服裝人體模型參數(shù)化分割變形技術(shù)研究進(jìn)展

顧佳雯,王 軍,2

(1.大連工業(yè)大學(xué) 服裝學(xué)院,遼寧 大連 116034; 2.大連工業(yè)大學(xué) 服裝設(shè)計(jì)與工程國家級(jí)實(shí)驗(yàn)教學(xué)示范中心,遼寧 大連 116034)

伴隨著服裝行業(yè)數(shù)字化、智能化的發(fā)展趨勢(shì),三維人體建模及服裝數(shù)字化虛擬技術(shù)得到了快速發(fā)展。基于三維掃描技術(shù)的人體建模方法具有高效率和高精度的特點(diǎn)[1],在人體數(shù)據(jù)分析、三維人體重建以及服裝舒適性模擬等領(lǐng)域都有著廣泛應(yīng)用。隨著三維人體建模技術(shù)的發(fā)展及相關(guān)應(yīng)用的深化,模型重用及根據(jù)不同要求修改現(xiàn)有人體模型成為了近年來服裝領(lǐng)域探索的熱點(diǎn)技術(shù),其中網(wǎng)格模型分割[2]和變形技術(shù)[3]是三維人體參數(shù)化建模研究的重要內(nèi)容,將二者結(jié)合能夠更高效地重建高質(zhì)量人體模型[4]。

為了提高人體模型的重建效率,提高已有模型的利用率,本文從模型應(yīng)用、分割技術(shù)和變形技術(shù)的角度介紹了基于三維掃描技術(shù)重建人體模型的研究進(jìn)展,詳細(xì)分析了三維人體模型分割處理及參數(shù)化變形技術(shù)的研究與應(yīng)用現(xiàn)狀,探討了服裝三維人體參數(shù)化建模的發(fā)展趨勢(shì),以期為服裝人體參數(shù)化建模研究提供參考。

1 三維掃描技術(shù)在服裝領(lǐng)域的應(yīng)用

1.1 三維人體掃描技術(shù)

三維人體掃描技術(shù)為人體體型研究、服裝結(jié)構(gòu)優(yōu)化、服裝三維虛擬設(shè)計(jì)及展示等提供了重要的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。相比傳統(tǒng)手工測(cè)量方法,三維人體掃描技術(shù)極大地改善了人體測(cè)量過程[5]。黃小源等[6]根據(jù)三維掃描技術(shù)得到的數(shù)據(jù)對(duì)人體尺寸進(jìn)行預(yù)測(cè)分析,以獲取難以測(cè)量的重要人體尺寸;成恬恬等[7]通過三維人體掃描獲得人體胸部與腰臀數(shù)據(jù),并對(duì)胸部與腰臀形態(tài)進(jìn)行分析;Kolose等[8]使用三維人體掃描系統(tǒng)獲取人體尺寸,用于開發(fā)軍服尺碼系統(tǒng);段錦等[9]根據(jù)三維掃描得到的女性人臺(tái)數(shù)據(jù)構(gòu)建版型關(guān)系模型,解決了傳統(tǒng)版型設(shè)計(jì)中存在的耗時(shí)長(zhǎng)、代價(jià)高等問題。

三維掃描設(shè)備在測(cè)量時(shí)容易受到多種因素影響,如人體的站姿與晃動(dòng)、設(shè)備掃描的時(shí)間、軟件對(duì)特征點(diǎn)的識(shí)別等[10],掃描得到的模型通常會(huì)存在一些噪聲和孔洞,針對(duì)孔洞修補(bǔ)問題已有許多研究者提出了有效的解決方案。崔文等[11]提出一種激光三角網(wǎng)格曲面點(diǎn)云孔洞修補(bǔ)算法;張藝真等[12]提出一種基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三維掃描點(diǎn)云數(shù)據(jù)孔洞修補(bǔ)方法,能較好地恢復(fù)模型原本的形貌結(jié)構(gòu)。

1.2 基于三維掃描的人體建模與應(yīng)用

基于三維掃描技術(shù)的人體建模是通過處理三維掃描設(shè)備獲取的人體數(shù)據(jù)信息重新建立三維人體模型。重建人體模型的方法主要有NURBS曲面建模、多邊形建模以及混合建模等,不同方法構(gòu)建的模型精度會(huì)存在一定差異。任雨佳等[13]選取Imageware、Geomagic Studio和MeshLab等3種逆向建模軟件構(gòu)建人體前臂模型,分析比較后認(rèn)為NURBS曲面建模與多邊形建模相結(jié)合的方法更適合構(gòu)建三維人體模型。

