基于Kinect的三维人体扫描、重建及测量技术的研究

利用微软公司推出的深度相机Kinect对人体进行扫描,获取人体深度数据,进一步构建人体表面点云数据;再运用Pro/E软件对点云数据进行人体模型重建,最后对人体表面特征数据进行测量.结果表明:与传统的3D扫描仪相比,Kinect能在视频速率下获得深度图像数据并且不用过分考虑光线和纹理环境.

基于Kinect的三维人体分块点云数据的拼接与模型重建

三维人体测量技术中,人体表面情况较为复杂以及存在视觉盲点,使得测量范围有限的Kinect技术无法通过一次测量完成对整个人体表面点云的获取工作。为了得到与原模型一致的分块点云数据和解决Kinect直接获取的点云坐标与实际不相符的问题,研究了基于Kinect对人体的不同区域的测量,首先推导出合理的坐标变换公式对点云进行处理。然后,使用三点对齐法和Delaunay三角剖分法实现分块点云的拼接和三维人体模型的重建。最后,运用Matlab平台进行仿真。实验结果表明,该算法简化了传统三维人体建模的复杂性,能够精确地提取人体深度图像,且模型的恢复程度较好。

一种容错增强的电子织物网络

在已有的电子织物令牌阵列网络的基础上,提出一种容错增强的电子织物网络.新的增强网络采用令牌环正反向交替运行机制和简单路由表机制,并与已有网络进行仿真比较.结果显示,此增强网络的容错性能明显优于已有网络.