CN103200181B - 一种基于用户现实身份的网络虚拟方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及到网络虚拟现实开发技术。本发明公开一种基于用户现实身份的网络虚拟方法，包括以下：步骤1：构建网络虚拟现实的身份模型支持平台系统架构；步骤2：采集构建网络虚拟现实的身份模型支持平台所需要的原始数据；步骤3：利用原始数据，整合得到与用户个体特征相匹配的用户3D人体模型，具体包括：步骤31：将原始数据中的头像数据整理为3D头部模型；步骤32：制作与用户相匹配的3D的身材模型；步骤33：将步骤31得到的3D头部模型与步骤32得到的身材模型结合，得到与用户个体特征相匹配的用户3D人体模型；步骤34：将用户3D人体模型与用户信息结合，得到用户的身份模型。本发明应用于将具有用户的现实个体特征的身份模型引入虚拟网络世界。

Description

一种基于用户现实身份的网络虚拟方法

技术领域

本发明涉及到网络虚拟现实开发技术，具体涉及一种将具有用户的现实个体特征的身份模型引入虚拟网络世界的方法。

背景技术

互联网给人类社会带来巨大的变革，它的无处不在、随时随地、互联互通的特性给人们的生活带来了极大的便利性。在网络世界里，随着各种应用的推广，用户拥有各种ID识别号（例如QQ号、MSN号、淘宝账号、邮箱地址等等），通过这些ID识别号来获取各种网络服务，但大部分的ID识别号是由用户主观定义，与现实个体特征没有直接联系。对于一些需要与现实个体特征相结合的应用，就显出它的局限性。就拿服装的网络购物来说，由于具有低成本和简单方便的优势，近几年网络购物出现了爆炸性增长。目前网店的产品展示，主要是通过模特或服装的相片来展示其款式，布料，颜色及各种搭配，用户可以利用图片的信息来寻找商品，但由于存在形体和面貌，平面和立体的差异，用户在选购服饰，很难形成和想象这些服饰穿在自己身上的感觉，从而造成实物与想象之间的偏差。再例如3D网络游戏中，虽然目前先进的3D网络游戏能够在很大程度上模拟现实世界中的场景，以增强玩家的真实的体验感，使玩家能在虚拟的游戏环境中体验一种与现实世界的互动，但是由于玩家一般是自行挑选或者由系统分配一个3D人物形象，仍然给玩家一种游戏世界是假的世界，与真实世界相差甚远”的感觉，限制了玩家体验和游戏设计的自由度。

发明内容

因此，针对上述的问题，本发明提出一种基于用户现实身份的网络虚拟方法，在互联网上为用户构建一个反映用户的现实个体特征的身份模型，并把该身份模型引入虚拟网络世界，解决虚拟和现实之间的偏差。上述身份模型代表用户线下的个体特征，包括3D人体模型、人体特征数据、用户信息以及在网络中的标识ID。

为了解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是，一种基于用户现实身份的网络虚拟方法，包括以下步骤：

步骤1：构建网络虚拟现实的身份模型支持平台系统架构；

步骤2：采集构建网络虚拟现实的身份模型支持平台所需要的原始数据，该原始数据包括用户现实身份特征，用户现实身份特征至少包括2D或者3D的头像数据、以及反映身材模型的个体特征数据（包括年龄，性别，身高，体重，体型，肩宽，胸围，腰围，臀围，臂长，腿长等）；其中，身材模型可以是预设的标准身材模型或者是根据用户的输入值进行修改的自定义身材模型；

步骤3：利用上述建立的身份模型支持平台系统架构以及采集到的原始数据，整合得到与用户个体特征相匹配的用户3D人体模型；具体的，其包括以下内容：

步骤31：将头像数据整理为3D头部模型；

步骤32：制作与用户相匹配的3D的身材模型；

步骤33：将步骤31得到的3D头部模型与步骤32得到的身材模型结合，得到与用户个体特征相匹配的用户3D人体模型；

步骤34：将用户3D人体模型与用户信息相结合，得到用户的身份模型。

进一步的，所述步骤31中，将头像数据整理为3D头部模型，是将用户拍摄的2D头像转换为3D头部模型，或者将用户拍摄的3D头部模型整理为符合预设规则的3D头部模型，以与3D的身材模型匹配；其中将2D头像转换为3D头部模型，具体包括以下内容：

