一、一种基于模型的人体建模系统（论文文献综述）
刘伟伟[1]（2021）在《基于人工蜂群点云配准的人体静态建模》文中研究指明近些年来,随着计算机视觉技术的不断改进,三维人体建模也不断的在医疗影像、工业建模、智能机器人等领域蓬勃发展。在扫描获得点云数据时,由于受扫描设备与环境的影响,点云数据中一般都会存在噪声点。而三维建模中配准技术又是最重要的一步,配准精度的优劣往往受点云数据质量与特征点精度的影响。在配准过程中由于特征点的多样以及配对速率的问题,往往导致不能取得较为准确的特征点对,直接影响了后期配准效果,降低了模型真实度。因此需要对点云数据进行去噪和特征点对的精确提取与配准,最终获得精度较高较为完整的三维人体模型。针对三维建模时对于点云精度要求较高的问题,本文提出了滤波去噪算法和最小二乘去噪算法的两步相结合的去噪方法,利用滤波去噪可以很好的去除模型边缘处和扫描背景中的一些噪声点,首次滤波去噪后再结合最小二乘法来进行二次去噪处理,去掉一些对配准无用的噪声点并且很好的保证了人体模型中基本特征的存在,很好的提高了后期点云配准的效率,缩短了配准的时间。针对配准过程中寻找特征点时间较长,本文首先利用点云微切平面中点的曲率信息来区分凹凸性,利用凹凸性找到模型中的特征点。极大的降低了后期需要配准的特征点数量,缩短了配准时间和计算成本。针对配准过程中需要较高精确度特征点的问题,本文提出了一种基于人工蜂群算法配准的人体建模技术,通过曲率信息特征点的随机选取,完成仿射变换矩阵的计算,然后根据变换后对应特征点之间的矢量关系找到最近最优的特征点对,最后计算特征点对法向量之间的夹角,并以夹角作为蜂群算法中的目标优化函数,从而不断迭代得到待配准点云中的最优匹配特征点,进而求得最优变换矩阵,最终驱动完成整体模型的配准,此算法能够极大的减少错误特征点对模型配准时产生的影响,从而最终完成模型的建立。本文利用人体点云模型进行配准实验,最终的实验结果表明,本文提出的两步相结合的去噪办法能够很好的减少离群噪点降低对后期配准的影响。再利用曲率信息寻找特征点并结合人工蜂群的目标函数迭代寻找最优的特征点对,最终实现人体模型的配准与建立。通过与其他配准建模算法的比较,本文提出的方法可以取得更好的配准效果最终完成人体建模。
王琪[2]（2020）在《基于VR的服装搭配展示系统的设计与实现》文中认为随着互联网的不断发展,VR市场总体发展向好,理论逐渐完善,开发应用领域广泛,基于VR技术的项目工程越来越多,服装领域的研究与实践也越来越丰富。通过对现在的市场与现有研究成果的分析,决定基于VR技术实现服装搭配展示系统,在提供服装搭配推荐方案的同时,构造三维空间展示服装,使用户能够根据自己的选择观看到服装搭配的效果,为服装领域有该需求的用户提供一种新的方式。本文研究开发的是通过对专家知识以及历史经验集合的服装搭配知识总结,选择人体肤色与着装场合作为服装色彩与款式的影响因素,来设计本系统的服装搭配法则,并将服装搭配法则转换为计算机图像数据,提供服装搭配推荐方案;使用Maya建模技术实现三维模特与服装的制作,利用Photoshop图形处理软件制作仿真的人体肤色与服装色彩材质;建立模型材质数据库;结合VR技术,设计第一人称视角的漫游方式,实现人机交互,提高用户沉浸感;利用Unity软件实现服装搭配展示系统的用户操作界面开发与场景优化。本系统设计实现的功能:模特肤色更换,推荐服装上下衣的颜色,根据着装场合推荐服装款式,服装立体展示,场景漫游交互。
艾容羽[3]（2020）在《基于图形和图像的人体胸腰部曲面建模研究》文中研究指明三维人体曲面建模是计算机图形学和图像处理领域研究的热点之一,在3D服装CAD、虚拟仿真系统和游戏动画领域,3D人体建模是亟需解决的问题。三维人体重建技术是实现3D服装设计、服装CAD、虚拟试衣技术的基础。在服装产业逐渐数字化、智能化的趋势下,三维人体建模成为服装数字化的研究焦点,同时也存在许多问题,成为研究的瓶颈。目前对三维人体建模技术的研究,结合服装专业知识和人体特点的研究有很多,但是大多是通过图形点云数据进行建模,或者是通过二维图像进行,单一通过其中一种建模都有其自身的局限性。同时对于人体特征截面轮廓曲线建模大多是通过单一的曲线拟合,拟合优度不高是主要的问题。本文针对服用三维人体建模的研究状况,以160/84A标准女装人台模型为研究对象,采用分段拟合的思想建立人体胸腰部特征曲线模型,主要研究内容如下:（1）运用图形处理技术中的基于人体特征点的人体胸腰部特征截面定位及提取算法设计。基于服装工程学和人体工效学,设计算法进行基于特征点的人体胸腰部特征横截面定位,得到胸腰部特征点及特征截面的位置,提取出了特征横截面的点云数据集。