，3799个三角面片，简 化率为90%;图6d)有1014个点，1995个三角面片，简化率为95%。由图6b)~图6d)可 以看出本发明中的保留模型细节特征的方法有效的保留了模型的细节特征。
[0117] 模型融合过程如图7a)所示，步骤（4)人物头部模型与人体躯干模型融合的过程 为：
[0118] 步骤（4. 1):根据人物头模型和人体躯干模型的边界边分别进行确定各自的融合 区域，确定融合区域F1，F2,并映射到二维空间H 1，H2;
[0119] 步骤（4. 2):将H1，H2合并，得到He;采用FCF方法对H e中的各个点进行重构融合 曲面F，得到人物头部模型与人体躯干模型融合的曲面；
[0120] 步骤（4. 3):根据人物头部模型与人体躯干模型融合的曲面进行自动融合人物头 部模型与人体躯干模型，构建出层次性人体模型。
[0121] 其中，ff包括两类顶点：一类是直接由F\F2继承来的原始的顶点，另一类是通过 交叉计算新生成的点。如图7b)，本方法对非均勾三次b样条曲线插值算法f (s)中的s进 行了改进，用于控制模型的融合。
[0122] F的顶点vl勺坐标为：
[0123] Vc= f (s) V (1-f (s)) V2
[0124] 其中，V1表示v。在F1上的坐标，V2表示v。在F 2上的坐标，s = 1_1/L，1为点到Η。 下边界的距离，L为上下边界的距离。
[0125] 如图8所示，使用本发明中的融合方法实现了模型之间的自动融合，融合之后不 会丢失模型的细节特征，而且原边界边区域融合之后非常平滑。基于边界边的融合方法， 模型的融合区域的大小是可控的，因为融合而产生的新的顶点对模型的复杂度影响不大， 可以忽略不计，如图8模型融合前有3740个点，融合后3934个点，只生成了不到200个点。 本发明的融合方法不会过多的改变模型的复杂度，仍然可以使模型保持其融合前的规模等 级。
[0126] 最后，构建出层次化人体模型数据库并应用于群体仿真中。可以模拟600个人的 人群在教学楼内紧急疏散的场景。使用LOD方法，当视点距离小于40时使用精细的人体模 型（有43261个三角面片），当视点距离大于40小于100时使用中等精度的模型（有3216 个三角面片），当视点距离大于100时使用粗糙的模型（有1046个三角面片）。场景中使 用的是最复杂的模型。其中使用LOD方法的平均帧率为22FPS，而使用最复杂模型的帧率只 有7. 5FPS。可见在群体仿真中构建层次化模型库可以有效的提升系统的性能。
[0127] 本发明提出的基于Kinect具有真实感个性化的人物建模方法既能重建高真实感 的个性化人物模型，又能提高建模速度，增加模型多样性。通过本发明中的方法重构的人物 模型不仅具有很高的真实感，而且模型复杂度低，使用本发明中的方法构建的LOD人物模 型数据库能够有效的提高人群疏散的效率。
[0128] 上述虽然结合附图对本发明的【具体实施方式】进行了描述，但并非对本发明保护范 围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不 需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。
【主权项】
1. 一种人物分段建模方法，其特征在于，包括： 步骤（1):使用三维扫描仪采集人物头部点的云数据，构建人物头部模型； 步骤（2):对构建的人物头部模型进行预处理，得到预处理后的人物头部模型； 步骤（3):采用基于边曲率及面积误差的边折叠简化方法来简化预处理后的人物头部 模型，且采用交互式方法进行保留人物头部模型的细节特征； 步骤（4):对步骤（3)得到的人物头部模型与人体躯干数据库中的人体躯干模型进行 匹配及融合，最终得到完整的人体模型。2. 如权利要求1所述的一种人物分段建模方法，其特征在于，所述步骤（2)中预处理的 具体过程为： 步骤（2.1):将构建人物头部模型的拓扑结构映射到图上，采用图论的方法去除人物 头部模型中的碎片，得到去除碎片的人物头部模型； 步骤（2.2):判断去除碎片的人物头部模型中是否存在漏洞，若存在，则采用支撑径向 基函数的层次化方法对人物头部模型进行修补，采用拉普拉斯方法对漏洞修复后的人物头 部模型进行平滑处理； 若不存在漏洞，则采用拉普拉斯方法对无漏洞的人物头部模型进行平滑处理。