【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及点云配准，具体涉及基于多粒度特征匹配的人体非刚性点云配准系统。
技术介绍
1、人体点云配准是计算机图形学和计算机视觉领域中的一个重要问题，广泛应用于无人驾驶、三维重建和医学图像处理等多个领域，其主要目标是通过形变场的变换，将原始点云与目标点云进行精确对齐，以实现高度匹配。
2、传统的人体非刚性点云配准系统主要通过传统的基于优化的方法或基于学习的方法进行匹配，传统的基于优化的方法过优化策略估计变换矩阵，基于学习的方法通过神经网络强大的学习能力可以进一步分为基于特征学习的配准和基于端到端学习的点云配准，很显然这种人体非刚性点云配准系统具有以下不足：1、人体的肢体运动，点云在关节处会出现高铰链变换情况，传统的人体非刚性点云配准系统难以适应这种剧烈变化，易出现对应错误或遗漏，无法保障配准的准确性。
3、2、在某些情况下，体四肢与躯干紧贴，导致点云中肢体出现粘连现象，由于人体点云的高铰链变换和粘连问题，局部几何结构可能发生显著变化或模糊，使得单一粒度的特征难以同时适应不同部位的形变，固定粒度的特征提取可能无法...
【技术保护点】
1.基于多粒度特征匹配的人体非刚性点云配准系统，其特征在于，包括如下模块：
2.根据权利要求1所述的基于多粒度特征匹配的人体非刚性点云配准系统，其特征在于，所述基于全局粒度的概率配准模块，具体过程如下：
3.根据权利要求2所述的基于多粒度特征匹配的人体非刚性点云配准系统，其特征在于，所述加入全局约束，具体过程如下：
4.根据权利要求1所述的基于多粒度特征匹配的人体非刚性点云配准系统，其特征在于，所述基于局部粒度的配准模块，具体过程如下：
5.根据权利要求4所述的基于多粒度特征匹配的人体非刚性点云配准系统，其特征在于，所述...
【技术特征摘要】
1.基于多粒度特征匹配的人体非刚性点云配准系统，其特征在于，包括如下模块：
2.根据权利要求1所述的基于多粒度特征匹配的人体非刚性点云配准系统，其特征在于，所述基于全局粒度的概率配准模块，具体过程如下：
3.根据权利要求2所述的基于多粒度特征匹配的人体非刚性点云配准系统，其特征在于，所述加入全局约束，具体过程如下：
4.根据权利要求1所述的基于多粒度特征匹配的人体非刚性点云配准系统，其特征在于，所述基于局部粒度的配准模块，具体过程如下：
5.根据权利要求4所述的基于多粒度特征匹配的人体非刚性点云配准系统，其特征在于，所述将人体点云形状映射到smpl模版上，具体过程如下：
6.根据权利要求4所述的基...
【专利技术属性】
技术研发人员：李英豪，冯瑶瑶，林予松，赵哲，姚梦圆，李金珂，温露露，
申请(专利权)人：郑州大学，
类型：发明
国别省市：
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