（2）运用图形处理技术中的基于曲面曲率的人体胸腰部特征曲线分段拟合算法设计。采用分段不同拟合方法对特征曲线进行模型构建,有多项式拟合和样条拟合,可提高拟合优度,从而可提高后期图形验证工作的准确度。（3）基于图像处理技术提取人体正面和侧面的外轮廓,对基于图形技术拟合的人体曲线模型进行验证。首先选择胸围曲线为例,将拟合值与实际参考值进行对比和误差分析,进行基于长度的拟合度检验;然后结合MATLAB对二维图像进行处理提取的边缘,利用图形与图像的比例关系将纵截线进行叠加对比,最终验证所建曲线模型的有效性。本研究进行分段拟合曲线模型的构建,并通过图像数据对图形数据进行验证,为服装个性化建模与智能打板技术的结合做基础性工作。
张皓若[4]（2020）在《基于SMPL模型的三维人体建模及其应用研究》文中研究指明三维人体建模技术在游戏开发、影视动画制作、虚拟试衣等领域都有着广阔的应用前景。由于人体结构复杂多变、表面的非刚体运动较多,目前高精度的三维人体建模方法主要依赖于复杂且昂贵的多视角相机系统或激光扫描仪来进行数据采集与处理。随着SMPL模型的提出,利用该模型所提供的人体先验约束可以将复杂的三维重建问题转化为一系列参数的优化求解问题,因此如何利用SMPL模型提供的约束来对人体进行有效、便捷的三维数字化建模成为了学者们不断探讨的问题。在上述背景下,本课题围绕基于SMPL模型的三维人体建模这一主题,主要研究如何利用单个传感器设备采集的不完整信息来对模型参数进行优化求解,具体工作可总结如下:（1）基于单幅RGB图像的三维人体姿态建模。为了解决现有的基于SMPL模型的人体姿态建模算法容易出现误差、模型参数估计不准确等问题,本文将基于优化和基于深度学习的姿态建模算法相结合:首先利用深度卷积神经网络从图像中提取模型参数作为初始值,随后利用人体轮廓、二维关节点、人体身高等约束来对模型参数进一步优化求解,从而得到更加精确的人体三维姿态和体型。为了验证所提方法的有效性,将同类算法在真实数据和公开数据集上进行了评估,实验表明所提方法能够有效地将优化算法和深度学习算法两者的优势结合,提高三维人体姿态建模算法的精度,实验同时利用所提方法进行了人体部位解析的应用效果展示,以支撑相关的应用研究。（2）融合RGBD信息的三维人体姿态建模。在基于单幅RGB图像的人体姿态建模工作的基础上,通过融合深度信息来解决因二维图像深度信息的缺失而导致的姿态求解结果不唯一的问题:首先使用Kinect相机采集单帧人体彩色图和深度图并生成点云数据,然后对点云进行背景分割、去噪等操作,获得高质量的人体单侧点云;再使用基于单幅RGB图像的三维人体姿态建模算法获得初始模型,并将其与点云进行预配准;最后,基于这些数据,使用K近邻算法确定初始模型与人体点云的点对应关系,再利用点云与模型的距离约束对模型参数进行优化,从而准确估计出复杂姿态下的人体的姿态和体型。通过对实验采集的真实人体数据进行定性与定量的分析,验证本文方法具有精度高、实验环境简单等特点,能够得到精确的人体三维姿态与体型。最后利用所提算法结合服装布料模拟软件进行了虚拟试衣的应用效果展示。（3）基于RGB视频的三维动态人体建模。基于单幅RGB图像的三维人体姿态建模算法在人体自遮挡严重时容易出现误差,在处理视频时容易出现运动不连贯等问题。为了解决上述问题,同时使得SMPL模型能够包含更多的纹理细节,采用一种基于RGB视频序列的三维动态人体建模方法:首先对RGB视频序列的每帧图像进行人体姿态建模,然后利用视频序列的帧间连贯性对视频全部帧的姿态建模结果进行误差纠正,使组成的姿态序列更为准确流畅;再利用SMPL模型的变形原理,将视频每帧的人体轮廓锥体变换成标准的T型姿势,最后利用多个轮廓锥体组成的可视外壳的约束求解SMPL模型的顶点偏移量,得到一个包含纹理信息的人体模型。对真实环境下采集的人体数据进行了实验,实验结果表明所提方法能够对RGB视频中任意简单姿势的动态人体进行三维建模。另外由于生成的人体模型可以通过参数的改变进行动画驱动,实验中结合所提姿态建模算法进行了人体动作模仿的应用效果展示。
