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随着近年来虚拟现实和增强现实技术的发展与应用的普及,反映人体运动信息与人体几何形状的人体运动重建逐渐被广泛地应用于科研开发、医疗康复以及商业领域。利用Kinect深度相机进行人体运动重建是当前的研究热点之一,Kinect实时获得的深度图像一方面可以被用于提取人体骨架以获得人体运动信息；另一方面可以被用于重建三维人体模型。本文通过双Kinect捕获人体运动信息并重建个性人体模型,并以人体运动信息驱动人体模型实现人体运动重建,主要工作如下：(1)针对Kinect测量视角有限、测量时容易产生身体肢节被遮挡的问题,采用基于双Kinect的多视角测量系统,使用两台设备扩大测量范围,并在一定程度上解决人体肢节自遮挡问题。同时对系统使用干涉消除装置,将设备间的干涉影响降到最小。(2)对于Kinect直接提取得到的骨架稳定性较差的问题,提出了基于骨长约束和运动平滑的骨架运动优化模型。模型引入对人体骨架骨长的约束和对骨架关节点的运动平滑,获得骨骼始终定长且关节点轨迹平滑的人体运动优化骨架,得到更合理的人体运动捕捉。(3)采用基于深度图像的个性人体模型重建方法,并用捕获的人体运动信息驱动人体模型实现人体运动重建。重建个性人体模型是为了消除人物衣着几何外形对重建人体模型的影响。用优化后的具有人体运动信息的骨架驱动个性人体模型可以实现人体运动重建,重建结果可以被应用于虚拟试衣等场景中。