过参数控制拓扑层次直接提取骨架点,从而减少了一定的计算量。
3.2 分类函数的选取
高度函数、测地距离和调和函数等都常被用来作为f函数。由于测地距离沿网格表面计算两点间的最短距离,所以在不同姿势和体态下具有更大的优势,十分有利于得到准确的分类结果。所以本文在这部分仍然沿用模型分割时特征点域内各顶点与相应特征点间的测地距离函数进行拓扑划分。同时为便于计算统计,采用归一化后的测地距离,如下所示:
其中,g(vi)为vi与对应特征点的测地距离,max{g(vj)}、min{g(vj)}分别为测地距离的最大值与最小值,N为模型顶点数。
3.3 拓扑层次的分析
要得到模型相应的层次结构,还要根据一定的规则来处理分类函数值。由于归一化的分类函数值是区间波动的,所以采用不同的区间段对函数值进行分类。如果将分类函数的值域划分成K个区间,那么对应的区间段就应该是,K为大于等于1的整数。这样,整个模型被分为f值等间隔的K个水平集,将同一水平集内的顶点聚合,就可得到模型的拓扑层次结构。
而对于K的取值,如果选择最小值1,那么整个模型将属于同一拓扑层次,此时就失去了表达人体拓扑信息的意义。随着K取值的增大,相应的拓扑层次也将不断增加,而过多的层次对于描述人体骨架结构也是没有帮助的,反而会减慢计算速度。所以,是否合理地选择K的取值,会在很大程度上决定最终实验效果的好坏。
图3从左到右、从上至下依次为K=2~7时一个男性人体模型的拓扑层次结构,分别使用不同的深度表示具有同一拓扑特征的顶点集合。由图可见,随着K值的不断增大,拓扑层次也在不断增多。当K=2时,人体模型各部分只是被粗略地区分,这样提取出的骨架点将较为稀疏;而K=7时,各部分的划分又过于细致,这时不仅会增加计算量,而且还可能出现由于划分过细而提取出孤立点的情况。经反复试验发现,当K=4时,人体各部分的层次划分较为合理,提取出的骨架点位置也与真实人体关节较为接近,而此时计算复杂度也相对较低。
图3 不同K值下的人体拓扑层次
4 人体模型骨架提取
4.1 骨架点的求取
为得到能够反映模型结构特点的骨架点,刘辉
(1)将不同水平集内的顶点按f值分K类存放;
(2)遍历其一水平集内的所有顶点,如已处理完毕则转至(5),否则将未处理顶点v入栈S;
(3)取栈顶元素vt,遍历其邻点是否与vt在相同的水平集,是则返回(2),否则继续;
(4)将vt添加到vt的骨架点数组,重新遍历其邻点,将与v在同一水平集的邻点入栈S,转(3)至栈空;
(5)对其余水平集重复(2)至(4);
(6)遍历每一骨架点数组中顶点是否具有相同特征点控制域,是则结束,否则继续;
(7)将具有不同特征点控制域的骨架点数组分离为新的骨架点数组,至此得到基于模型分割的各部分骨架点数组。
最后,将每一骨架点数组中的顶点作坐标平均,得到所求三维模型的所有骨架点,如式(6)-式(8)所示,此时提取骨架点满足骨架对于中心性的要求。
式中为顶点vj的三维坐标,Ni为第i个骨架点数组中的顶点总数;xi、yi、zi为第i个骨架点的三维坐标,M为骨架点总数。
4.2 个别骨架点的调整
实验发现,本文方法对于人体模型肩关节和踝关节附近的骨架点提取效果有时并不十分理想。究其原因是由于肩、踝部的几何结构不规则所致,所以还需对不够精确的骨架点进行位置调整。本文以0.01为步长,将提取的原始骨架点沿需要调整的坐标轴方向移动,直至到达合适的位置。图4即为这两部分骨架点位置调整前后的对比示意图。
5 实验结果及讨论
