CN102915238A - 一种基于Kinect应用的三维仿真试衣中人体移动跟踪方法 - Google Patents
一种基于Kinect应用的三维仿真试衣中人体移动跟踪方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN102915238A CN102915238A CN 201210302975 CN201210302975A CN102915238A CN 102915238 A CN102915238 A CN 102915238A CN 201210302975 CN201210302975 CN 201210302975 CN 201210302975 A CN201210302975 A CN 201210302975A CN 102915238 A CN102915238 A CN 102915238A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- groups
- human body
- dimensional
- kinect
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Landscapes
- Processing Or Creating Images (AREA)
Abstract
本发明的目的在于解决传统人体移动跟踪方法不能很好的适用于三维仿真试衣的问题,提供一种一种基于Kinect应用的三维仿真试衣中人体移动跟踪方法。为实现上述目的,本发明包括以下步骤:步骤一:通过微软Kinect采集人体信息,将得到的6组三维数据进行分别存储及并按前后顺序进行编号;步骤二:将6组三维数据对数据库的人体模型相比对,判断出6组数据中人体脖子的三维坐标数据,并保存;步骤三:设定一个ShoulderCenter_Z数组保存步骤二中得出的6组数据,并对6组数据无人体信息的数据组中Z轴数值设置为1000000。
Description
技术领域
本发明涉及人机交互领域,具体的说是一种基于Kinect应用的三维仿真试衣中人体移动跟踪方法。
背景技术
基于Kinect应用的三维仿真试衣在实际应用过程中,需要使用到人机交互的相关技术,用以实现其三维虚拟影像与人体移动的相结合,增加真实感。
传统的人机交互对硬件有较高的要求,需要多个不同角度的摄影机以及红外测距探头用以获取人体移动的相关信息数据,并对信息数据进行计算分析,最终对人体移动方向、速度进行判定。
因为三维仿真试衣基于成本以及设备复杂性的考虑,很多时候无法满足传统人体交互对硬件地需求,仅具备有Kinect,即无法通过传统的方法对人体的移动方向、速度进行判断。三维仿真试衣也无法获取人体的活动信息并将其用于控制虚拟三维衣物模型的活动。
发明内容
本发明的目的在于解决传统人体移动跟踪方法不能很好的适用于三维仿真试衣的问题,提供一种基于Kinect应用的三维仿真试衣中人体移动跟踪方法。
为实现上述目的,本发明包括以下步骤:
步骤一:通过微软Kinect采集人体信息,将得到的6组三维数据进行分别存储及并按前后顺序进行编号;
步骤二:将6组三维数据对数据库的人体模型相比对,判断出6组数据中人体脖子的三维坐标数据,并保存;
步骤三:设定一个ShoulderCenter_Z数组保存步骤二中得出的6组数据,并对6组数据无人体信息的数据组中Z轴数值设置为1000000;
步骤四:通过将ShoulderCenter_Z中的6个数据的Z轴数值进行判断,得出数值最少的,并将其顺序号保存到skeleton_Data;
步骤五:获取skeleton_Data中该顺序号数据的所有人体各部份的3维空间坐标数据,将数据库内的体内骨架数据与该顺序号数据的坐标点进行重置赋值。
采用本发明,可大大减少对硬件设置的要求,同时有效减少了计算量,提高了判定效率。
附图说明
附图1是本发明的工作流程图,也是摘要用图。
具体实施方式
为方便对本发明的理解,现举一实施例对本发明作进一步说明。
本发明包括以下步骤:
步骤一:通过微软Kinect采集人体信息,将得到的6组三维数据进行分别存储及并按前后顺序进行编号;
步骤二:将6组三维数据对数据库的人体模型相比对,判断出6组数据中人体脖子的三维坐标数据,并保存;
步骤三:设定一个ShoulderCenter_Z数组保存步骤二中得出的6组数据,并对6组数据无人体信息的数据组中Z轴数值设置为1000000;
步骤四:通过将ShoulderCenter_Z中的6个数据的Z轴数值进行判断,得出数值最少的,并将其顺序号保存到skeleton_Data;
步骤五:获取skeleton_Data中该顺序号数据的所有人体各部份的3维空间坐标数据,将数据库内的体内骨架数据与该顺序号数据的坐标点进行重置赋值。
Claims (1)
1.一种基于Kinect应用的三维仿真试衣中人体移动跟踪方法,其特征在于:包括以下步骤:步骤一:通过微软Kinect采集人体信息,将得到的6组三维数据进行分别存储及并按前后顺序进行编号;步骤二:将6组三维数据对数据库的人体模型相比对,判断出6组数据中人体脖子的三维坐标数据,并保存;步骤三:设定一个ShoulderCenter_Z数组保存步骤二中得出的6组数据,并对6组数据无人体信息的数据组中Z轴数值设置为1000000;步骤四:通过将ShoulderCenter_Z中的6个数据Z轴数值进行判断,得出数值最少的,并将其顺序号保存到skeleton_Data;步骤五:获取skeleton_Data中该顺序号数据的所有人体各部份的3维空间坐标数据,将数据库内的体内骨架数据与该顺序号数据的坐标点进行重置赋值。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN 201210302975 CN102915238A (zh) | 2012-08-24 | 2012-08-24 | 一种基于Kinect应用的三维仿真试衣中人体移动跟踪方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN 201210302975 CN102915238A (zh) | 2012-08-24 | 2012-08-24 | 一种基于Kinect应用的三维仿真试衣中人体移动跟踪方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN102915238A true CN102915238A (zh) | 2013-02-06 |