基于三維掃描技術(shù)重建的人體模型形態(tài)具有很高的真實(shí)性,在三維人體數(shù)據(jù)庫、服裝設(shè)計(jì)、特殊姿態(tài)掃描與測(cè)量、運(yùn)動(dòng)相關(guān)領(lǐng)域的服裝舒適性研究等方面都有著廣泛的應(yīng)用。楊敏等[14]借助三維人體掃描技術(shù)構(gòu)建個(gè)性化數(shù)字虛擬人臺(tái),使用二維展平技術(shù)將三維人臺(tái)展成平面,生成個(gè)性化數(shù)字化的二維矢量服裝樣板圖,有助于實(shí)現(xiàn)從三維人體數(shù)據(jù)到三維服裝的個(gè)性化定制。Ling等[15]基于三維掃描技術(shù)對(duì)50～59歲老年人進(jìn)行測(cè)量,并根據(jù)人體數(shù)據(jù)重建上半身三維模型,為中年女性上半身原型的開發(fā)提供參考。Loercher等[16]考慮到人體的運(yùn)動(dòng)學(xué)需求,根據(jù)掃描得到的不同人體姿勢(shì)模型開發(fā)了基于人體工程學(xué)和運(yùn)動(dòng)導(dǎo)向的尺寸系統(tǒng)。為了更好地分析運(yùn)動(dòng)員技術(shù)動(dòng)作,降低運(yùn)動(dòng)員受傷可能性,關(guān)欣等[17]利用三維人體掃描儀對(duì)自由式滑雪運(yùn)動(dòng)員進(jìn)行三維掃描,通過逆向建模獲得滑雪運(yùn)動(dòng)員的三維人體曲面模型(圖1)。Wu等[18]利用三維人體掃描技術(shù)建立女性潛水姿態(tài)模型,通過模型數(shù)據(jù)分析,輔助設(shè)計(jì)者優(yōu)化潛水服功能設(shè)計(jì),進(jìn)一步提高客戶體驗(yàn)。為進(jìn)行防護(hù)服的運(yùn)動(dòng)性結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì),Feng等[19]借助三維掃描儀對(duì)18名年輕男性進(jìn)行掃描,采用手臂最大屈度、左腿最大屈度、深蹲和手臂懸垂等4種姿勢(shì),獲取人體不同體位的皮膚拉伸數(shù)據(jù),為提升防護(hù)服舒適度提供了理論依據(jù)。

圖1 重新造型后的運(yùn)動(dòng)曲面模型

2 三維人體模型參數(shù)化分割技術(shù)

重建的三維人體模型缺少足夠的結(jié)構(gòu)特征和語義信息,將三維人體模型進(jìn)行分割處理,有助于模型的后續(xù)分析、處理和應(yīng)用,如模型的檢索、識(shí)別和參數(shù)化變形等。網(wǎng)格模型分割是通過算法將三維網(wǎng)格分割為獨(dú)立的部件或面片,對(duì)于三維人體模型主要使用基于部件的分割方法,將人體模型分割為有意義的部件[2]?；诓考姆指罴夹g(shù)包含基于體積的分割[20]、基于表面的分割和基于骨架的分割[21],根據(jù)使用的技術(shù)不同可以將三維人體模型分割方法分為基于幾何的方法和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法。

2.1 基于幾何的人體模型分割方法

基于幾何的模型分割方法依賴于網(wǎng)格模型的各種幾何特征,如頂點(diǎn)曲率、測(cè)地距離、形狀直徑和法向量夾角等。區(qū)域增長(zhǎng)是一種基于曲率幾何特征的經(jīng)典網(wǎng)格分割算法,該方法能夠提供很好的邊界信息和分割結(jié)果,但是對(duì)表面細(xì)節(jié)、網(wǎng)格噪聲極為敏感,過度分割的問題比較嚴(yán)重,所以通常需要進(jìn)行邊界優(yōu)化和區(qū)域合并等操作。Yang等[22]為解決存在的過度分割問題,設(shè)計(jì)了一種改進(jìn)的區(qū)域合并算法,該方法在提取三維特征時(shí)將二面角作為幾何標(biāo)準(zhǔn),能夠在人體模型上獲得很好的分割效果。為了降低計(jì)算的復(fù)雜度,提高模型分割的速度,黎琳等[23]提出了一種融合語義與幾何特征的人體模型分割方法,利用測(cè)地距離獲取人體外層關(guān)鍵點(diǎn),使用基于內(nèi)部空間體積檢測(cè)的層次結(jié)構(gòu)分析方法,提取多姿態(tài)模型的統(tǒng)一結(jié)構(gòu)特征,分割后的人體模型保留了拓?fù)涮卣餍畔?分割結(jié)果接近真實(shí)人體關(guān)節(jié),效果如圖2所示。

