用于產(chǎn)生對象的三維表示的方法和系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】根據(jù)一個(gè)實(shí)施例，一種由深度圖像產(chǎn)生對象的三維表示的方法，包括：將對象的深度圖像與多個(gè)表示圖像相比較，其中，每一個(gè)表示圖像都與對象的各自參數(shù)模型相關(guān)聯(lián)；將多個(gè)表示圖像中的一個(gè)表示圖像識別為與對象的深度圖像最接近的表示圖像；選擇與和深度圖像最接近的表示圖像相關(guān)聯(lián)的參數(shù)模型；及通過將所選擇的參數(shù)模型與對象的深度圖像相適配來產(chǎn)生對象的三維表示。
【專利說明】用于產(chǎn)生對象的三維表示的方法和系統(tǒng)

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本文所述的實(shí)施例總體上涉及根據(jù)深度圖像來產(chǎn)生諸如人之類的對象的三維表 /Jn 〇

【背景技術(shù)】
[0002] 人體體形的估計(jì)具有廣泛的應(yīng)用，從醫(yī)學(xué)到商業(yè)領(lǐng)域。例如在醫(yī)學(xué)中，可以顯現(xiàn)對 3D身體的未來變化，以鼓勵(lì)生活方式的改變。在商業(yè)領(lǐng)域中，對赤裸體形的準(zhǔn)確捕獲會允許 虛擬試穿；顧客在不同著裝中的顯現(xiàn)。對于這些應(yīng)用得以廣泛開展的關(guān)鍵在于任何體形估 計(jì)系統(tǒng)的可用性。在這種系統(tǒng)中，如果能迅速產(chǎn)生三維展示是有利的。此外，如果能去除對 操作者手動設(shè)置標(biāo)記的要求是有利的。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0003] 在下文中，參考附圖僅以示例的方式描述了實(shí)施例，在附圖中：
[0004] 圖1顯示了用于產(chǎn)生對象的三維表示的系統(tǒng)；
[0005] 圖2顯示了用于產(chǎn)生對象的三維表示的方法；
[0006] 圖3顯示了產(chǎn)生三維掃描數(shù)據(jù)的方法；
[0007] 圖4a_d顯示了人對象的多分辨率模型；
[0008] 圖5a_d顯示了用于準(zhǔn)備人對象的模型的體形與姿勢的分離圖示；
[0009] 圖6顯示了擺姿勢的身體體形的樣本的產(chǎn)生；
[0010] 圖7顯示了對象的聚類模型的產(chǎn)生；
[0011] 圖8a顯示了人對象的聚類模型；及
[0012] 圖8b顯示了對應(yīng)于圖8a中所示的聚類模型的表示圖像。

【具體實(shí)施方式】
[0013] 根據(jù)一個(gè)實(shí)施例，一種根據(jù)深度圖像來產(chǎn)生對象的三維表示的方法包括：將對象 的深度圖像與多個(gè)表示圖像相比較，其中，每一個(gè)表示圖像都與對象的各自的參數(shù)模型相 關(guān)聯(lián)；將多個(gè)表示圖像中的一個(gè)表示圖像識別為與對象的深度圖像最接近的表示圖像；選 擇與和深度圖像最接近的表示圖像相關(guān)聯(lián)的參數(shù)模型；及通過將所選擇的參數(shù)模型與對象 的深度圖像相適配來產(chǎn)生對象的三維表示。
[0014] 在一個(gè)實(shí)施例中，將所選擇的參數(shù)模型與對象的深度圖像相適配包括使得能量函 數(shù)最小，其中，所述能量函數(shù)包括距離項(xiàng)，其取決于在對象的深度圖像上的點(diǎn)與所選擇的參 數(shù)模型上的相應(yīng)點(diǎn)之間的距離。
[0015] 在一個(gè)實(shí)施例中，距離項(xiàng)給出了對在由深度圖像上的點(diǎn)限定的體積內(nèi)的模型上的 點(diǎn)的優(yōu)先選擇。
[0016] 在一個(gè)實(shí)施例中，距離項(xiàng)包括重力函數(shù)，其與所選擇的模型的表面的法向和重力 方向相關(guān)。