Family
ID=47613612
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN 201210302975 Pending CN102915238A (zh) | 2012-08-24 | 2012-08-24 | 一种基于Kinect应用的三维仿真试衣中人体移动跟踪方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN102915238A (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103258188A (zh) * | 2013-04-19 | 2013-08-21 | 上海应用技术学院 | 基于跨平台计算机视觉库的移动目标物体检测跟踪方法 |
CN104794722A (zh) * | 2015-04-30 | 2015-07-22 | 浙江大学 | 利用单个Kinect计算着装人体三维净体模型的方法 |
CN107133548A (zh) * | 2016-02-27 | 2017-09-05 | 林项武 | 部分或整体人体轮廓数据的获取装置和方法及其应用方法 |
-
2012
- 2012-08-24 CN CN 201210302975 patent/CN102915238A/zh active Pending
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103258188A (zh) * | 2013-04-19 | 2013-08-21 | 上海应用技术学院 | 基于跨平台计算机视觉库的移动目标物体检测跟踪方法 |
CN104794722A (zh) * | 2015-04-30 | 2015-07-22 | 浙江大学 | 利用单个Kinect计算着装人体三维净体模型的方法 |
CN107133548A (zh) * | 2016-02-27 | 2017-09-05 | 林项武 | 部分或整体人体轮廓数据的获取装置和方法及其应用方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN113485392B (zh) | 基于数字孪生的虚拟现实交互方法 | |
CN107103613B (zh) | 一种三维手势姿态估计方法 | |
CN103529944B (zh) | 一种基于Kinect的人体动作识别方法 | |
CN109176512A (zh) | 一种体感控制机器人的方法、机器人及控制装置 | |
CN107679522A (zh) | 基于多流lstm的动作识别方法 | |
CN112198959A (zh) | 虚拟现实交互方法、装置及系统 | |
CN102662473A (zh) | 基于眼部动作识别来实现人机信息交互的装置及方法 | |
CN103970020B (zh) | 移动机器人系统及其在混合交互环境下的协调控制方法 | |
CN106612495B (zh) | 一种基于传播损耗学习的室内定位方法及系统 | |
CN110378349A (zh) | Android移动端室内场景三维重建及语义分割方法 | |
CN109425348A (zh) | 一种同时定位与建图的方法和装置 | |
CN109407828A (zh) | 一种凝视点估计方法及系统、存储介质及终端 | |
CN110251942A (zh) | 控制游戏场景中虚拟角色的方法及装置 | |
CN104268921A (zh) | 3d人脸表情控制方法及系统 | |
CN112257645B (zh) | 人脸的关键点定位方法和装置、存储介质及电子装置 | |
CN105183161A (zh) | 一种用户在现实环境和虚拟环境中同步移动的方法 | |
CN102915238A (zh) | 一种基于Kinect应用的三维仿真试衣中人体移动跟踪方法 | |
CN109508686A (zh) | 一种基于层次化特征子空间学习的人体行为识别方法 | |
CN107862733A (zh) | 基于视线更新算法的大规模场景实时三维重建方法和系统 | |
Ono et al. | Solution of world robot challenge 2020 partner robot challenge (Real Space) | |
CN103839280B (zh) | 一种基于视觉信息的人体姿态跟踪方法 | |
CN105225270A (zh) | 一种信息处理方法及电子设备 | |
CN102999165B (zh) | 一种基于红外识别的虚拟现实系统及交互方法 | |
CN110210439A (zh) | 基于轻量化三维卷积网络的行为识别方法 | |
CN107391289B (zh) | 一种三维笔式交互界面可用性评估方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
C12 | Rejection of a patent application after its publication | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20130206 |