步骤311：系统预先建立正面的轮廓匹配模型和侧面的轮廓匹配模型、以及标准3D头部模型，并存储在数据库中；

步骤312：系统接收用户发送的头部的正面相片数据，使用正面的轮廓匹配模型，生成正面发型、脸型、五官、颈部、肩部等特征部位的正面轮廓数据；

步骤313：系统接收用户发送的头部的侧面相片数据，使用侧面的轮廓匹配模型，生成侧面发型、五官等特征部位的侧面轮廓数据；

步骤314：系统根据正面轮廓数据和侧面轮廓数据中的脸型数据，选定相匹配的标准3D头部模型；

步骤315：系统根据正面轮廓数据和侧面轮廓数据中的发型数据，抽取发型特征量；根据正面轮廓数据和侧面轮廓数据中的五官数据，抽取五官特征量；根据正面轮廓数据和侧面轮廓数据中的颈部、肩部的轮廓数据，抽取颈部、肩部特征量；

步骤316：根据以上抽取的特征量，在标准3D头部模型上生成发型、五官、颈部和肩部3D模型数据；

步骤317：生成3D头部模型。

进一步的，所述步骤32中制作与用户相匹配的3D的身材模型，其具体步骤如下：

步骤321：系统构建标准身材轮廓模型数据，按年龄段和性别信息将其分类并存储；该标准身材轮廓模型数据是描述标准身材轮廓模型的数据，其至少包括截面边缘线、横纵方向取样交点、对称轴、身高、肩宽、胸围、腰围、臀围、臂长、腿长和体重数据；

步骤322：系统接收到构建3D身材模型请求后，根据用户输入的年龄和性别信息，自动选择一初始的标准身材轮廓模型；

步骤323：根据用户输入的体型信息对该初始的标准身材轮廓模型进行调整：首先，通过对比用户输入的身高与标准身材轮廓模型的身高数据，对该标准身材轮廓模型实施纵向等比例的缩放，其具体实现方法是以对称轴为参照，调整取样交点的距离，对截面边缘线进行平移和平滑处理；然后，通过对比用户输入的体重与标准身材轮廓模型的体重数据，并结合用户输入的体型数据，两者加权后得出横向的缩放比例，然后进行横向等比例缩放，其缩放方法与纵向相同；

步骤324：在经过步骤323修正后的标准身材轮廓模型数据的基础上，按照用户输入的具体身材数据，调整相应的取样点与边缘线实施数据，并对调整后的边缘线进行平滑处理；

步骤325：在对轴线、取样点、边缘线的基础上生成3D表面数据；

步骤326：生成3D的身材模型。

进一步的，所述步骤33中将步骤31得到的3D头部模型与步骤32得到的身材模型结合，具体包括以下步骤：

步骤331：对比用户的实际肩宽与身材模型的肩宽数据，匹配并调整3D头部模型的尺寸；

步骤332：以肩部的轮廓数据为基准，将步骤331得到的3D头部模型与身材模型进行匹配，生成用户3D人体模型。

另外，为了将避免生成的用户3D人体模型太过硬朗，以及增强真实感，步骤33还包括对步骤332生成的用户3D人体模型进行三角形化处理步骤333：其在三角面片表示的曲面模式下,采用光线追踪算法实现模型渲染的处理，生成优化后的用户3D人体模型。

进一步的，步骤2中采集原始数据所用的设备是个人智能终端设备，可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、PC机或者掌上电脑。

本发明与现有技术相比，具有如下优点：

1.提供一种全新的身份模型支持平台，使用3D的身份模型作为现实与虚拟世界的桥梁，是一种跨越性的进步；通过使用3D的身份模型，用户可在选购服饰时，使用自己的身份模型进行试穿，可直观的看到这些服饰穿在自己身上的感觉，从而减少实物与想象之间的偏差；再例如通过使用3D的身份模型，用户可在3D网络游戏使用自己的身份模型来玩游戏，大大增强了玩家的真实的体验感，使玩家能在虚拟的游戏环境中体验一种与现实世界的互动；另外，在一些论坛上使用自己的身份模型登录，用户会因为身份模型代表了真实的自己而不再发表不负责任的言论，同时使用身份模型进行验证也给网络的安全性带来了一定的保障，为互联网的安全做出了一定的贡献；