[0017] 在一個(gè)實(shí)施例中，每一個(gè)表示圖像都是根據(jù)各自的參數(shù)模型來計(jì)算的深度圖像。
[0018] 在一個(gè)實(shí)施例中，每一個(gè)表示圖像都是根據(jù)各自的參數(shù)模型來計(jì)算的深度圖像與 alpha圖像的加權(quán)組合。
[0019] 在一個(gè)實(shí)施例中，所述方法進(jìn)一步包括：在將對象的深度圖像與多個(gè)表示圖像相 比較之前，標(biāo)準(zhǔn)化深度圖像中的對象的定向和/或?qū)ο蟮纳疃取?br> [0020] 在一個(gè)實(shí)施例中，所述方法進(jìn)一步包括：在將對象的深度圖像與多個(gè)表示圖像相 比較之前，減小深度圖像的分辨率。
[0021] 在一個(gè)實(shí)施例中，所述方法進(jìn)一步包括：根據(jù)三維表示來計(jì)算對象的尺寸指標(biāo)和 /或測量值。
[0022] 在一個(gè)實(shí)施例中，一種用于根據(jù)深度圖像來產(chǎn)生對象的三維表示的系統(tǒng)包括：儲 存設(shè)備，所述儲存設(shè)備用于儲存對象的多個(gè)參數(shù)模型和多個(gè)表示圖像，每一個(gè)表示圖像都 與各自的參數(shù)模型相關(guān)聯(lián)；選擇模塊，所述選擇模塊用于將對象的深度圖像與多個(gè)表示圖 像中的每一個(gè)表示圖像相比較，將多個(gè)表示圖像中的一個(gè)表示圖像識別為與對象的深度圖 像最接近的表示圖像，和選擇與和深度圖像最接近的表示圖像相關(guān)聯(lián)的參數(shù)模型；以及適 配模塊，所述適配模塊用于通過將所選擇的參數(shù)模型與對象的深度圖相適配來產(chǎn)生對象的 二維表不。
[0023] 在一個(gè)實(shí)施例中，適配模塊用于通過使得能量函數(shù)最小化來將所選擇的參數(shù)模型 與對象的深度圖像相適配，其中，所述能量函數(shù)包括距離項(xiàng)，其取決于在對象的深度圖像上 的點(diǎn)與所選擇的參數(shù)模型上的相應(yīng)點(diǎn)之間的距離。
[0024] 在一個(gè)實(shí)施例中，距離項(xiàng)給出了對在由深度圖像上的點(diǎn)限定的體積內(nèi)的模型上的 點(diǎn)的優(yōu)先選擇。
[0025] 在一個(gè)實(shí)施例中，距離項(xiàng)包括重力函數(shù)，其與所選擇的模型的表面的法向與重力 方向相關(guān)。
[0026] 在一個(gè)實(shí)施例中，每一個(gè)表示圖像都是根據(jù)各自的參數(shù)模型來計(jì)算的深度圖像。
[0027] 在一個(gè)實(shí)施例中，每一個(gè)表示圖像都是根據(jù)各自的參數(shù)模型來計(jì)算的深度圖像與 alpha圖像的加權(quán)組合。
[0028] 在一個(gè)實(shí)施例中，每一個(gè)表示圖像的分辨率都小于100X 100像素。
[0029] 在一個(gè)實(shí)施例中，選擇模塊用于在將對象的深度圖像與多個(gè)表示圖像相比較之 前，標(biāo)準(zhǔn)化深度圖像中對象的定向和/或?qū)ο蟮纳疃取?br> [0030] 在一個(gè)實(shí)施例中，系統(tǒng)進(jìn)一步用于根據(jù)三維表示來計(jì)算對象的尺寸指標(biāo)和/或測 量值。
[0031] 在一個(gè)實(shí)施例中，系統(tǒng)包括深度圖像捕獲設(shè)備，所述深度圖像捕獲設(shè)備被配置為 捕獲對象的深度圖像。