张广翩[5]（2020）在《基于二维点云的三维人体建模研究》文中指出在虚拟试衣、3D游戏、3D电影等相关领域,均离不开三维人体数字化建模的研究。特别是在服装设计、服装订购、虚拟试衣等行业,三维人体建模的精度直接影响后期的效果。在服装应用领域中,均可以通过三维人体建模技术,创建出符合人体真实形态的三维模型,利用虚拟人体进行服装的审视和检查,以便服装正式上身之前,能够及时地发现并解决问题,从而减少不必要的成本浪费。因此,如何快速、逼真的构建出与真实人体形态相像的数字化三维模型具有重要的研究意义。主要研究工作如下:首先,为了增强三维人体模型库中不同形态的人体信息,引入一种便捷的数据增强技术,即首先训练一个人体重要部位比例到PCA系数的神经网络,再通过编辑人体不同部位的比例来快速生成三维人体数字化模型。将增强之后的人体模型库进行分类处理,挑选具有代表性的三维人体模型作为实验的数据来源。其次,本文提出了一种新型的三维人体建模方法,该方法不仅能够处理均匀取样的二维点云,同时也能够处理二维缺失点云。传统方法中根据点云进行三维人体重构的过程通常以三维点云为研究对象,然而本文提出以二维点云为基础进行三维人体模型的快速重构。同时考虑到由不完整的三维点云重建完整的三维人体网格模型是具有挑战性的问题,因此本文方法中通过对二维点云进行破裂处理从而模拟二维点云的破损和残缺状态,使得算法能够处理不完整的二维点云图。主要内容包括:对二维点云进行破裂处理,建立一个由人体二维点云图像和黑白二值图相对应的数据集,并训练一个由前者生成后者的生成对抗网络模型,随后使用该模型将二维点云图转化为相应的黑白二值图;将上述预测出的黑白二值图输入一个训练好的卷积神经网络中,用于评估二维图像到三维人体模型重构的效果;大量的实验结果表明,本文方法重建出的三维人体模型能够有效实现视觉上的真实感,为了对重建后的精度进行定量的分析,选用人体特征里最具有代表性的腰围和胸围特征作为误差评估。同时为了进一步突出本文方法基于缺失点云重建三维模型的有效性,引入了对比实验,将本文方法与传统的曲面重构算法进行了比较分析,实验结果表明,基于二维破裂点云重建三维人体模型的效果优于基于不完整的三维点云重建三维人体网格模型效果。
张喜景[6]（2019）在《基于3D虚拟技术的服装合体性评价研究 ——以韩国女性体型变化为例》文中研究说明随着信息技术的发展,电子商务技术在服装领域运用趋于成熟。然而,运用信息技术在服装某些方面需要进一步深化的,如:不能有效评估服装合体性效果。目前对服装合体性评价,主要通过虚拟试衣技术来完成。市场上有许多虚拟试衣程序,用于“在线”往往能体现穿着视觉效果,通过虚拟试衣,消费者选择他们喜欢的服装,主要在色彩、图案和款式方面,而对于服装合体性的评估,将要通过其他技术路径来实现。应用虚拟试衣程序,需要建立在准确的服装合身评估的基础上。由于服装的变形率和压力变化,体现了服装的紧身、变形的程度,这也是检验判断服装合体性要素之一。我们通常用于预测结果是取决于专家的主观性,并没有客观的判断标准。因此,有必要寻找到一种客观、准确的服装合体性评价标准和方法。本文针对于3D虚拟试衣系统中的服装合体性问题,提出服装合体性评价细则及测量方法,设计服装合体性的定量指标,建立评价模型。通过该应用系统,使客户在线购物时能够客观地判断服装的对自己的合体程度,这样能够让给客户即时购买到最合身的服装。论文研究的主要内容如下:（1）韩国成年女性标准体型分析以近十年“Size Korea”韩国成年女性人体测量调查数据为基础,收集选取了2004-2015年间年龄在19-29岁共1882个测体样本,每个样本测量了81个项目。应用因子分析得出表征韩国成年女性体型特征的4个因子,进而通过聚类分析得出7个代表性体型。应用回归分析得到各个代表性体型的特征尺寸,将其作为三维虚拟人体建模的基本数据。（2）三维虚拟人体建模及标准体型系列可变形模型建立基于韩国成年女性的标准体型数据,设置人体尺寸控制部位的基准点和基准线,构建控制虚拟人体模型建立的系列参考线尺寸,应用Maya多边形技术,在建立韩国成年女性标准体型的三维虚拟人体模型的基础上,形成在形状和数据方面更加精准、表征当代韩国成年女性体型变化特征的虚拟人体模型。参考服装线放码的方法,研究虚拟人体控制部位尺寸的变化规则,应用分析所得韩国成年女性各体型系列特征尺寸变化规律,控制虚拟人体尺寸变化幅度,应用Maya的融合变形技术,生成系列可变形虚拟人体模型。（3）服装合体性评价指标及权重研究传统服装合体性评价依赖评价人员的专业知识和经验,以及穿着者的主观感受,缺乏关于服装合体性的客观评价标准和量化方法。基于服装合体性的相关理论和研究分析,本文将服装合体性定义为:具有良好的整体平衡性,服装结构线处于和人体相对应的位置,有适当的运动及造型松量,没有明显不必要的褶皱。基于专家小组开展德尔菲法（Delphi）调研,对服装合体性提出4个评价指标:平衡性、线条匹配、松量程度、外观褶皱程度。应用层次分析法的配对比较定量分析评价指标的重要程度及影响力,从而确定本文服装合体性4个评价指标的权重系数。