2.现有技术中，用户的网路ID主要是用户代码、编号等代码，是与个体特征无关的数据，不仅容易忘记，而且使得网络世界与现实世界的联系不够紧密，本发明在网络上实现了包括个体特征参数以及现实个体特征相接近的用户3D人体模型的身份模型，使用该身份模型作为用户的网路ID，使得网络世界不再完全虚拟化；

3.现有技术中，3D身材模型的实现一般包括两种方式，一是利用3D相机，3D扫描仪，以及3DCG技术构建3D身材模型，二是通过2D图像构建3D头部模型；前者因为成本高、实用性低不适合广泛应用，后者一般的做法是，通过检测图像内的边缘来识别所述图像内的物体；基于识别出的物体相对于所述图像的限定的表面方向来确定识别出的物体的复杂度；基于确定的复杂度，通过识别分别用于识别的物体的一个或多个对应表面的一个或多个没影点，并分别针对识别出的一个或多个没影点分析所述图像的一个或多个对应表面的各个确定的点来生成用于3D模型的一个或多个表面；在3D空间中通过组合所述一个或多个表面来生成3D模型。该2D图像构建3D头部模型方法复杂，且得出的3D头部模型与实际图像偏差很大，真实感不强。本发明的做法是通过前后左右的2D头像图片的图形识别，经过特征量的抽取，构建3D头部模型；通过利用人体基本特征信息（性别，年龄）匹配原始3D身材模型，根据身材属性（身高，体重，体型）粗调原始3D身材模型，在具体身材数据（三维尺寸，肩宽，腿长，臂长）的基础上进行细描，得到3D身材模型；然后将3D头部模型和3D身材模型进行结合，最终得到用户3D人体模型；另外，还采用了光线追踪算法实现模型渲染处理，以增强用户3D人体模型的真实感。由上可见，本发明的方法非常简单，且具有很好的3D效果；

4本发明通过头部的肩宽叠合和尺寸比例调整技术，实现头部和身材模型的结合，并通过结合处的平滑化处理，形成完整的用户3D人体模型，具有很好的视觉效果;

5本发明中，用户利用网络智能终端，根据要求格式采集头部图片，并通过手动输入个人基本信息，提交给身份模型支持平台，利用身份模型支持平台的CG处理技术，为用户构建几组用户3D人体模型，用户可选择其中的一个模型，用户也可重新手动输入参数进行更改，给用户很好的发挥空间，增强了用户的体验感；

6本发明提供了一种新颖的身份模型管理方式，开发商可在本发明的身份模型支持平台进行功能扩展或者二次开发，支持用户ID识别号，个体特征参数以及用户3D人体模型创建网络的面向对象的身份模型，系统可以通过ID，个体特征参数进行用户3D人体模型的检索或匹配，以及对身份模型的更新和维护等；

7.本发明未来的应用广泛，可应用于例如虚拟现实游戏、社区网络、试穿展现、服饰搭配等领域中。

附图说明

图1是本发明的基于用户现实身份的网络虚拟方法的实现流程图；

图2是本发明的身份模型支持平台的前端处理的流程图；

图3是本发明的身份模型支持平台的后台处理的流程图。

具体实施方式

现结合附图和具体实施方式对本发明进一步说明。

本发明中，用户利用包括智能手机等接入网络的终端，把采集和录入的客户基本信息，通过有线或者无线的通信网络提交给身份模型支持平台，利用平台的CG处理技术，为用户构建几组包括容貌身材的用户3D人体模型，并让用户选择其中的模型作为该用户的网络虚拟现实的身份模型，从而实现人体从现实世界中走入虚拟世界。身份模型支持平台作为用户身份模型的管理平台，通过3D身份模型为用户提供包括游戏，试穿展现，服饰搭配等虚拟现实服务。从而解决虚拟展现与现实之间的差距。