[0032] -個(gè)實(shí)施例提供了 一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，所述計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品包括計(jì)算機(jī)可執(zhí)行 指令，當(dāng)所述指令被處理器執(zhí)行時(shí)，得所述處理器執(zhí)行以上闡述的方法。計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品可 以包含在載體介質(zhì)中，其可以是儲存介質(zhì)或信號介質(zhì)。儲存介質(zhì)可以包括光儲存單元、或磁 儲存單元、或電子儲存單元。
[0033] 所述實(shí)施例可以結(jié)合在特定硬件設(shè)備中、結(jié)合在由適合的軟件配置的通用設(shè)備 中、或者結(jié)合在二者組合中。本發(fā)明的某些方面可以在軟件產(chǎn)品中實(shí)施，或者為完整軟件實(shí) 施方式，或者為用于修改或增強(qiáng)現(xiàn)有軟件的附加組件（例如插件程序）。這個(gè)軟件產(chǎn)品可 以包含在載體介質(zhì)中，例如儲存介質(zhì)（例如光盤或諸如閃存的大容量儲存器）或信號介質(zhì) (例如下載）。適合于實(shí)施例的特定硬件設(shè)備可以包括特定應(yīng)用程序設(shè)備，例如ASIC、FPGA 或DSP，或者其他專用功能硬件實(shí)施方式。讀者應(yīng)當(dāng)理解，沒有任何軟件或硬件中的實(shí)施例 的前述討論將本發(fā)明的未來實(shí)現(xiàn)方式限制于實(shí)施的尚待發(fā)現(xiàn)或尚待限定的方式。
[0034] 圖1顯示了根據(jù)實(shí)施例的用于產(chǎn)生對象的三維表示的系統(tǒng)。系統(tǒng)100包括處理器 110和儲存設(shè)備120。處理器110包括選擇模塊112和適配模塊114。儲存設(shè)備120存儲多 個(gè)聚類模型。在圖1所示的示例中，儲存設(shè)備存儲三個(gè)聚類模型。第一聚類模型、即聚類模 型1130包括表示圖像132、體形模型134和姿勢模型136。第二聚類模型、即聚類模型2140 包括表示圖像142、體形模型144和姿勢模型146。第三聚類模型、即聚類模型3150包括表 示圖像152、體形模型154和姿勢模型156。
[0035] 系統(tǒng)100與深度圖像捕獲設(shè)備160和顯示器170耦合。系統(tǒng)還可以包括攝像機(jī)。 攝像機(jī)可以與深度圖像捕獲設(shè)備集成，或者可以是分離的設(shè)備。
[0036] 聚類模型130、140和150是用于人對象的體形和姿勢的模型。聚類模型130、140 和150是參數(shù)模型，就是說，它們包括數(shù)值變量，其可以改變以使得模型與對象的深度圖像 相適配。每一個(gè)聚類模型130、140和150都對應(yīng)于人對象的可能的體形和姿勢的聚類。表 示圖像132、142和152是根據(jù)各自的聚類模型的聚類平均值來計(jì)算的圖像。
[0037] 在實(shí)施例中，表示圖像是深度圖像。在可替換的實(shí)施例中，表示圖像是alpha圖像 或輪廓。在一個(gè)實(shí)施例中，表示圖像是深度圖像與alpha圖像的加權(quán)組合。
[0038] 在實(shí)施例中，表示圖像的分辨率較低，例如小于100像素乘100像素。采用低分辨 率表示圖像增大了匹配的效率。
[0039] 選擇模塊112和適配模塊114是計(jì)算機(jī)程序模塊。它們可以實(shí)施為在通用處理器 上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)軟件，或可以是特定編程的硬件模塊或二者的組合。
[0040] 圖2顯示了根據(jù)深度圖像來產(chǎn)生對象的三維表示的方法，其由處理器110上的選 擇模塊112和適配模塊114執(zhí)行。
[0041] 深度圖像可以由深度圖像捕獲設(shè)備160捕獲?；蛘撸梢詫νㄟ^網(wǎng)絡(luò)或儲存介質(zhì) 而轉(zhuǎn)移到系統(tǒng)100的深度圖像實(shí)施所述方法。
[0042] 可以使用諸如按鈕之類的手動觸發(fā)器或遙控來開始方法。或者，可以由語音或姿 勢命令來觸發(fā)方法。