圖2 不同姿態(tài)的人體模型結(jié)構(gòu)分割效果

譜方法也屬于幾何方法的范疇,基于譜的劃分算法包括控制拉普拉斯矩陣特征向量、特征值及特征空間投影。Theologou等[24]創(chuàng)建了包含三角形面和分割面片幾何關(guān)系的異構(gòu)圖,通過對(duì)異構(gòu)圖的拉普拉斯矩陣特征向量聚類完成分割;Zhang等[25]通過構(gòu)造具有更多語義信息的拉普拉斯矩陣,設(shè)計(jì)了一種新的譜聚類算法;謝昊洋[26]提出了一種融合網(wǎng)格顯著性的拉普拉斯算子,采用了自動(dòng)判定譜域分割數(shù)目的方法,利用譜聚類對(duì)人體模型進(jìn)行分割,基于譜的劃分算法對(duì)三維人體模型分割均獲得了較好的效果。

2.2 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的人體模型分割方法

三維人體模型網(wǎng)格由頂點(diǎn)和面組成,網(wǎng)格分割就是對(duì)網(wǎng)格頂點(diǎn)或者面進(jìn)行分類,基于機(jī)器學(xué)習(xí)的人體網(wǎng)格模型分割方法是指借助計(jì)算機(jī)科學(xué)、概率統(tǒng)計(jì)和決策論等理論,實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)格頂點(diǎn)或面的分類?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)的分割方法是處理人體模型外表復(fù)雜性的主要方法,該方法復(fù)雜度高,對(duì)數(shù)據(jù)集的規(guī)模和質(zhì)量的依賴性較大。事實(shí)上,大多數(shù)據(jù)集中對(duì)于復(fù)雜人體模型的語義標(biāo)簽過于單一,但已有研究借助多樣化數(shù)據(jù)集標(biāo)注的方法,來解決機(jī)器學(xué)習(xí)中缺乏數(shù)據(jù)的問題[27]。機(jī)器學(xué)習(xí)方法按其實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)不同可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí),目前的人體模型分割研究經(jīng)常使用監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)這2種方法。

監(jiān)督學(xué)習(xí)是指使用帶有標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練,常見的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法有隨機(jī)森林、線性回歸和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。Guo等[28]提出了第1個(gè)用于網(wǎng)格分割的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),從三維網(wǎng)格中提取多種傳統(tǒng)的幾何描述子,在人體模型上采用圖像卷積網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取及分割,人體網(wǎng)格模型分割效果如圖3所示?；诠趋赖姆指罘椒ㄝ^適用于有關(guān)節(jié)聯(lián)接的物體,因此該方法能夠在人體模型上獲得較好的分割效果,且不易出現(xiàn)過度分割的問題。為了獲得模型分割塊的語義,羅閃等[29]基于模板骨架的分割標(biāo)簽自動(dòng)確定模型分割塊的數(shù)量,通過曲率將模型分成特征明顯和不明顯的區(qū)域,最后實(shí)現(xiàn)了對(duì)稱可區(qū)分的三維人體模型的語義分割,效果如圖4所示。

圖3 基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人體網(wǎng)格分割效果

圖4 對(duì)稱可區(qū)分分割方法的可視化結(jié)果

無監(jiān)督學(xué)習(xí)的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)沒有任何的標(biāo)簽和輸出,其目的是對(duì)原始數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行深入分析,找出數(shù)據(jù)間存在的規(guī)律與關(guān)系。李珩等[30]提出了一種基于熱核的網(wǎng)格分割方法,將閥值分割與凝聚聚類相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)對(duì)不同姿勢(shì)三維人體模型的部件分割。Shu等[31]借助深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò),從三維曲面的低級(jí)特征中獲得高級(jí)特征空間,使用高斯混合模型算法和圖割算法,實(shí)現(xiàn)了無監(jiān)督的三維人體模型的分割。楊軍等[32]針對(duì)目前分割時(shí)人為設(shè)定過多參數(shù)的問題,提出一種基于拓?fù)涑掷m(xù)性和熱親和度矩陣的模型分割方法,在給定分割部件數(shù)的前提下,自動(dòng)選取不同姿態(tài)模型的顯著特征點(diǎn),計(jì)算時(shí)間明顯優(yōu)于常用的測(cè)地距離法,人體模型分割效果如圖5所示。