本专利的具体技术方案如下：一种基于用户现实身份的网络虚拟方法，如图1所示，包括以下步骤：

步骤1：构建网络虚拟现实的身份模型支持平台系统架构；

步骤2：采集构建网络虚拟现实的身份模型支持平台所需要的原始数据，该原始数据包括用户现实身份特征，用户现实身份特征至少包括2D或者3D的头像数据、以及3D的身材模型；其中，身材模型是预设的标准身材模型或者根据用户的输入值进行修改的自定义身材模型；

步骤3：利用上述建立的身份模型支持平台系统架构以及采集到的数据，整合得到与用户个体特征相匹配的用户3D人体模型；具体的，其包括以下内容：

步骤31：将头像数据整理为3D头部模型；

步骤32：制作与用户相匹配的3D的身材模型；

步骤33：将步骤31得到的3D头部模型与步骤32得到的身材模型结合，得到与用户个体特征相匹配的用户3D人体模型；

步骤34：将用户3D人体模型与用户信息结合，得到用户的身份模型。

其中，步骤31中，将头像数据整理为3D头部模型，是将用户拍摄的2D头像转换为3D头部模型，或者将用户拍摄的3D头部模型整理为符合预设规则的3D头部模型，以与3D的身材模型匹配。其中，系统将2D头像转换为3D头部模型，现有技术中，将2D头像转为3D头部模型，有弧面法、斜面法等方法，但是上述方法复杂，生成的3D头部模型与拍摄的头像偏差大，本发明使用的方法如下：

步骤311：系统预先建立正面的轮廓匹配模型和侧面的轮廓匹配模型、以及标准3D头部模型，并存储在数据库中；

步骤312：系统初始化后，等待网络虚拟现实的身份模型支持平台的构建3D头部模型的请求；

步骤313：系统读入头部的正面相片数据，使用正面的轮廓匹配模型，生成正面发型、脸型、五官、颈部、肩部等特征部位的正面轮廓数据；

步骤314：系统读入头部的侧面相片数据，使用侧面的轮廓匹配模型，生成侧面发型、五官等特征部位的侧面轮廓数据；

步骤315：系统根据正面轮廓数据和侧面轮廓数据中的脸型数据，选定相匹配的标准3D头部模型；

步骤316：系统根据正面轮廓数据和侧面轮廓数据中的发型数据，抽取发型的特征量；根据正面轮廓数据和侧面轮廓数据中的五官数据，抽取五官的形状、位置、大小、距离等特征量；根据正面轮廓数据和侧面轮廓数据中的颈部、肩部的轮廓数据，抽取颈部、肩部的特征量；

步骤317：根据以上抽取的特征量在标准3D头部模型上生成发型、五官、颈部、肩部等3D模型数据；

步骤318：生成3D头部模型，并3D头部模型提供给身份模型支持平台。

步骤32中制作与用户相匹配的3D的身材模型，其具体步骤如下：

步骤321：系统构建标准身材轮廓模型数据，按年龄段和性别信息分类并存储，例如儿童男模型、儿童女模型、少年男模型、少年女模型、青年男模型、青年女模型、中青年男模型、中青年女模型、中年男模型、中年女模型、中老年男模型、中老年女模型、老年男模型、老年女模型；其中，标准身材轮廓模型数据是描述标准身材轮廓模型的数据，该数据包括截面边缘线，横纵方向取样交点，对称轴，身高，肩宽，胸围，腰围，臀围，臂长，腿长和体重等数据；每个标准身材轮廓模型均有一套描述该标准身材轮廓模型的数据；

步骤322：等待构建3D身材模型的请求；

步骤323：系统接收到构建3D身材模型请求后，读入标准身材轮廓模型数据；

步骤324：根据用户输入的基本特征信息（年龄，性别），自动选择一初始的标准身材轮廓模型；

步骤325：根据用户输入的体型信息对该标准身材轮廓模型进行调整：首先，通过对比用户输入的身高与标准身材轮廓模型的身高数据，对该标准身材轮廓模型实施纵向等比例的缩放，其具体实现方法是以对称轴为参照，调整取样交点的距离，对截面边缘线进行平移和平滑处理；然后，通过对比用户输入的体重与标准身材轮廓模型的体重数据，并结合用户输入的体型数据（苗条，丰满，肥满，匀称，健壮，瘦小等），两者加权后得出横向的缩放比例，然后进行横向等比例缩放，其缩放方法与纵向相同；另外，该步骤中，还可以结合对比其他数据进行比较，来对该标准身材轮廓模型进行调整，例如肩宽、胸围、腰围、臀围、臂长和腿长等；