[0043] 可以以不同方式來自動觸發(fā)方法。如果檢測到人站在特定區(qū)域中，可以自動觸發(fā) 方法。這個(gè)檢測可以作為來自深度圖像捕獲設(shè)備的檢測的結(jié)果，或者由位于地面上的單獨(dú) 傳感器的檢測的結(jié)果。或者，不管在現(xiàn)實(shí)世界中人的位置如何，如果將人檢測為在姿勢和體 形的統(tǒng)計(jì)空間內(nèi)，就可以觸發(fā)方法。例如，如果系統(tǒng)評估它能夠提供良好的身體體形估計(jì)， 則方法將被觸發(fā)。
[0044] 在步驟S202中，將深度圖像與每一個(gè)表示圖像132U42和152相比較。在步驟 S204中，識別與深度圖像最接近的表示圖像。在步驟S206中，選擇用于與最接近的表示圖 像對應(yīng)的體形和姿勢的參數(shù)模型。在步驟S208中，將所選擇的模型與深度圖像相適配。將 與對象適配的體形模型作為對象的三維表示。
[0045] 在實(shí)施例中，在將深度圖像與表示圖像相比較之前，使其標(biāo)準(zhǔn)化。標(biāo)準(zhǔn)化可以包括 調(diào)整深度圖像中對象的定向，以使得對象的正面平面與圖像平面平行。標(biāo)準(zhǔn)化還可以包括 標(biāo)準(zhǔn)化對象的正面的平面的深度。
[0046] 在實(shí)施例中，以兩個(gè)方式改變輸入深度圖像。首先，將其旋轉(zhuǎn)并從真實(shí)世界轉(zhuǎn)化到 用戶的正面。其次，為了效率，模糊并二次采樣深度。
[0047] 在表示圖像是深度圖像與輪廓的加權(quán)組合的實(shí)施例中，以三個(gè)方式改變輸入深 度。首先，將其旋轉(zhuǎn)并從真實(shí)世界轉(zhuǎn)化到用戶的正面。其次，為了效率，模糊并二次采樣深 度和相應(yīng)的輪廓。第三，重新加權(quán)深度和輪廓，以匹配深度圖像與根據(jù)表示圖像的輪廓的加 權(quán)組合的權(quán)重。
[0048] 系統(tǒng)的輸出可以是3D數(shù)據(jù)文件，其包括在三維和網(wǎng)格定義中的位置的集合。
[0049] 在實(shí)施例中，系統(tǒng)被配置為計(jì)算對象的測量值。測量值可以是離散的尺寸，例如 小、中和大，或者諸如對象的腰部或下落襠/小腿內(nèi)側(cè)的測量值。
[0050] 顯示器170可以被配置為顯示對象的三維表示。顯示器也可以被配置為顯示為對 象計(jì)算的測量值的結(jié)果。
[0051] 在實(shí)施例中，顯示器可以被配置為顯示對象穿著服裝商品的形象，而無需他們試 穿真實(shí)產(chǎn)品。
[0052] 在上述方法中，將人的姿勢和體形的估計(jì)視為配準(zhǔn)問題。將在前學(xué)習(xí)的體形和姿 勢的模型與深度圖像相適配。這個(gè)模型允許在一定姿勢范圍中任何似乎可能的人體體形的 有效配準(zhǔn)。
[0053] 在下文中，說明創(chuàng)建上述聚類模型的方法，并說明產(chǎn)生對象的三維表示的方法的 實(shí)施例。下述的方案關(guān)注效率，由在計(jì)算機(jī)圖形領(lǐng)域中使用的特征網(wǎng)格來產(chǎn)生模型。學(xué)習(xí) 姿勢和體形的分離模型，使用線性混合蒙皮（LBS)將身體體形變形為特定姿勢。
[0054] 為了學(xué)習(xí)這種模型，需要包含在各種不同體形和姿勢上完全對應(yīng)的許多3D的人 類的數(shù)據(jù)集。
[0055] 圖3顯示了用于創(chuàng)建這個(gè)數(shù)據(jù)集的方法的概要。使用圖3中所示的方法，因?yàn)闊o 法獲得單個(gè)數(shù)據(jù)集。
[0056] 方法的輸入是3D人體掃描302和簡單的人的網(wǎng)格304。對于3D人掃描，使用一 定姿勢范圍中的多個(gè)人的掃描的數(shù)據(jù)庫。為了創(chuàng)建可以用于學(xué)習(xí)體形和姿勢的模型的數(shù)據(jù) 集，采用了圖3中所示的方案。
