专利汇可以提供表演者的无标记点三维实时捕捉系统专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 涉及一套 表演者 的无标记点三维实时捕捉系统。步骤包括:1)房间式采集 硬件 系统的建立:通过分析相机的参数,提出一种多目RGB-Depth相机的配置模型,多目相机的视 角 范围有效 覆盖 表演者;进而,建立房间式的封闭采集间。2)多目RGB-Depth相机的全局注册,通过相机的两两注册和全局优化,建立不同RGB-Depth相机不同 坐标系 上各点 云 模型间的对应关系。3)实时表演捕捉。使用GPU 加速 的泊松表面重建 算法 ,实时处理多目RGB-Depth相机捕捉的稠密点云,完成动态三维 网格模型 序列的实时重建。本系统无需标记点,使用低成本的RGB-Depth相机,该系统即可实时地捕捉并重建出表演者的动态三维信息,建立相应的动态三维 几何模型 。,下面是表演者的无标记点三维实时捕捉系统专利的具体信息内容。
1.表演者的无标记点三维实时捕捉方法,无需标记点,使用低成本的RGB-Depth相机,实时地捕捉并重建出表演者的动态三维信息,建立相应的动态三维几何模型,其特征在于,包括第一步:房间式采集硬件系统的建立;第二步:多目RGB-Depth相机的全局注册;第三步:实时表演捕捉;
第一步:房间式采集硬件系统的建立,该过程包括:
1.1 通过分析相机的参数,提出一种多目RGB-Depth相机的配置模型,多目相机有效覆盖表演者;
建立多目RGB-Depth相机的配置模型是一种典型的集合覆问盖题,其数学模型描述为:
在获取误差Error小于给定阈值 的条件下,有效配置N个RGB-Depth相机,使得它们视角FoV范围的并集,能有效覆盖表征人体活动范围Space的圆柱体C,求相机的最少数目 的方法,可形式化表示为:
,
表演者的空间范围可视作半径为0.5米、高度为2.4米的圆柱体C;
1.2 建立房间式的封闭采集间,采集间的设计要与多目RGB-Depth相机配置相匹配;
第二步:多目RGB-Depth相机的全局注册,多目RGB-Depth相机获取点云数据的全局注册包括两个子步骤:局部点云数据的两两注册、全部点云数据的全局优化;
2.1局部点云数据的两两注册
假定已给两个局部点云数据P={ }、Q={ },P、Q给出两个点集的空间变换f,使他们能进行空间匹配, f为一未知函数,而且两点集中的点数不一定相同,解决这个问题使用的方法是迭代最近点法(Iterative Closest Points,ICP),
ICP的求解方法建立过程如下:三维空间中两个3D点 =( , , )、 =( , ,),它们的欧式距离表示为:
三维点云匹配问题的目的是找到P和Q变化的矩阵R和 ,对于 =R + ,a=1,…n,n为相互匹配顶点的总数,利用最小二乘法求解使:
最小时的R和 ;
2.2 全部点云数据的全局优化
通过点云数据的两两注册,相邻的相机两两注册在一起,能够建立稀疏特征点间的匹配关系,由于多个相机同时对一个个体进行捕捉,多个相机要注册在一起,两两注册为多个相机的注册提供了合理的初始值,但仍需全局优化过程,更好地完成多个相机的注册,采用三阶超对称特征匹配方法,通过全部点云数据的全局优化,完成多个相机的注册,该方法使用特征元组之间的超对称三阶张量表示几何约束关系,实现了特征集合之间准确的匹配,将特征元组之间的高阶约束关系表示为三阶超对称张量的形式,利用三阶张量的超对称性,使用高效的高阶的幂迭代公式和特征元组采样策略,完成全部点云数据的全局优化;
基于三阶超对称特征匹配的结果,求解出全部点云数据的全局对应关系,进而,完成多目RGB-Depth相机的全局注册;
第三步:实时表演捕捉,使用GPU加速的泊松表面重建算法,实时处理多目RGB-Depth相机的稠密点云,完成动态三维网格模型序列的重建。
2.根据权利要求1所述的表演者的无标记点三维实时捕捉方法,其特征在于,所述三阶超对称特征匹配:给定包含M个特征点的集合F,F内的部分稀疏点间已经建立了部分对应关系,假设, , , 表示了F内三对特征点间的对应
关系,其中 ,三阶超对称特征匹配则等价于进一步求解对应关系问题:寻找最优的向量 ,使其满足:
其中, 定义了一组对应关系( )的三阶超对称相似度关系,也可以视为定义了F中的有序特征元组( )和( )之间的相似度关系,给定一个三阶超对称张量 ,则有:
,该值由三阶势函数 确定;向量 的元素 表示了指派 是否是最终的匹配:若是则值为1,否则值为0。
3.根据权利要求2所述的表演者的无标记点三维实时捕捉方法,其特征在于,所述三阶势函数 采用高斯核函数, 定义了包含三个特征点在内的两个特征元组之间的相似度关系,定义三阶势函数 为:
其中ε>0为高斯核带宽参数, 和 分别为三角形 和 的
三个边长。
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