步骤326：在经过步骤325修正后的标准身材轮廓模型数据的基础上，按照具体身材数据（三维尺寸，肩宽，臂长，腿长等），调整相应的取样点与边缘线实施数据，并对调整后的边缘线进行平滑处理；

步骤327：在对轴线，取样点，边缘线基础上生成3D表面数据；

步骤328：生成3D身材模型，并把3D身材模型提供身份模型支持平台使用。

所述步骤33中将步骤31得到的3D头部模型与步骤32得到的身材模型结合，具体包括以下步骤：

步骤331：对比用户的实际肩宽与身材模型的肩宽数据，匹配并调整3D头部模型的尺寸；

步骤332：以肩部的轮廓数据为基准，将步骤331得到的3D头部模型与身材模型进行匹配，生成用户3D人体模型。

步骤333：对步骤332生成的用户3D人体模型进行三角形化处理，其在三角面片表示的曲面模式下,采用光线追踪算法实现曲面平滑效果的处理，生成优化后的用户3D人体模型。

作为一个具体实例，上述方法中的身份模型支持平台的前端具有数据采集、数据提交、模型确认、身份模型注册等功能。以智能手机为例，在智能手机终端上的身份模型生成客户端软件提供用户的数据采集，数据提交，模型确认，身份模型注册的功能。其处理的流程如图2所示，用户首先在规定方框和方向拍摄用户头像，然后输入用户基本数据（包括性别、年龄、身高、体型、肩宽，臂长，胸围、腰围、臀围，腿长和体重等），并进行后台数据提交，之后等待后台数据生成，显示出生成的3D的用户3D人体模型，用户可选择、修改或者确认用户3D人体模型，用户3D人体模型结合用户的个人信息组成身份模型，可作为用户ID，通过身份模型进行登录。

身份模型支持平台的后台处理包括3D身份模型生成模块及身份模型库管理模块。其中，如图2所示，3D身份模型生成功能模块处理流程是，根据用户输入的基本身材数据，在原始的身材模型基础上生成对应用户3D人体模型。首先对用户拍摄的头像数据进行分析，抽取头部特征向量(如脸型，五官形状、位置、距离，以及发型等)；然后根据抽取的特征向量，构建3D头部模型；最后，将3D头部模型与身体模型相结合为用户3D人体模型，同时，自动变换模型参数，构建几组（例如3组）用户3D人体模型，返回3D身份模型数据并显示，以供用户挑选。

配合实现上述身份模型支持平台的硬件架构，包括个人智能终端设备、通信网络设备、以及服务器集群，个人智能终端设备通过通信网络设备与服务器集群建立通信链接。其中，个人智能终端设备可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、PC机以及掌上电脑中的一种或几种。通信网络设备可以是有线或者无线的，可以是使用现有的通信网络，也可以是自己搭建的网络。服务器集群包括一台或多台的前端终端服务请求处理服务器、一台或多台的模型生成处理服务器、一台或多台的匹配/查询/管理服务器、一台或多台的第三方应用系统数据生成服务器、以及一台或多台的用于数据统一存储的存储设备。