（4）基于虚拟试衣环境的服装合体性多属性决策评价模型研究针对4个服装合体性评价指标,结合虚拟试衣环境下人体的着装状态,分别提出各评价指标的定量测量和判定分析方法。以虚拟着装状态的正面、侧面及背面,虚拟服装下摆线、腰围线的视觉平衡程度作为服装平衡性的判定依据。比较服装上的基础线和人体相关部位的匹配程度,判定服装线条匹配合体性。运用模糊数学进行服装松量合体性的评价,建立松量等级的隶属函数关系及判定方法。通过分析虚拟服装图像的灰度,绘制图像灰度变化的波动图,计算波动曲线的均值标准差,用来表征褶皱的大小程度的评判依据。由此获得前述服装合体性4个评价指标的量化结果,但由于各指标量化结果的量纲不同,应对各指标的量化结果进行标量化处理,处理后的标量值乘以相应权重系数,综合计算多属性决策模型的评价结果。（5）评价模型的应用及评价结果表征的可视化设计随机提取1个人体测量样本的测体数据,应用本文提出的虚拟人体建模和变形方法,快速生成符合个体体型特征的标准虚拟人台。选择一款连衣裙进行虚拟试衣实验,获得各评价指标的量化测量或判定结果,代入多属性决策评价模型,计算最终服装合体性评价结果。鉴于模型评价结果为用百分比表征的合体程度量化数值,不便于消费者认知服装合体性评价的内容和结果,对评价结果进行可视化界面设计,基于Visual Basic程序,实现自动计算服装合体性多属性决策评价结果,根据虚拟试衣的穿着状态,呈现评价结果,便于消费者直观了解和认知服装穿着合体性情况。
曾岩[7]（2019）在《基于高斯过程自回归学习的人体运动意图理解及下肢外骨骼主动柔顺性研究》文中指出针对人体运动功能增强和重建的各类助力/助行外骨骼机器人已经应用于助老助残、康复医疗和国防军事等领域。该类人机系统通过生物、计算、控制、机械等技术的有机融合与深度协作、人机物理接触实现人体和可穿戴设备的有机协作,达到实时感知、动态控制、人机共融和信息服务等目的。然而其与人体运动的自然和谐仍不可能,并一直是该领域公认的热点和难点。因此,本文以高斯过程自回归模型为基础,探究人体连续运动在时间序列上的内在关联特性;集成演进系统理论,应对人体运动的不规则性,从而实现人体运动意图自然、快速和准确的理解,在此基础上提升人体-外骨骼系统主动柔顺性。具体地,本文从肌电信号（EMG信号）特征提取出发,通过应用Hill骨骼肌模型和半唯象模型,建立人体-外骨骼耦合动力学模型,进而构建了可以用于人体运动意图理解的状态空间模型;基于人机力交互接口,利用高斯过程自回归模型实现多源信息融合;通过应用演进系统理论,针对系统输入中生理信号的不稳定性和人体运动的不规则性,增强系统的适应性,实现了对人体运动意图的精确识别和理解;开发了用于EMG特征提取的卷积神经网络,提出了基于混合深度学习的外骨骼智能控制策略,并完成了初步的主动柔顺性控制实验。本文的主要研究工作和成果可以归纳为以下几个方面:一、EMG信号特征提取算法研究。针对人体-外骨骼系统对EMG信号特征提取实时性的需求,为提高特征提取算法的计算效率,从信号相图入手,分析椭圆特征中长轴与坐标轴夹角的变化规律,将相对复杂的椭圆面积的计算转化为较为简单的椭圆外接矩形面积的计算。在保证提取精度的前提下,大幅提升了算法的计算效率。并借助深度学习方法,以EMG信号经过短时傅里叶变换的结果为输入,利用卷积神经网络,实现了对信号特征提取算法效果的进一步提升,二、人机力交互接口与人体-外骨骼系统状态空间模型的建立。针对现有人体-外骨骼系统模型中忽略了交互力对系统影响的不足,基于包括Hill模型和半唯象模型在内的骨骼肌生物力学模型,构建了基于关节前向动力学模型及人机交互力产生模型的系统状态空间模型。进一步,针对生物力学模型本身参数数量过多、获取困难且对人体状态变化十分敏感的不足,分别对状态方程和测量方程应用高斯自回归过程和神经网络方法,增加系统的灵活性和自适应性;并在此基础上利用无迹卡尔曼滤波实现系统闭环预测,最终完成对人体关节运动角度和角速度的学习和预测。三、基于演进系统和高斯自回归过程的人体运动意图理解。针对以肌电信号为基础的人体运动意图理解系统中EMG信号的不稳定性和人体运动的不规则性,借助演进系统理论,利用高斯过程非线性自回归模型揭示人体连续运动的内在关联特性,并通过检测预测结果中误差和置信区间的大小,在系统动态特征发生变化时通过对信息数据集中元素的更新,实现模型对系统概念漂移的有效抑制,完成系统动态特征的实时自适应。在此基础上,针对人体运动意图研究中关节角度和关节力估计等重点难点环节,构建了从EMG信号到关节力/力矩,以及从EMG信号、交互力信号到关节角度的自回归模型,实现其在不规则运动模式下的学习和预测。四、基于混合深度学习的外骨骼柔顺性研究。针对人体-外骨骼系统难以实现自然交互的问题,首先基于建立的人体-外骨骼耦合动力学模型,确立人机交互阻尼为判断人机系统柔顺性水平的另一个评价标准;进而借助深度学习算法,利用卷积神经网络,从EMG信号的短时傅里叶变换结果中提取得到肌肉的激活水平,结合人机交互力,运用基于演进系统理论的高斯过程自回归模型,通过结合参数模型和非参数模型的优势,实现对人体运动意图的精确预测;并在此基础上,构建基于混合深度学习的外骨骼主动柔顺性控制策略。通过自制的信号采集系统与下肢外骨骼机器人,完成对提出方法有效性的初步验证。