本文实验是在Windows 7,Intel Core i5-3230M CPU,2.6 GHz,2.88 GB的环境下,利用Open GL图形库,以Visual Studio 2010作为软件开发平台进行的。选取的人体模型共有3个,其中2个从Poser8中导出,分别为男性人体模型Nude Man P4 Lo和女性人体模型Nude Woman P4 Lo。另有一自建模型用于检测骨架驱动效果,进而评价本文方法的实际应用价值。三者皆选头顶和四肢肢端共计五个顶点为特征点。除人体模型之外,本文也对Poser8中的2个非生命体做了同样实验,各实验模型数据如表2所示。
表2 实验模型相关数据
图5和图6即为对Nude Man P4 Lo进行特征点提取和模型分割的结果。图6采用不同深度标记模型具有同一分类特征的顶点集合,可以明显看出整个模型被分为5个部分,正好对应于所选取的5个末端特征点。
图5 特征点提取结果
图7是文献
图7 文献#xref_id=227#方法的骨架提取结果
本文方法由于是在模型分割的基础上按照拓扑层次逐层求取骨架点,所以不会出现骨架在模型以外的情况,具体结果如图8所示。从人体模型(a)-(c)可见,无论是在骨架点数量还是骨架形态上,本文方法所得结果更适合描述人体的结构特点,具有更为细致的提取效果。
图8 本文方法的骨架提取结果
表3对文献
表3 骨架点提取数量对比
图9是针对女性模型在不同姿势下进行骨架提取,因为借鉴了Reeb图的思想并充分考虑人体拓扑结构特点,所以本文方法同样受人体姿势变换的影响较小。实验结果证明,本文方法不仅对于标准姿态的人体模型能够提取出形象的骨架,还适用于不同姿势的三维人体模型,且都能够得到较为理想的结果。
图9 女性模型不同姿势的骨架提取结果
最后,为说明本文方法所得骨架可应用于骨骼动画,采用顶点混合绑定的方法使得骨骼可以对虚拟人皮肤进行驱动,绑定权重由骨骼投影法作粗略估计。图10为虚拟人从初始姿势到迈步状态的一个动作效果,可见当自建模型的骨架做出一定量运动之后,皮肤也会随之发生变化。动画效果充分说明本文提取骨架较为合理,能够驱动虚拟人产生生动逼真的骨骼动画,这部分也将是下一步研究的一个重点。
图1 0 腿部蒙皮后的动作效果
6 结语
人体三维 篇9
1 数码艺术与人体特征数据采集
人体数字化三维造型艺术设计的发展通常认为起源于上世纪60年代, 作为现代艺术设计的代表性人物乔治·开普斯和罗伯特·劳申伯等开始尝试数码艺术设计, 数码艺术设计随着现代计算机技术的发展, 逐渐形成独立的“数码艺术设计”学专业。数码艺术设计的特点是既要包含艺术的美学效应, 又要表现出通常绘画艺术难以表达的美学效应, 因此数码艺术产品往往具有华丽的必须形式、充满想象和奇幻的空间立体效应, 带给人一种视觉上的刺激和精神上的强烈震撼。数码艺术设计已经在现代电子游戏、动漫制作、影视特效以及广告产品设计中广泛使用, 数码艺术设计不仅是平面设计, 也包含立体设计, 如现代3D动漫大量借用了计算机设计手段。
艺术设计永远离不开社会和科技, 数码艺术设计也是随着现代社会及科技发展而诞生的, 借助于计算机数字化革命的到来形成的独特的艺术设计形式。因此, 数码艺术设计与以往的艺术设计不同, 其主体不仅仅是人类, 在人的能动思维下, 还必须借助计算机设计软件, 进行一个人机联动的全新的艺术创作形式。因此, 数码艺术设计实际上就是一个现代科技的多学科交叉的产物。③同以往的艺术设计主要要求设计者具备艺术创作能力和艺术鉴赏能力不同, 数码艺术设计还要求设计者要了解计算机数字化处理原理, 掌握计算机软件应用和超强的空间艺术想象能力, 才能够将数字化设计真正地与艺术美学结合, 创作出具有艺术震撼效果的数码艺术设计产品。但同时, 所有的艺术设计产品, 如传统的绘画艺术、雕塑艺术、摄影艺术产品等等, 都必须表现出艺术特质和灵魂, 因此, 数码艺术产品也不能丢弃传统艺术的表现形式和美学特性, 也必须遵循大众的艺术审美观, 尤其在人体数字三维造型艺术设计方面, 更要尊重人类自身的审美观和人类性别的差异特征。而要保证人体数字三维造型艺术设计的真实感, 就必须有来自人类活体的特征数据作为数码艺术设计基础。