具体使用上述身份模型支持平台时，其前台操作流程如下：

1.启动身份模型支持平台系统，通过通信网络与该平台建立通信链接；

2.系统界面提示身份模型构建的操作流程；

3.进入头部数据采集界面，利用与终端设备连接或内置的拍照功能，在指定的方框和方向内提示相片拍摄；

4.用户拍摄和确认肩部以上正面和侧面的相片；

5.用户提交相片数据，通过通信链接把一组相片数据提交给身份模型支持平台；

6.进入身材数据填写界面；

7.提示填写用户个人信息，包括年龄，性别，身高，体重，体型，胸围，臀围，腰围，肩宽，臂长，腿长等身材相关数据（其中胸围，臀围，腰围，肩宽，臂长，腿长是可选项）；

8.用户提交身材数据，通过通信链接把数据提交给身份模型支持平台；

9.系统等待接收身份模型支持平台的用户3D人体模型数据；

10.系统展示接收到的用户3D人体模型；

11.用户选择网络登录用的用户3D人体模型；

12.用户提交选定用户3D人体模型编号与用户网络ID号（账号，手机号或邮箱），通过通信网络把数据登录到身份模型支持平台。

网络虚拟现实的身份模型支持平台的后台处理流程如下：

1.启动网络虚拟现实的身份模型支持平台，等待前端通信连接请求；

2.接收和完成前端的个人智能终端设备的通信连接，生成相应通信链接；

3.通过通信链接，接收前端传送的相片数据；

4.向3D头部模型构建系统发出头部构模请求，并把相片数据传递给3D头部模型构建系统；

5.接收3D头部模型构建系统生成的3D头部模型数据；

6.通过通信链接，接收前端传送的身材数据；

7.向3D身材模型构建系统发出身材构模请求，并把身材数据传递给3D身材模型构建系统；

8.接收3D身材模型构建系统生成的3D的身材模型数据；

9.进入3D头部模型和3D的身材模型的结合处理生成用户3D人体模型；

10.通过通信链接，把生成的用户3D人体模型发送给前端的个人智能终端设备；

11.等待用户的身份模型登录请求；

12.接受用户身份模型的登录请求，根据用户3D人体模型编号和用户网络ID号，在身份模型库中登入用户网络ID号，个体特征参数，用户3D人体模型数据；

13.返回用户身份模型登录结果。

身份模型库管理功能模块还提供身份模型的登录、检索、数据转换等功能。在身份模型登录系统中，通过用户提供的ID信息，在身份模型库中登录、检索，以及提供按照要求格式生成用于虚拟现实游戏，社区网络，试穿展现，服饰搭配等对应的身份模型的数据格式。

另外，身份模型支持平台还可任意扩展，例如可进行身份数据库的检索匹配：1.平台接受用户ID号，个体特征参数的检索和匹配请求；2.生成和执行SQL语句，检索身份模型数据库，找到相应用户3D人体模型；3.返回用户3D人体模型。

再例如，身份模型支持平台可具有数据生成功能：1.平台接受外部应用系统（虚拟现实游戏，社区交友，试穿展现，服饰搭配等）的人体模型的数据生成请求；2.根据用户要求格式，转换用户3D人体模型数据；3.提供3ds,WRL,blend等3D模型文件格式。

综上所述，本发明创建一个网络虚拟现实的身份模型支持平台，用户利用智能手机、平板电脑、笔记本电脑、PC机或者掌上电脑等个人智能终端设备，采集用户个人信息（头像数据和身材模型数据），通过通信网络提交数据给网络虚拟现实的身份模型支持平台，身份模型支持平台根据提交的数据，创建与现实用户个体特征相匹配的用户3D人体模型。通过该用户3D人体模型，使用户将虚拟身份和现实身份结合起来，可进一步结合用户的个人信息组成身份模型；每个身份模型，对应于某个用户在虚拟网络中的身份代表，可用于登录、验证、认证等用途。另外，网络虚拟现实的身份模型支持平台提供用户的身份模型的管理，检索，以及特征匹配功能。最后，本发明的网络虚拟现实的身份模型支持平台用途广泛，可以为游戏、交友、试穿展现、服饰搭配等需要与个体特征相结合的网络应用提供身份模型的数据服务。

尽管结合优选实施方案具体展示和介绍了本发明，但所属领域的技术人员应该明白，在不脱离所附权利要求书所限定的本发明的精神和范围内，在形式上和细节上可以对本发明做出各种变化，均为本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种基于用户现实身份的网络虚拟方法，包括以下步骤：

步骤1：构建网络虚拟现实的身份模型支持平台系统架构；

步骤2：采集构建网络虚拟现实的身份模型支持平台所需要的原始数据，该原始数据包括用户现实身份特征，用户现实身份特征至少包括2D或者3D的头像数据、以及反映身材模型的个体特征数据；其中，身材模型是预设的标准身材模型或者根据用户的输入值进行修改的自定义身材模型；