李保和[8]（2019）在《舰船设备维修人机工效量化评估关键技术研究》文中提出随着计算机虚拟维修技术的飞速发展,虚拟维修技术在舰船设备维修性分析中逐渐得到重视。由于舰船内部空间狭窄、结构复杂,舰船设备的维修性需要充分考虑维修人员的舒适性因素。现有的舰船维修性分析与维修仿真技术仍然存在诸多不足,主要问题体现在维修工艺构建繁琐与人机工效评估效率低两个方面。针对上述问题,本文分析了虚拟维修中与人机工效评估相关的仿真技术,并对人机仿真的关键技术进行了深入研究,主要内容包括数字人体模型、维修动作库、人机工效评估方法以及仿真过程动态评估技术。首先,本文基于DELMIA虚拟人体模型结构尺寸与国标GB/T10000-1988人体尺寸数据,采用CAA C++二次开发的方法,完成了一种符合中国人体尺寸特征的舰船维修人体模型的开发。其次,本文在多刚体人体运动学模型研究的基础上,建立了一种18环节的虚拟人运动学模型,提出了一种基于人体运动链的动作分类与建模方法,利用CAA技术实现了虚拟人动作封装、动作重用以及动作库设计与开发。然后,本文以影响人体生物力学疲劳感的关节运动因素作为评估指标,提出了一种基于模糊理论的人体舒适度评估数学模型。此外,本文还研究了基于CAA技术的DELMIA Process仿真过程信息采集方法,在此基础上完成了面向维修仿真的人机工效评估系统模块的开发。最后,通过构建维修工艺仿真实验,采用仿真实例说明本文开发的人机仿真工具的实用性,仿真结果验证了本文的舒适度评估模型的正确性与有效性。
石美红,刘英,赵雪青,高全力[9]（2019）在《虚拟试衣中人体建模技术的研究进展》文中提出人体建模一直是计算机图形学、计算机视觉和虚拟现实等领域的重要研究方向之一。为了更好地展示虚拟试衣效果以及简化虚拟试衣技术实现的难易程度,人体建模技术起着至关重要的作用。本文从人体建模方法以及应用场景角度,回顾总结了人体建模领域一些最新研究成果,对比分析了各类人体建模技术的特点,以及它们所适应的不同应用领域,并展望了未来虚拟试衣的发展趋势。
杜雯菁[10]（2019）在《反映中国人体特征的参数化下肢建模与乘员碰撞损伤研究》文中研究指明汽车在为人们带来便利的同时,也带来了交通事故和人员伤亡,在正面碰撞事故中,下肢是最容易受到伤害的部位。有限元仿真分析被广泛用于乘员保护研究,现有人体有限元模型没有考虑性别、年龄、身高和身体质量系数等人体特征的多样性,且下肢模型几何尺寸来自美国人体,而中美人体下肢差异尚未得到充分研究。本文提出了参数化下肢建模流程和方法,旨在基于中国人体CT数据建立反映中国人体特征的参数化下肢有限元模型,研究人体特征参数对下肢几何形态和碰撞损伤响应的影响,并同步建立美国人体下肢模型,探究中美人体下肢几何形态和碰撞损伤响应差异。本文提出了适用于参数化下肢建模的表面投影方法和基于CT扫描的下肢密质骨厚度估算方法,开展了尸体试验,标定并验证了估算方法中的关键参数。基于中美人体下肢CT扫描数据,本文通过标志点识别、网格变换与表面投影、密质骨厚度估计和主成分与回归分析等主要步骤,建立了以人体特征参数为自变量的包含骨骼形状尺寸和密质骨厚度分布的下肢统计学模型,并研究了人体特征参数对上述骨骼几何形态的影响。结果表明,人体特征参数对下肢骨骼形状尺寸具有显着影响,但影响方式在中美人体之间存在差异,人体特征参数对密质骨厚度分布也具有显着影响,且中美人体下肢骨骼形状尺寸和密质骨厚度分布存在显着差异。基于统计学模型,本文提出了下肢有限元模型密质骨厚度调整方法和单元质量自动检查与修正方法,建立了参数化下肢有限元模型。依据尸体试验数据,验证了股骨模型的生物仿真度和建模方法有效性。结合其他人体部位模型,本文进一步建立了完整的参数化人体模型,并依据尸体试验数据验证了膝盖-大腿-臀部模型的生物仿真度,同时生成了一系列具有不同人体特征参数的中美乘员有限元模型。最后,本文建立了面向多体征人体有限元模型的碰撞仿真分析流程,并开展了正面偏置碰撞的仿真分析,重点研究了乘员下肢损伤。结果表明,老年、肥胖和女性乘员的下肢损伤风险更高,相同碰撞工况下,具有相同人体特征参数的中美乘员下肢碰撞载荷没有明显差异,但中国乘员股骨的高应力区域大于美国乘员股骨,当考虑人体特征参数分布在中美人群中的差异时,中国人群的下肢损伤风险比美国人群低12%。本文建立的参数化模型可为研究不同碰撞工况下乘员损伤响应和易损伤乘员保护以及乘员约束系统优化提供参考和帮助,并为提出适合中国人体特征的损伤指标提供理论和实践基础。
