【摘 要】
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为解决基于中国人数据集的参数化人体模型重建问题，本文首先采集了152名中国成年女性净体样本，并对其进行头发部位去除、泊松重建、降采样和脚底平面切削。然后采用“粗—精”两步配准策略，先基于BPS对点云进行高效学习，将SMPL模型网格点快速初始配置至扫描网格点附近；再采用基于ICP的非刚性网格配准算法进行精配准，只优化顶点位移D分量，生成精准匹配的SMPLD模型。配准完成后，比较其和LoopReg配准
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为解决基于中国人数据集的参数化人体模型重建问题，本文首先采集了152名中国成年女性净体样本，并对其进行头发部位去除、泊松重建、降采样和脚底平面切削。然后采用“粗—精”两步配准策略，先基于BPS对点云进行高效学习，将SMPL模型网格点快速初始配置至扫描网格点附近；再采用基于ICP的非刚性网格配准算法进行精配准，只优化顶点位移D分量，生成精准匹配的SMPLD模型。配准完成后，比较其和LoopReg配准的配准精度和效率。之后，对配准数据进行位姿校正和主成分分析，从而获得能够反映中国人体特征的形体参数。最后进行模型重建，并将其与SMPL平均模板进行比较。由平均模型拟合结果可知，相比SMPL模型，基于重建模型的拟合结果关节误差和顶点误差均有所降低，3个实验对象的关节平均误差分别降低了26.2%、19.4%、21.7%;顶点平均误差分别降低了20.0%、16.1%、12.5%。
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