步骤3：利用上述建立的身份模型支持平台系统架构以及采集到的原始数据，整合得到与用户个体特征相匹配的用户3D人体模型；具体的，其包括以下内容：

步骤31：将头像数据整理为3D头部模型；

步骤32：制作与用户相匹配的3D的身材模型；

步骤33：将步骤31得到的3D头部模型与步骤32得到的身材模型结合，得到与用户个体特征相匹配的用户3D人体模型；

步骤34：将用户3D人体模型与用户信息结合，得到用户的身份模型；

其中，所述步骤31中，将头像数据整理为3D头部模型，是将用户拍摄的2D头像转换为3D头部模型，或者将用户拍摄的3D头部模型整理为符合预设规则的3D头部模型，以与3D的身材模型匹配；其中将2D头像转换为3D头部模型，具体包括以下内容：

步骤311：系统预先建立正面的轮廓匹配模型和侧面的轮廓匹配模型、以及标准3D头部模型，并存储在数据库中；

步骤312：系统接收用户发送的头部的正面相片数据，使用正面的轮廓匹配模型，生成正面发型、脸型、五官、颈部、肩部等特征部位的正面轮廓数据；

步骤313：系统接收用户发送的头部的侧面相片数据，使用侧面的轮廓匹配模型，生成侧面发型、五官等特征部位的侧面轮廓数据；

步骤314：系统根据正面轮廓数据和侧面轮廓数据中的脸型数据，选定相匹配的标准3D头部模型；

步骤315：系统根据正面轮廓数据和侧面轮廓数据中的发型数据，抽取发型特征量；根据正面轮廓数据和侧面轮廓数据中的五官数据，抽取五官特征量；根据正面轮廓数据和侧面轮廓数据中的颈部、肩部的轮廓数据，抽取颈部、肩部特征量；

步骤316：根据以上抽取的特征量，在标准3D头部模型上生成发型、五官、颈部和肩部3D模型数据；

步骤317：生成3D头部模型。

2.根据权利要求1所述的一种基于用户现实身份的网络虚拟方法，其特征在于：所述步骤32中制作与用户相匹配的3D的身材模型，其具体步骤如下：

步骤321：系统构建标准身材轮廓模型数据，按年龄段和性别信息将其分类并存储；该标准身材轮廓模型数据是描述标准身材轮廓模型的数据，其至少包括截面边缘线、横纵方向取样交点、对称轴、身高、肩宽、胸围、腰围、臀围、臂长、腿长和体重数据；

步骤322：系统接收到构建3D身材模型请求后，根据用户输入的年龄和性别信息，自动选择一初始的标准身材轮廓模型；

步骤323：根据用户输入的体型信息对该初始的标准身材轮廓模型进行调整：首先，通过对比用户输入的身高与标准身材轮廓模型的身高数据，对该标准身材轮廓模型实施纵向等比例的缩放，其具体实现方法是以对称轴为参照，调整取样交点的距离，对截面边缘线进行平移和平滑处理；然后，通过对比用户输入的体重与标准身材轮廓模型的体重数据，并结合用户输入的体型数据，两者加权后得出横向的缩放比例，然后进行横向等比例缩放，其缩放方法与纵向相同；

步骤324：在经过步骤323修正后的标准身材轮廓模型数据的基础上，按照用户输入的具体身材数据，调整相应的取样点与边缘线实施数据，并对调整后的边缘线进行平滑处理；

步骤325：在对轴线、取样点、边缘线的基础上生成3D表面数据；

步骤326：生成3D身材模型。

3.根据权利要求1所述的一种基于用户现实身份的网络虚拟方法，其特征在于：所述步骤33中将步骤31得到的3D头部模型与步骤32得到的身材模型结合，具体包括以下步骤：

步骤331：对比用户的实际肩宽与身材模型的肩宽数据，匹配并调整3D头部模型的尺寸；

步骤332：以肩部的轮廓数据为基准，将步骤331得到的3D头部模型与身材模型进行匹配，生成用户3D人体模型。

4.根据权利要求3所述的一种基于用户现实身份的网络虚拟方法，其特征在于：所述步骤33还包括对步骤332生成的用户3D人体模型进行三角形化处理步骤333，其在三角面片表示的曲面模式下,采用光线追踪算法实现模型渲染的处理，生成优化后的用户3D人体模型。

5.根据权利要求1所述的一种基于用户现实身份的网络虚拟方法，其特征在于：采集原始数据所用的设备是个人智能终端设备，可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、PC机或者掌上电脑。