二、一种基于模型的人体建模系统（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、一种基于模型的人体建模系统（论文提纲范文）
（1）基于人工蜂群点云配准的人体静态建模（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 建模相关的国内外研究现状 |
| 1.2.1 去噪的国内外研究现状 |
| 1.2.2 ICP及其他配准算法的国内外研究现状 |
| 1.2.3 群智能优化算法的国内外研究现状 |
| 1.3 本文工作内容及特点 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 第二章 相关工作研究 |
| 2.1 三维模型的获取和存储 |
| 2.1.1 Kinect的简介 |
| 2.1.2 人体模型的获取与存储 |
| 2.1.3 PCL库介绍 |
| 2.2 最小二乘理论 |
| 2.2.1 最小二乘的学习 |
| 2.2.2 常见最小二乘算法介绍与对比 |
| 2.2.3 常用改进最小二乘拟合算法介绍 |
| 2.3 传统的特征点提取算法 |
| 2.3.1 FPFH算法 |
| 2.3.2 ISS-SHOT算法 |
| 2.3.3 SIFT算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 点云预处理与模型特征点的提取 |
| 3.1 三维人体模型的预处理方法 |
| 3.2 三维人体模型的去噪方法 |
| 3.2.1 滤波去噪 |
| 3.2.2 最小二乘去噪 |
| 3.3 曲率定义 |
| 3.4 基于切平面曲率信息的凹凸特征点的提取算法 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于人工蜂群配准算法的人体建模 |
| 4.1 蜂群算法的介绍 |
| 4.2 初步对应估计点对 |
| 4.3 基于人工蜂群配准算法的建模 |
| 4.3.1 特征点法向量计算 |
| 4.3.2 特征点法向量矢量间夹角 |
| 4.3.3 特征点对法向量夹角做为目标函数的优化迭代 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 实验结果与对比分析 |
| 5.1 数据集和实验环境 |
| 5.2 对比算法简介 |
| 5.2.1 基于FPFH配准算法的人体建模 |
| 5.2.2 基于NDT配准算法的人体建模 |
| 5.3 对比实验结果及分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 申请学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
（2）基于VR的服装搭配展示系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 研究背景与意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 VR技术发展现状 |
| 1.3.2 服装搭配发展现状 |
| 1.4 论文研究内容和意义 |
| 1.4.1 论文研究内容 |
| 1.4.2 论文研究意义 |
| 1.5 论文结构概述 |
| 第2章 开发工具和相关技术 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 Unity软件 |
| 2.3 VR技术介绍 |
| 2.4 Maya三维建模软件 |
| 2.5 Photoshop图形处理软件 |
| 2.6 SQLite数据库 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 服装搭配展示系统分析与设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 系统需求分析 |
| 3.3 系统结构设计 |
| 3.4 模块交互设计 |