圖5 基于熱親和度矩陣分割特殊姿勢(shì)人體模型結(jié)果

三維人體模型分割研究的創(chuàng)新多體現(xiàn)在改良模型的分割效果和速度等方面。提高三維模型分割的速度和魯棒性,使其適應(yīng)多姿態(tài)人體模型以及結(jié)合多種技術(shù)提高分割準(zhǔn)確度,降低對(duì)噪聲等因素的敏感性等都是目前研究的焦點(diǎn)問題。

3 三維人體模型參數(shù)化變形技術(shù)

應(yīng)用參數(shù)化三維人體模型變形技術(shù),可以獲得大量的不同尺寸數(shù)據(jù)的人體模型?，F(xiàn)有的參數(shù)化人體模型已經(jīng)具備了較強(qiáng)的表達(dá)能力,可以通過學(xué)習(xí)和訓(xùn)練擬合人體體型以及不同姿態(tài)下的形變,為三維人體模型重建提供了有效的先驗(yàn)知識(shí)。常見的參數(shù)化人體模型有SCAPE模型、SMPL模型[33]和SMPL-X模型[34]等。目前較為常用的三維人體模型參數(shù)化變形方法主要是基于空間變形和骨骼蒙皮變形技術(shù)。

3.1 空間變形技術(shù)

空間變形具有直觀、自然的特點(diǎn),用戶可以通過點(diǎn)、曲線、曲面等簡(jiǎn)單要素來控制復(fù)雜物體的形狀。修毅等[35]針對(duì)參數(shù)化人體模型在變形精度和個(gè)性化表現(xiàn)方面存在的問題,提出了一種腰部曲線參數(shù)化變形算法,能夠驅(qū)動(dòng)腰部、手臂和下肢等圍線起伏較小的身體部位變形;針對(duì)女體胸圍曲線的突出特征提出了一種新算法[3],進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)了女性胸圍、臀圍處的復(fù)雜變形。

現(xiàn)有研究在生成不同體型的人體模型時(shí),經(jīng)常采用先分割出人體部位,再對(duì)部位進(jìn)行變形的方法。黃新等[36]對(duì)人體模型進(jìn)行圖元?jiǎng)澐痔幚?利用圖元方向變形方法生成不同的人體體型,建立的人體模型具有很高的準(zhǔn)確度與平滑度。任洋甫等[4]提出了基于測(cè)量模型語義驅(qū)動(dòng)模型變形的方法,將人體模型分割成軀干、左右腿、左右臂等5個(gè)部分,借助主成分分析降維,設(shè)計(jì)了一款三維人體模型語義變形軟件,但所創(chuàng)建的人體模型的真實(shí)性還有待提高。為展示不同體型穿著虛擬服裝的效果,Peng等[37]借助軸向變形和徑向變形算法,對(duì)人體模型的頭部、身體、左右臂、左右腿等6個(gè)部位進(jìn)行變形,最終實(shí)現(xiàn)了局部和整體模型的高效率變形,人體模型不同變形效果如圖6所示。

圖6 變形生成的不同人體模型效果

自由變形算法是空間變形技術(shù)的典型算法之一,該方法能夠?qū)?fù)雜的網(wǎng)格模型進(jìn)行快速、靈活的粗略變形,但變形結(jié)果的隨意性較大。丁猛[38]將人體分割為手臂、腿部和軀干部位,使用約束變形算法控制軀干部位圍度變形,采用自由變形算法改變手臂和腿部的高度,變形得到的三維人體模型與真實(shí)人體差距較大(圖7)。顧乃林等[39]提出一種基于徑向基函數(shù)的網(wǎng)格變形方法,通過增加一定數(shù)量的空間離散控制點(diǎn),實(shí)現(xiàn)快速改變?nèi)梭w模型局部形態(tài),該方法比自由變形算法更為靈活。

圖7 人體變形效果

3.2 骨骼蒙皮變形技術(shù)

骨骼蒙皮變形技術(shù)是在網(wǎng)格內(nèi)綁定一組骨骼,模型上的點(diǎn)會(huì)隨著骨骼的運(yùn)動(dòng)而運(yùn)動(dòng),三維人體模型的變形在骨架約束下會(huì)更加平滑且趨于實(shí)際變化[40]。骨骼提取是骨骼蒙皮變形技術(shù)中的重要研究?jī)?nèi)容,于瑞云等[41]提出了一種骨骼提取方法,能夠獲得高精確度和高魯棒性的人體關(guān)節(jié)骨骼。骨骼蒙皮變形技術(shù)能夠真實(shí)的模擬人物動(dòng)作,在影視動(dòng)畫、虛擬現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域應(yīng)用較多[42]。

