本文關(guān)鍵詞：Android手機端基于圖像的三維姿態(tài)計算及其計算機圖形學(xué)應(yīng)用研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：通過相機的運動,計算機獲得實時的二維圖像,從而通過相關(guān)算法得到相機的運動參數(shù)。分析相機運動參數(shù)屬于計算機視覺的范疇,三維模型加載則屬于計算機圖形學(xué)。相機運動在計算機圖形學(xué)中的應(yīng)用是計算機視覺與計算機圖形學(xué)的交叉研究項目。典型研究課題是增強現(xiàn)實(Augmented Reality)、虛擬現(xiàn)實(Virtual Reality)。增強現(xiàn)實通過輸入傳感器,比如聲音、視頻或者GPS傳感器來通過計算機生成對物理、真實世界的直接或間接的增強信息。增強現(xiàn)實是用虛擬世界增強真實世界,而相反的是,虛擬現(xiàn)實通過替換真實世界為計算機生成的虛擬世界。增強現(xiàn)實使用基于相機運動的計算機視覺技術(shù),比如基于運動的三維重建、場景跟蹤等技術(shù)。而虛擬現(xiàn)實通過各種運動傳感器,比如陀螺儀、GPS跟蹤器來獲取運動信息,將設(shè)備的運動轉(zhuǎn)為相機運動,并反映到虛擬世界。本文對增強現(xiàn)實和虛擬現(xiàn)實領(lǐng)域用的技術(shù)進行了簡要的介紹,包括多視圖幾何的相關(guān)理論基礎(chǔ),三維建模的基本原理、對基于圖像渲染的技術(shù)進行了闡述。本文實現(xiàn)的第一個系統(tǒng)是基于增強現(xiàn)實的人臉姿態(tài)識別的應(yīng)用。使用了高效的人臉檢測算法,并通過離線對人臉做的三維人臉模型,基于POSIT算法用二維人臉特征點和三維模型頂點對應(yīng)關(guān)系得到相機運動矩陣來計算人臉姿態(tài)。并在Android手機中實現(xiàn)增強現(xiàn)實效果來觀察人臉姿態(tài)檢測的效果。實驗結(jié)果證明不僅人臉姿態(tài)估計效果明顯,而且達到了檢測人臉并顯示三維人臉模型的實時效果。本文實現(xiàn)的第二個系統(tǒng)是基于虛擬現(xiàn)實做的立體虛擬展示系統(tǒng),通過離線生成攝像機的運動軌跡,并擬合規(guī)整的運動軌跡后,通過相鄰兩視點的攝像機參數(shù),基于三視圖幾何的對極轉(zhuǎn)移原理生成沿攝相機運動軌跡任意視點的攝像機參數(shù)。然后通過基于保持內(nèi)容完整性的算法來生成沿新攝相機運動軌跡上任意視點的視圖,實驗證明相比較其他基于圖像的渲染算法,比如全景圖、Photosynth、View Morphing等算法來說,既保持了內(nèi)容、又擴大了生成視點的范圍。
【關(guān)鍵詞】：增強現(xiàn)實 虛擬現(xiàn)實 人臉姿態(tài)估計 三維重建 人臉特征點檢測 基于圖像的渲染 圖像變形算法 多視圖幾何
【學(xué)位授予單位】：杭州師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• Abstract7-12
• 1 緒論12-16
• 1.0 課題來源12
• 1.1 課題的研究背景12-14
• 1.2 本文的工作和組織14-16
• 1.2.1 Android手機上的人臉姿態(tài)估計系統(tǒng)14-15
• 1.2.2 基于圖像的立體虛擬展示系統(tǒng)15
• 1.2.3 實驗15-16
• 2 相機運動在計算機圖形學(xué)與計算機視覺的相關(guān)理論基礎(chǔ)16-32
• 2.1 射影變換16-18
• 2.1.1 仿射變換16-17
• 2.1.2 單應(yīng)矩陣17-18
• 2.2 攝像機幾何和單視圖幾何18-20
• 2.2.1 攝像機內(nèi)參矩陣19
• 2.2.2 攝像機外參矩陣19-20
• 2.3 兩視圖幾何20-24
• 2.3.1 對極幾何21-22
• 2.3.2 基礎(chǔ)矩陣22-23
• 2.3.3 本質(zhì)矩陣23-24
• 2.4 基于圖像的渲染24-32
• 2.4.1 不需要幾何參數(shù)的渲染算法25-28
• 2.4.2 需要少量幾何參數(shù)的渲染算法28-30
• 2.4.3 需要大量幾何參數(shù)的渲染方法30-32
• 3 Android手機端基于三維模型的人臉姿態(tài)實時估計系統(tǒng)32-45
• 3.1 系統(tǒng)概述32
• 3.2 系統(tǒng)框架32-33
• 3.3 基于SfM的三維人臉模型重建33-34
• 3.4 特征點提取34
• 3.5 Ransac篩選34-35
• 3.6 獲取特征點三維坐標(biāo)35-36
• 3.7 優(yōu)化重建效果36-37
• 3.8 基于“顯式形狀回歸”的檢測人臉特征點的算法37-38
• 3.9 姿態(tài)識別與增強現(xiàn)實38-42
• 3.9.1 求解并優(yōu)化旋轉(zhuǎn)平移矩陣38-39
• 3.9.2 增強現(xiàn)實39-42
• 3.10 實驗42-45
• 4 基于保持內(nèi)容的變形算法的虛擬展示系統(tǒng)45-71
• 4.1 系統(tǒng)概述45-46
• 4.2 生成的數(shù)據(jù)集46-48
• 4.2.1 攝像機內(nèi)外參46-47
• 4.2.2 特征點集47-48
• 4.3 擬合攝像機運動軌跡48-52
• 4.3.1 對三維攝像機世界坐標(biāo)點擬合一個平面48-49
• 4.3.2 將三維攝像機世界坐標(biāo)點投影到平面上49-50
• 4.3.3 對平面上的二維坐標(biāo)點擬合一個二維圓50-51
• 4.3.4 把二維圓轉(zhuǎn)換為三維圓51-52
• 4.4 對極變換52-56
• 4.4.1 求解新視點攝像機內(nèi)參52-53
• 4.4.2 求解原始視點與新視點之間的基礎(chǔ)矩陣53-54
• 4.4.3 求解極線,并求極線交點54-56
• 4.5 預(yù)處理以及預(yù)變形算法56-57
• 4.6 保持內(nèi)容的變形算法57-60
• 4.6.1 數(shù)據(jù)項(Data Term)57-58
• 4.6.2 相似變換項(Similarity Transformation Term)58-60
• 4.7 紋理映射算法與兩視圖圖像融合60-61
• 4.8 生成最終視頻61-63
• 4.9 實驗63-71
• 4.9.1 真實數(shù)據(jù)63-65
• 4.9.2 View Morphing,Photosynth,CPW的對比試驗65-68
• 4.9.3 Maya生成的數(shù)據(jù)在CPW算法下的結(jié)果68-71
• 5 總結(jié)與展望71-73
• 5.1 總結(jié)71
• 5.2 展望71-73
• 6 參考文獻73-78
• 作者簡歷及在學(xué)期間所取得的科研成果78

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