| 3.5 数据库设计 |
| 3.5.1 数据库概念设计 |
| 3.5.2 数据库物理设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 服装搭配方案设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 服装搭配因素分析 |
| 4.2.1 人体肤色因素分析 |
| 4.2.2 着装场合因素分析 |
| 4.2.3 色彩搭配规则 |
| 4.3 服装搭配设计 |
| 4.3.1 服装色彩搭配设计 |
| 4.3.2 服装款式搭配设计 |
| 4.3.3 服装整体搭配方案 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 三维模型设计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 三维人体建模相关方法 |
| 5.3 三维模特模型设计 |
| 5.4 服装款式模型设计 |
| 5.5 展示场景设计 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 服装搭配展示系统实现 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 三维模特服装模型制作实现 |
| 6.2.1 三维模特建模制作 |
| 6.2.2 三维服装模型制作 |
| 6.2.3 展示房间模型制作 |
| 6.3 数据库实现 |
| 6.4 用户菜单界面的实现 |
| 6.5 服装展示系统的测试 |
| 6.5.1 测试用例 |
| 6.5.2 测试结果分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（3）基于图形和图像的人体胸腰部曲面建模研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 人体测量研究 |
| 1.2.2 人体曲面建模研究 |
| 1.2.3 人体特征部位截面曲线研究 |
| 1.3 研究目的、内容及框架 |
| 1.3.1 研究目的及意义 |
| 1.3.2 研究内容及框架 |
| 1.4 创新点 |
| 第二章 人体曲面建模关键技术研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 数据预处理模块关键技术 |
| 2.1.1 图形点云数据的预处理 |
| 2.1.2 图像数据的预处理 |
| 2.1.3 图形与图像数据预处理方式的对比分析 |
| 2.3 形体特征的提取模块关键技术 |
| 2.2.1 特征点提取 |
| 2.2.2 特征线提取与拟合 |
| 2.2.3 基于图形与图像的形体特征提取对比分析 |
| 2.4 曲面建模模块关键技术 |
| 2.4.1 曲面拟合重建 |
| 2.4.2 点云网格重建 |
| 2.4.3 基于图像的曲面重建 |
| 2.4.4 基于图形与图像的曲面重建对比分析 |
| 2.5 曲面准确度评价模块关键技术 |
| 2.6 人体建模流程模块的归结与展望 |
| 2.6.1 局限性 |
| 2.6.2 未来发展趋势 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 基于特征点的人体胸腰部特征横截面定位提取算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 点云数据获取 |
| 3.3 点云预过滤算法设计 |
| 3.4 特征横截面提取 |
| 3.4.1 特征线和特征区域的人体工效学定位 |
| 3.4.2 胸围横截面位置确定 |
| 3.4.3 腰围横截面位置确定 |
| 3.4.4 胸下围横截面位置确定 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 胸腰部特征曲线分段拟合算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 MATLAB Curve Fitting Tool工具箱 |
| 4.3 曲线预拟合 |
| 4.3.1 预拟合思路 |
| 4.3.2 预拟合仿真及结果 |
| 4.4 特征曲线的分段拟合算法 |
| 4.4.1 分界点确定算法设计 |
| 4.4.2 分段拟合算法设计 |