在早期人体艺术设计中, 为了获得有关人体表面和立体的特征性数据, 艺术家开始从事人体生理解剖学研究, 通过测量死者的人体数据, 而将医学与艺术结合。在这方面达·芬奇和维萨利无疑做出了巨大贡献, 达·芬奇曾详细绘制了人体解剖学图谱, 并采用数学方法计算人体解剖学获得的人体特征数据, 丰富了和完善人体艺用解剖学。④因此, 在艺术设计的早期, 设计者采用的人体各种数据, 不论是人体表面还是内部的结构数据, 主要来源于人体解剖学。然而, 人体解剖学数据对于艺术设计而言, 存在一个致命的缺陷, 就是这些人体数据主要采自人类死亡后的人体特征数据, 由于人体死亡后的脂肪溶解、肌肉萎缩以及脱水等等因素的影响, 尸体缺乏人类活体的美感, 而且与人活体数据存在一定差距。随着现代科技进展, 人们为了弥补来自解剖学数据的不足, 开始尝试使用现代电子影像设备, 如摄像机等采集人类活体数据。这些数据可以很好地复制出模特者的表面特征, 但这些数据也存在一定的缺点, 那就是这些数据仅来自个别的“模特”, 虽可以代表一个个体的特征, 却不能反映人类男性或女性活体特征的普遍性。
2 电子计算机断层摄影采集人类活体数据
在20世纪末, 伴随计算机科学的发展, 现代医学检测技术也获得突破性进展, 其中最具代表性的成果就是现代可视医学的发展, 尤其是影像医学的飞速发展, 使得人们可以直接观察人活体表面的、活体内部结构以及人体深层次结构变化。作为现代可视医学的代表, 电子计算机断层摄影 (Computed Tomography, CT) 是现代最重大成果之一, CT是利用计算机数据处理功能与医学X线扫描相结合形成的现代数字化可视医学检测技术, 1969年由Hounsfield设计成功, 1979年因此获得诺贝尔医学生理学奖。CT的发展先后经历了平面CT以及三位立体CT的发展过程, 现代立体CT (多层螺旋) 已经广泛应用与医学人体结构观测中。⑤⑥CT的基本原理是利用X线具有穿透人体软组织能力, 既可以观察人体表面结构, 也可以观察人体内部组织结构, 同时利用计算机技术可以快速、大样本采集和处理数据能力, 再将采集的人体数据进行数字化处理, 通过精确的数据反映活体人体特征。⑦⑧⑨CT在医学诊断方面已经广泛普及, 然而, 使用CT采集人类活体平面及三维数据, 应用于现代人体数字三维造型艺术设计还是新的尝试。⑩
利用CT采集人体特征数据的优点是, 不仅可以测量人体的表面, 采集人体平面数据, 也可以通过多层螺旋CT观测机体结构获得三维立体数据, 通过计算机处理数据还可以大样本采集数据, 快速、自动化处理数据, 更具有科学性, 能真实反映人体特征数据。利用三维重建技术还能准确获得人体立体的特征数据, 而且可以精确测量至0.01mm, 并能够在人活体状态下观察人体内部结构特征。作为艺术设计工作者, 不仅需要平面观察和设计, 更要采用立体的方式进行艺术设计, 尤其是设计模拟人形产品时。现代影像医学CT为我们提供了一份不可多得的人体可视性医学与艺术观察相结合的工具, 作为可视性医学技术的代表——CT不仅能定量的、平面的观察和采集人体数据, 而且可以多角度、全方位、立体地观察人体和采集数据, 其精确的数据采集及三维重建技术优势为艺术研究开辟了新的手段。因此, 艺术不仅可与医学解剖学完美地结合, 艺术同样也可以与现代医学技术相结合, 利用现代医学技术作为基础创作出更为完美的模拟人类艺术作品。