[0057] 作為人的網(wǎng)格模型304,使用了普通3D立方體模型的具體實(shí)例，在以下說明中將 其稱為立方體網(wǎng)格。隨后在從粗到精的過程中將立方體網(wǎng)格模型與給定人掃描相適配。
[0058] 圖4a顯示了人對象的立方體網(wǎng)格模型。這個(gè)模型允許使用立方體而被構(gòu)造的對 象類的3D形式的簡單"草圖"，其中，每一個(gè)立方體分配有不同的語義和結(jié)構(gòu)信息。
[0059] 圖4b到4d顯示了從低分辨率到高分辨率的人的網(wǎng)格模型。
[0060] 隨后可以將初始的幾何粗略模型細(xì)分為每個(gè)立方體的任意分辨率。盡管在模型的 應(yīng)用方面，任何細(xì)分的網(wǎng)格都是有用的，但可以在原始立方體上以連續(xù)方式參數(shù)化定義操 作。例如，這允許每一個(gè)立方體上的點(diǎn)或區(qū)域的指定，無需對細(xì)分的網(wǎng)格的特定頂點(diǎn)位置的 離散化。在配準(zhǔn)人的網(wǎng)格的情況下，這個(gè)特性允許確定例程的指定，用于從任意給定配準(zhǔn)的 網(wǎng)格產(chǎn)生人骨架。
[0061] 立方體網(wǎng)格模型允許基于粗略立方圖的諸如圖4a所示的人之類的3D對象類的 "草圖"的描述。隨后在如圖4b到4d所示的從粗到細(xì)過程中將這個(gè)模型與給定人掃描相適 配，同時(shí)保留與每一個(gè)貼片有關(guān)的語義信息。模型還允許在原始立方體上具有連續(xù)參數(shù)的 確定性結(jié)構(gòu)算法的容易指定，和其到高分辨率配準(zhǔn)模型的轉(zhuǎn)換。這個(gè)過程用于為每一個(gè)配 準(zhǔn)網(wǎng)格恢復(fù)骨架。
[0062] 在配準(zhǔn)步驟306中，將人立方體網(wǎng)格與一定姿勢范圍中的多個(gè)人的掃描的輸入數(shù) 據(jù)庫中的每一個(gè)3D掃描配準(zhǔn)。為了減小計(jì)算時(shí)間，借助從粗到精策略執(zhí)行配準(zhǔn)。過程以最 粗略的網(wǎng)格表示開始，包括重復(fù)地適配立方體網(wǎng)格隨后增大其分辨率。對于每一個(gè)分辨率， 使用標(biāo)準(zhǔn)梯度下降方案，通過使得代價(jià)函數(shù)最小來找到解決方案。代價(jià)函數(shù)是三項(xiàng)的線性 組合：平滑度項(xiàng)（曲率必須低）、數(shù)據(jù)項(xiàng)（立方圖網(wǎng)格必須與掃描接近）和界標(biāo)項(xiàng)（已知界 標(biāo)必須接近）。立方體網(wǎng)格模型的連續(xù)參數(shù)表示用于增加對應(yīng)于呈現(xiàn)在每一個(gè)被掃描人上 的現(xiàn)實(shí)世界標(biāo)記的界標(biāo)點(diǎn)。
[0063] 在步驟308中，對配準(zhǔn)結(jié)果執(zhí)行統(tǒng)計(jì)分析。統(tǒng)計(jì)分析的目的是識別任何異常值。統(tǒng) 計(jì)分析的結(jié)果用于去除錯(cuò)誤的配準(zhǔn)。例如，由于在獲取掃描中的錯(cuò)誤，會遺漏手臂的下側(cè)。 在步驟310中，從數(shù)據(jù)集去除錯(cuò)誤的掃描。
[0064] 在步驟312中，學(xué)習(xí)線性混合蒙皮（LBS)權(quán)重。從配準(zhǔn)的網(wǎng)格學(xué)習(xí) LBS權(quán)重，其允 許蒙皮過程的逆轉(zhuǎn)和將每一個(gè)網(wǎng)格變形為標(biāo)準(zhǔn)姿勢。存儲學(xué)習(xí)的LBS權(quán)重與每一個(gè)姿勢和 標(biāo)準(zhǔn)化身體體形的單一集合。
