非线性参数化三维人手模型及其应用

发布时间：2023-05-06 04:10

　　三维重建,在计算机视觉和计算机图形学领域中一直是研究的热点问题。人手作为人与外界进行信息交互的重要器官,三维人手重建在增强现实、虚拟现实和新式人机交互等应用中都占据着重要的位置。三维人手表示模型是三维人手重建的核心问题之一。传统的铰接式参数化模型表示能力有限,无法表示精细的人手或复杂的姿势。为此,本文设计了一个新颖的基于学习方法的非线性参数化三维人手模型HandVAE,并将其应用到单目RGB-D/RGB三维人手重建任务当中。本文的主要研究内容包括:(1)构造大规模的高质量三维人手网格数据集;(2)基于学习方法的三维人手模型HandVAE;(3)基于HandVAE的单目RGB-D/RGB三维人手重建模型。构造大规模的高质量三维人手网格数据集:为了减小模型的训练难度并提升模型的质量,我们基于公开的三维人手网格数据集MANO构造了一个大规模的、高质量的三维人手数据集。首先,在MANO数据集中选取参考网格,采用细分和重新网格化的几何处理方法提升它的质量。然后,用高质量化后的参考网格拟合MANO数据集中的其他网格。最后,采用插值的方法进行数据增强。我们构造的数据集可以看作是MANO数据集的一种扩...

【文章页数】：57 页

【学位级别】：硕士

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摘要
abstract
第1章 绪论
    1.1 课题研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 本篇论文所完成的工作及结构
第2章 预备知识
    2.1 ACAP特征
        2.1.1 由网格提取ACAP特征
        2.1.2 将ACAP特征转化为网格
    2.2 MANO模型
    2.3 神经网络结构
        2.3.1 多层感知机
        2.3.2 卷积神经网络
        2.3.3 改进的卷积神经网络
        2.3.4 图卷积神经网络
    2.4 变分自编码器
        2.4.1 变分下界
        2.4.2 优化目标
        2.4.3 参数变换
第3章 构造人手网格数据集
    3.1 构造数据集的目的和总述
    3.2 构造数据集的方法
        3.2.1 提升网格质量
        3.2.2 拟合原始数据
        3.2.3 数据增强
第4章 人手模型-HandVAE
    4.1 概述
    4.2 人手模型介绍
        4.2.1 网络结构
        4.2.2 网络中的训练细节
    4.3 实验及结果展示
        4.3.1 点到点的重建
        4.3.2 具有关节点稀疏约束的重建
        4.3.3 点到点云的重建
        4.3.4 生成与插值实验
    4.4 项目的总结与分析
第5章 基于HandVAE的人手重建模型
    5.1 概述
    5.2 人手重建模型介绍
        5.2.1 数据描述及预处理方法
        5.2.2 编码器结构
        5.2.3 损失函数
        5.2.4 训练细节
    5.3 实验及结果展示
    5.4 项目的总结与分析
第6章 总结与展望
参考文献
致谢
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果



本文编号：3809000