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摘要:人臉捕獲技術(shù)在過去二十年由于其在安全和監(jiān)控的廣泛應(yīng)用前景吸引了人們大量的研究興趣。一個人的臉部在分歧條件影響下回產(chǎn)生非常大的差異。對人體姿態(tài)進(jìn)行捕捉的方法有很多，但是在大多數(shù)情況下都需要使用攝像機(jī)來捕獲人體的連續(xù)運(yùn)動情況，這可以從相應(yīng)的圖象中得到所需要的大量便于研究的數(shù)據(jù)。 人臉及人體姿態(tài)對人類的交流及識別意義重大。人類情感可以直觀表現(xiàn)在面部肌肉的變化上，人們也可以通過人體姿態(tài)推測判斷動作者的意圖。盡管人臉及人體姿態(tài)捕捉研究已經(jīng)累積了豐富的經(jīng)驗(yàn)，然而如今的捕獲技術(shù)所涉及的圖象和場景識別越來越復(fù)雜，怎么提高這樣一個系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和魯棒性依然是目前人臉及人體姿態(tài)捕捉的難點(diǎn)。本文使用Kinect深度攝像機(jī)分別在WPF與Unity下搭建了捕獲人臉及人體姿態(tài)的平臺，并且存儲并分析其人臉點(diǎn)云數(shù)據(jù)與人體骨骼點(diǎn)云數(shù)據(jù)。Kinect人臉及人體姿態(tài)捕捉系統(tǒng)其核心就是Kinect深度攝影機(jī),它可以對被偵查者的動作、表情及動作姿勢進(jìn)行檢測與捕捉,這項(xiàng)技術(shù)的開發(fā)效率很高,并且可以降低開發(fā)成本,使它們?nèi)咧g達(dá)到最優(yōu)平衡。在Kinect基礎(chǔ)上，與WPF與Unity3D結(jié)合，設(shè)計(jì)了基于不同平臺下的系統(tǒng)。
關(guān)鍵詞：Kinect；人臉捕獲；人體姿態(tài)捕捉；WPFUnity3D
目錄 摘要 Abstract 1-緒 論-1 1.1 研究目的與意義-1 1.2 人臉及人體姿態(tài)捕捉研究現(xiàn)狀-2 1.3論文組織結(jié)構(gòu)-3 2 Kinect傳感器的結(jié)構(gòu)及工作原理-4 2.1 Kinect簡介-4 2.2 Kinect硬件要求-5 2.3 Kinect SDK 介紹-6 2.4 Kinect 開發(fā)語言介紹-6 2.4.1基于wpf的界面搭建-7 2.4.2 基于Unity3D 的Kinect開發(fā)-9 2.4.3 基于Python的Kinect開發(fā)-10 3 基于Kinect的人臉捕捉研究-11 3.1 前言-11 3.2人臉檢測的一般方法-12 3.3基于Kinect的人臉跟蹤-13 3.4 本章小結(jié)-17 4 Kinect與Unity3D之間虛擬骨骼的控制方法-18 4.1 基于Kinect的骨骼追蹤-18 4.2 Unity3D 中骨骼綁定-19 4.3 骨骼捕捉平臺的搭建-21 4.3.1 Unity3D接口設(shè)計(jì)-21 4.3.2 Kinect數(shù)據(jù)讀取模塊-22 4.3.3 骨骼數(shù)據(jù)回放-25 4.4 本章小結(jié)-26 5 總結(jié)與展望-27 結(jié) 論-28 參 考 文 獻(xiàn)-29 致 謝-30 |