常用的骨骼蒙皮算法包括線性蒙皮算法和對(duì)偶四元數(shù)線性混合算法。林俊聰?shù)萚43]綜合應(yīng)用線性混合蒙皮算法和對(duì)偶四元數(shù)混合蒙皮算法,建立人體模型頂點(diǎn)和三維服裝頂點(diǎn)的聯(lián)系,開發(fā)了一個(gè)面向高級(jí)定制的虛擬服裝展示系統(tǒng),可通過輸入胸圍、腰圍和臀圍等參數(shù)自動(dòng)生成個(gè)性化人體模型,實(shí)現(xiàn)360°觀看人體模型穿著不同虛擬服裝的效果,人體參數(shù)化界面如圖8所示。朱紅強(qiáng)等[44]設(shè)計(jì)了一種自動(dòng)化蒙皮算法,通過對(duì)骨骼參數(shù)的縮放實(shí)現(xiàn)人體體型的調(diào)節(jié),避免了體型調(diào)節(jié)與模型動(dòng)畫之間的沖突,并借助基于單張照片的三維人臉重建算法,降低了人體模型制作成本。

圖8 人體參數(shù)化控制界面

在骨骼蒙皮變形技術(shù)中,高質(zhì)量的三維人體模型形變基于準(zhǔn)確、合適的蒙皮權(quán)重計(jì)算,但是即使有精確的權(quán)重值,線性混合蒙皮算法仍會(huì)出現(xiàn)皮膚塌陷等問題。為了改善上述問題有界雙調(diào)和權(quán)重方法的提出,使得模型變形更加平滑,被廣泛應(yīng)用于人體模型變形[45];對(duì)偶四元數(shù)蒙皮算法有助于保持原始變形的剛性,避免人體出現(xiàn)塌陷、包裹紙效應(yīng)等情況;將有界雙調(diào)和權(quán)重與對(duì)偶四元數(shù)混合蒙皮相結(jié)合,可以獲得較好的人體網(wǎng)格形變效果[46]。Yao等[47]提出了基于有界雙調(diào)和權(quán)重和骨骼蒙皮的變形算法,實(shí)現(xiàn)在保護(hù)網(wǎng)格細(xì)節(jié)的同時(shí)快速獲得與實(shí)際人體相似的人體模型,避免了變形產(chǎn)生的細(xì)節(jié)畸變和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)變化等問題。雙調(diào)和方法在提升模型性能的同時(shí),也增加了訓(xùn)練時(shí)間[48],未來還需要進(jìn)一步探索提高訓(xùn)練效率的方法。

三維人體模型的幾何特征復(fù)雜,變形的難度較大。不同的變形方法各有其適應(yīng)性,空間變形方法適用于實(shí)現(xiàn)人體模型形態(tài)或表面細(xì)節(jié)的變形,骨骼蒙皮變形技術(shù)更適用于人體的不同姿態(tài)變形,研究者們?yōu)楂@得更高質(zhì)量的人體模型變形效果,結(jié)合多領(lǐng)域的不同技術(shù),不斷探尋更高效的參數(shù)化三維人體模型變形方法。

4 結(jié)束語

本文詳細(xì)介紹了三維人體掃描技術(shù)、基于三維掃描技術(shù)重建人體模型及其在服裝領(lǐng)域的應(yīng)用情況,從基于幾何和機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)角度介紹了人體模型網(wǎng)格分割研究的現(xiàn)狀,并對(duì)人體參數(shù)化建模常用的空間變形和骨骼蒙皮變形方法進(jìn)行了具體分析,指出了現(xiàn)階段各方法存在的不足與改進(jìn)方向。

三維人體模型分割與變形技術(shù)是服裝人體參數(shù)化建模的關(guān)鍵技術(shù),通過應(yīng)用相關(guān)技術(shù)有效提高了服裝人體模型的精確度和建模速度。基于多學(xué)科融合的三維人體模型分割變形技術(shù)將成為未來該領(lǐng)域研究的主要趨勢(shì),特別是機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)技術(shù)的迭代發(fā)展,將大幅度提升服裝三維人體模型的仿真效果,為服裝數(shù)字化技術(shù)縱深發(fā)展奠定基礎(chǔ)。