3. 如权利要求2所述的一种人物分段建模方法，其特征在于，所述步骤（2. 1)的具体过 程为： 步骤（2. 1. 1):将构建人物头部模型的拓扑结构映射到图上，初始化人物头部模型的 拓扑结构； 步骤（2. 1. 2):采用图的深度遍历方法遍历图G，保留最大的连通图G_; 步骤（2.1.3):通过6_重构人物头部模型，实现人物头部模型的去除碎片处理。4. 如权利要求2所述的一种人物分段建模方法，其特征在于，所述步骤（2. 2)中采用支 撑径向基函数的层次化方法对人物头部模型进行修补的过程为： 在人物头部模型中随机获取若干个点，并同时获取每个点所对应的法向量，将人物头 部模型的表面转化成隐式表面； 将人物头部模型的表面顶点集合拟合成一个平行六面体，然后把表面顶点集合和表面 顶点集合的分组递归地细分到8个等大的象限，构建出层次化点集； 对构建的层次化点集不同层次采用不同的插值基函数进行多层次插值，最后实现对人 物头部模型的恢复。5. 如权利要求2所述的一种人物分段建模方法，其特征在于，所述步骤（2. 2)中采用拉 普拉斯方法来平滑处理人物头部模型的过程为： 采用拉普拉斯方法将人物头部模型中顶点的三维位置向周围顶点的重心位置移动，使 顶点与周围顶点差距最小化； 对于人物头部模型上的每一个点，根据周围顶点的位置信息，重新计算人物头部模型 上相应点的空间位置来对人物头部模型进行平滑。6. 如权利要求1所述的一种人物分段建模方法，其特征在于，所述步骤（3)中采用交互 式方法保留人物头部模型的细节特征的过程为： 步骤（3.1):根据人物头部模型中的保留区域边的集合，计算非保留边的折叠代价以 及非保留边折叠代价的平均值； 步骤（3.2):需要保留的边的折叠代价等于非保留边折叠代价的平均值与该平均值的 随机权重的乘积，根据需要保留的边的折叠代价排序，从小到大进行边折叠操作。7. 如权利要求6所述的一种人物分段建模方法，其特征在于，所述折叠代价等于人物 头部模型中的保留区域的非保留边的边曲率与保留区域中删除该条非保留边后的面积误 差之和。8. 如权利要求1所述的一种人物分段建模方法，其特征在于，所述步骤（4)人物头部模 型与人体躯干模型融合的过程为： 步骤（4.1):根据人物头模型和人体躯干模型的边界边分别进行确定各自的融合区 域，确定人物头模型融合区域F1和人体躯干模型融合区域F2,并分别映射到二维空间H1， H2; 步骤（4. 2):将二维空间H1，H2合并，得到二维空间!Γ;采用FCF方法对二维空间中 的各个点进行重构融合曲面F，得到人物头部模型与人体躯干模型融合的曲面； 步骤（4.3):根据人物头部模型与人体躯干模型融合的曲面进行自动融合人物头部模 型与人体躯干模型，构建出层次性人体模型。9. 如权利要求1所述的一种人物分段建模方法，其特征在于，所述步骤（1)中3D扫描 仪为Kinect3D扫描仪。10. 如权利要求8所述的一种人物分段建模方法，其特征在于，所述步骤（4.2)中采用 FCF方法对二维空间ff中的各个点进行重构融合曲面F的过程为： 首先，计算融合曲面的顶点vε分别在F1上的坐标v1以及在F2上的坐标v2; 然后，根据fW^+a-fGDv2,得到融合曲面Γ的顶点的坐标，其中，f(s)表 示非均匀三次b样条曲线插值算法。
【专利摘要】本发明涉及一种人物模型重建方法，公开了一种人物分段建模方法，包括使用三维扫描仪采集人物头部点的云数据，构建人物头部模型；对构建的人物头部模型进行预处理，得到预处理后的人物头部模型；采用基于边曲率及面积误差的边折叠简化方法来简化预处理后的人物头部模型，且采用交互式方法进行保留人物头部模型的细节特征；对得到的人物头部模型与人体躯干数据库中的人体躯干模型进行匹配及融合，最终得到完整的人体模型。该方法提高了建模的效率，增加模型的多样性，在群体仿真中具有很高的应用价值。
【IPC分类】G06T17/00
【公开号】CN105261062
【申请号】CN201510628199
【发明人】陆佃杰, 刘弘, 张克, 张桂娟, 郑向伟
【申请人】山东师范大学
【公开日】2016年1月20日
【申请日】2015年9月28日