[0065] 在步驟314中，標(biāo)準(zhǔn)化掃描的姿勢。身體掃描的姿勢通過配準(zhǔn)隱含地給出，因?yàn)閷?于任何給定網(wǎng)格，存在給出基礎(chǔ)骨架的確定性算法。更大的困難在于恢復(fù)無姿勢的真實(shí)身 體體形。為此，必須選擇標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范姿勢。將來自圖4中所示的一定姿勢范圍中的多個(gè)人的 掃描的輸入數(shù)據(jù)庫的平均姿勢用作標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范姿勢。
[0066] 使用是蒙皮過程的逆轉(zhuǎn)的逆線性混合蒙皮（ILBS)來實(shí)現(xiàn)將配準(zhǔn)的網(wǎng)格變形為標(biāo) 準(zhǔn)姿勢，以便從變形的蒙皮的體形恢復(fù)穿衣服的體形。線性混合蒙皮（LBS)是在計(jì)算機(jī)圖 形業(yè)界中為了有效的角色動畫而使用的技術(shù)。
[0067] 按照應(yīng)用于"穿衣姿勢"頂點(diǎn)位置F的η個(gè)骨架骨骼變換Mb的加權(quán)和來計(jì)算每一 個(gè)頂點(diǎn)Vs的蒙皮或變形的位置，如下：
[0068]

【權(quán)利要求】
1. 一種根據(jù)深度圖像來產(chǎn)生對象的三維表示的方法，所述方法包括： 將所述對象的深度圖像與多個(gè)表示圖像相比較，其中，每一個(gè)表示圖像都與對象的各 自的參數(shù)模型相關(guān)聯(lián)； 將所述多個(gè)表示圖像中的一個(gè)表示圖像識別為與所述對象的所述深度圖像最接近的 表示圖像； 選擇與和所述深度圖像最接近的表示圖像相關(guān)聯(lián)的所述參數(shù)模型；以及 通過將所選擇的參數(shù)模型與所述對象的所述深度圖像相適配來產(chǎn)生所述對象的三維 表不。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，將所選擇的參數(shù)模型與所述對象的所述深度圖 像相適配包括使能量函數(shù)最小，其中，所述能量函數(shù)包括距離項(xiàng)，所述距離項(xiàng)取決于在所述 對象的所述深度圖像上的點(diǎn)與所選擇的參數(shù)模型上的相應(yīng)點(diǎn)之間的距離。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其中，所述距離項(xiàng)給出了對所述模型上的位于由所述 深度圖像上的點(diǎn)限定的體積內(nèi)的點(diǎn)的優(yōu)先選擇。
4. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其中，所述距離項(xiàng)包括重力函數(shù)，所述重力函數(shù)與所選 擇的模型的表面的法向和重力方向相關(guān)。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，每一個(gè)表示圖像都是根據(jù)所述各自的參數(shù)模型 而計(jì)算的深度圖像。
6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，每一個(gè)表示圖像都是根據(jù)所述各自的參數(shù)模型 而計(jì)算的深度圖像與alpha圖像的加權(quán)組合。
7. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，進(jìn)一步包括：在將所述對象的所述深度圖像與所述多 個(gè)表示圖像相比較之前，標(biāo)準(zhǔn)化所述深度圖像中的所述對象的定向和/或所述對象的深 度。
8. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，進(jìn)一步包括：在將所述對象的所述深度圖像與所述多 個(gè)表示圖像相比較之前，減小所述深度圖像的分辨率。
9. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，進(jìn)一步包括：根據(jù)所述三維表示來計(jì)算所述對象的尺 寸指標(biāo)和/或測量值。