3 CT采集人体数据的应用
模拟人形产品设计首先要保证“模拟”更具有“真实感”, 也就是不仅仅神似, 还要形似, 才会给观赏者带来“模拟”的“真实感”。为了评价CT在人体数据采集中的优点和科学性, 研究曾选择了40例健康自愿者进行人活体数据CT测量, 然后利用CT计算机处理系统对采集的人体数据进行分析, 再利用人体比例计算公式, 对人体特征性数据进行计算, 分析了男女性别在形体方面的差异。数据采集基本情况如下, 选取40例健康志愿者, 其中男、女各20例, 年龄从18岁到40岁, 全部志愿者的年龄平均为24.3岁。选取的20例男性健康志愿者身高平均为1735.50mm, 身高范围在1700mm至1760mm;选取的20例女性健康志愿者身高平均1628.00mm, 身高范围在1600mm至1660mm。数据采集以骨骼特征明显的部位为基点, 如手足、臂长及头部等, 研究结果发现20例女性健康志愿者头高与身高比为15%, 头高平均为243.7590mm;20例男性健康志愿者头高与身高比为13.2%, 头高平均为228.8075mm, 20例女性志愿者头高/身高比值与20例男性志愿者比较有1.8个百分点的不同。20例女性志愿者大腿长度/身高比值与20例男性志愿者比较也有高达1.6个百分点的差异, 如男性平均大腿长度占身高26.6%, 女性平均大腿长度占身高25%。男性与女性头高/身高比的不同, 以及男性与女性腿长/身高比例的不同, 可能是男女体格特征差异的重要表现。这种骨骼特征的明显差异, 更科学地阐述了男女性别差异造成的人体特征差异, 也为人体艺术设计男、女模拟人形产品形态差异提供了重要的科学依据。因此, 利用CT采集人活体数据, 不仅可以大样本采集, 而且更精确、更科学。
人体造型艺术设计已广泛应用于动漫、电子游戏及影视中, 为了增加视觉欣赏效果, 现代人体造型艺术更多地使用了三维人物造型设计形式。三维人物造型艺术设计需根据应用的目的进行相应的艺术设计, 如影视作品中的三维成像人物设计, 通常要根据影视作品的内容需要, 首先要进行美术创作 (绘画等) , 然后才利用计算机进行人物造型设计。随着现在立体电影的大范围普及, 为了使影片能够真实地反映目标人物, 影视制作已经开始规范和要求在人物设计方面, 需要对造型进行写实化、再结合艺术设计进行人物作品创作。因此, 现代影视作品展示给人们的是具有真实感和震撼视觉的艺术写实效果, 其中代表性作品有《贝奥武夫》。此影片在之中方面, 可谓已经可以做到以假乱真的完美视觉效果, 角色已经让人无法分辨是动漫作品还是真人演出, 这就是现代计算机技术与艺术医学相结合的代表性作品。而且现代影像医学CT在精确测量以及多方位观察人体方面更具有得天独厚的优势, 如果能够把CT采集的大量人活体数据应用于模拟人形产品设计中, 必将带来更为真实的视觉效果。
摘要：三维人体造型艺术产品是结合人体生理学特征, 通过数字化手段设计的模拟人形艺术产品, 是现代艺术设计手段与人体生理学完美结合的产物。而精确地、数字化人类活体表面和内部结构特征, 则是三维人体造型艺术产品能否真实反应人类自然美的关键。本文仅就电子计算机断层摄影 (Computed Tomography, CT) 采集人类活体特征数据, 用于三维人体造型艺术产品设计的可行性、优点和应用情况做一叙述。