导 师: 罗笑南
学科专业: H1202
授予学位: 博士
作 者: ;
机构地区: 中山大学
摘 要: 近年来,随着计算机视觉、计算机图形学和虚拟现实等相关领域的飞速发展,三维织物动态仿真技术因其广泛的应用前景逐渐成为一个研究热点.该论文正是针对三维织物动态仿真及相关领域中的关键技术进行了深入、系统的研究,并在此基础上,对本人所作的工作进行了论述,提出自己的一些观点与看法.首先,在分析现有织物动态模拟算法的基础上,提出一种自适应网格剖分的织物快速模拟方法.其次,在对织物物理模型和动态网格剖分技术研究的基础上,将四点细分曲面造型技术引入三维服装模拟中的初始网格构造.论文针对三维数字人体模型重建中的数据检测方法进行了深入研究,针对于基于视频的三维人体数据检测方法中运动分割和识别所存在的问题,提出基于帧间二阶差分和粗采样的运动目标分割和参数提取算法,有效提高了运动目标分割的质量和特征参数提取效率.同时利用BP神经网络非线性映射能力,通过构造目标识别特征向量和神经网络分类器对运动目标进行识别,取得了理想的识别准确率与识别速度.为基于视频的三维人体模型重建工作奠定了良好的基础,并且该算法应用到视频客流统计系统中,收到了满意的效果.
关 键 词: 织物模拟 自适应剖分 计算机仿真 细分曲面 人体建模 运动检测 人工神经网络
分 类 号: [TS103.7 TP391.9]