10. -種計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)承載處理器可執(zhí)行指令，當(dāng)所述指令在 處理器上被執(zhí)行時(shí)，使得所述處理器執(zhí)行根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法。
11. 一種用于根據(jù)深度圖像來產(chǎn)生對象的三維表示的系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括： 儲存設(shè)備，所述儲存設(shè)備用于存儲所述對象的多個(gè)參數(shù)模型和多個(gè)表示圖像，每一個(gè) 表示圖像都與各自的參數(shù)模型相關(guān)聯(lián)； 選擇模塊，所述選擇模塊用于： 將所述對象的所述深度圖像與所述多個(gè)表示圖像中的每一個(gè)表示圖像相比較； 將所述多個(gè)表示圖像中的一個(gè)表示圖像識別為與所述對象的所述深度圖像最接近的 表示圖像；以及 選擇與和所述深度圖像最接近的表示圖像相關(guān)聯(lián)的參數(shù)模型；以及 適配模塊，所述適配模塊用于通過將所選擇的參數(shù)模型與所述對象的所述深度圖像相 適配來產(chǎn)生所述對象的三維表示。
12. 根據(jù)權(quán)利要求11所述的系統(tǒng)，其中，所述適配模塊用于通過使得能量函數(shù)最小化 來將所選擇的參數(shù)模型與所述對象的所述深度圖像相適配，其中，所述能量函數(shù)包括距離 項(xiàng)，所述距離項(xiàng)取決于在所述對象的所述深度圖像上的點(diǎn)與所選擇的參數(shù)模型上的相應(yīng)點(diǎn) 之間的距離。
13. 根據(jù)權(quán)利要求12所述的系統(tǒng)，其中，所述距離項(xiàng)給出了對所述模型上的位于由所 述深度圖像上的點(diǎn)限定的體積內(nèi)的點(diǎn)的優(yōu)先選擇。
14. 根據(jù)權(quán)利要求12所述的系統(tǒng)，其中，所述距離項(xiàng)包括重力函數(shù)，所述重力函數(shù)與所 選擇的模型的表面的法向和重力方向相關(guān)。
15. 根據(jù)權(quán)利要求11所述的系統(tǒng)，其中，每一個(gè)表示圖像都是根據(jù)所述各自的參數(shù)模 型來計(jì)算的深度圖像。
16. 根據(jù)權(quán)利要求11所述的系統(tǒng)，其中，每一個(gè)表示圖像都是根據(jù)所述各自的參數(shù)模 型來計(jì)算的深度圖像與alpha圖像的加權(quán)組合。
17. 根據(jù)權(quán)利要求11所述的系統(tǒng)，其中，每一個(gè)表示圖像的分辨率都小于100X 100像 素。
18. 根據(jù)權(quán)利要求11所述的系統(tǒng)，其中，所述選擇模塊用于在將所述對象的所述深度 圖像與所述多個(gè)表示圖像相比較之前，標(biāo)準(zhǔn)化所述深度圖像中的所述對象的定向和/或所 述對象的深度。
19. 根據(jù)權(quán)利要求11所述的系統(tǒng)，進(jìn)一步用于根據(jù)所述三維表示來計(jì)算所述對象的尺 寸指標(biāo)和/或測量值。
20. 根據(jù)權(quán)利要求11所述的系統(tǒng)，進(jìn)一步包括深度圖像捕獲設(shè)備，所述深度圖像捕獲 設(shè)備被配置為捕獲所述對象的所述深度圖像。
【文檔編號】G06T17/00GK104240288SQ201410283599
【公開日】2014年12月24日 申請日期:2014年6月23日 優(yōu)先權(quán)日:2013年6月21日
【發(fā)明者】S·約翰遜, F·佩爾貝, B·施滕格, M-T·范, O·伍德福德, R·蓋拉爾迪, R·奇波拉 申請人:株式會社東芝