Kinect驱动的实时虚拟人物试衣

虚拟试衣是虚拟现实技术研究的热点,实时2D贴图法不足以展现布料的弹性、褶皱等属性;静态三维模型法建模精细但非实时,因此,虚拟试衣的真实感和实时性成为了一对突出的矛盾.首先,采用添加约束力的质点弹簧模型建立布料模型,通过约束方程实现布料的拉伸、碰撞等自身属性,避免了隐式积分的耗时问题,增强布料真实性的同时大大提高了布料建模的速度;其次,用骨骼变换矩阵实现虚拟人物运动,解决了静态模型不能实时展现运动布料的问题;再次,用球面蒙皮法对虚拟人物蒙皮,避免了由于过渡拟合出现的皮肤变形现象,提高了虚拟人物真实感;最后,用邻域分割R值化方法提取人体轮廓深度信息,减少了时间复杂度,并对轮廓边缘进行双边滤波处理,提高了Kinect识别人体的准确率.多组实验结果表明,本文实现了Kinect驱动的实时虚拟人物试衣,并增强了虚拟试衣真实感.

适用于SBS网格变形的权重分配方法

提出一种适用于球面混合蒙皮(SBS)网格变形的权重分配算法,使用顶点在骨骼上的投影作为初始权重求解热平衡方程,将每一条骨骼控制的顶点进行聚类,对位于类边界上顶点相对于这条骨骼的权重衰减,对每个骨骼类的非边界顶点的权重基于邻域进行插值。该算法能够抑制肢体交接处权重过度分配的问题,并且使权重符合网格拓扑结构以及过渡平缓。实验结果表明,该算法计算的权重可以使SBS变形达到自然、平滑的效果。