| 4.4.3 拟合曲线的整体组合 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 人体胸腰部曲线模型验证 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于长度的拟合度检验 |
| 5.2.1 前中与前胸拟合误差分析 |
| 5.2.2 后中与后胸拟合误差分析 |
| 5.2.3 侧胸误差分析 |
| 5.3 基于图像处理技术的拟合曲线轮廓检验 |
| 5.3.1 图像边缘提取算法分析 |
| 5.3.2 人体轮廓提取 |
| 5.3.3 拟合曲线与图像外轮廓的对比分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
（4）基于SMPL模型的三维人体建模及其应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究目的 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 人体形变模型 |
| 1.2.2 基于形变模型的三维人体姿态建模 |
| 1.2.3 基于形变模型的三维人体建模 |
| 1.2.4 国内外现状总结 |
| 1.3 本文的主要工作及贡献 |
| 1.4 本文的章节组织形式 |
| 2 相关理论 |
| 2.1 相机模型 |
| 2.1.1 针孔相机模型 |
| 2.1.2 深度相机模型 |
| 2.2 相机标定 |
| 2.2.1 张正友相机标定法 |
| 2.2.2 实验研究 |
| 2.3 SMPL模型及相关算法 |
| 2.3.1 SMPL模型 |
| 2.3.2 OPENPOSE算法 |
| 2.3.3 SMPLIFY算法 |
| 2.3.4 HMR算法 |
| 2.4 小结 |
| 3 基于单幅RGB图像的三维人体姿态建模 |
| 3.1 方法概述 |
| 3.2 标准模板预处理 |
| 3.3 能量函数的构造 |
| 3.4 具体实现过程 |
| 3.5 实验分析 |
| 3.5.1 真实数据实验 |
| 3.5.2 公开数据集实验 |
| 3.6 人体部位解析应用展示 |
| 3.7 小结 |
| 4 融合RGBD信息的三维人体姿态建模 |
| 4.1 方法概述 |
| 4.2 数据预处理 |
| 4.2.1 点云的生成与处理 |
| 4.2.2 人体模型与点云的预配准 |
| 4.3 顶点关系的建立 |
| 4.3.1 点云下采样 |
| 4.3.2 法向量估计 |
| 4.3.3 K近邻算法 |
| 4.4 能量函数的构造 |
| 4.5 具体实现过程 |
| 4.6 实验分析 |
| 4.7 虚拟试衣应用展示 |
| 4.8 小结 |
| 5 基于RGB视频的三维动态人体建模 |
| 5.1 方法概述 |
| 5.2 轮廓锥体的变换原理 |
| 5.3 基于RGB视频的三维人体姿态建模 |
| 5.4 模型纹理恢复 |
| 5.5 具体实现过程 |
| 5.6 实验分析 |
| 5.6.1 三维人体建模 |
| 5.6.2 基于视频的三维人体姿态建模与动作模仿 |
| 5.7 小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 未来工作 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
（5）基于二维点云的三维人体建模研究（论文提纲范文）
| 详细摘要 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 三维人体建模技术相关研究 |
| 1.3 本文研究内容和章节安排 |
| 第二章 相关技术 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 生成对抗网络 |
| 2.2.1 Pix2pix模型 |
| 2.3 PCA |
| 2.4 IoU |
| 第三章 数据的来源及扩增 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 数据来源 |
| 3.3 数据增强 |
| 3.3.1 根据人体部位尺寸的调整快速创建三维人体模型 |
| 3.3.2 数据增强实验结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于二维点云图的三维人体建模方法 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 数据预处理 |
| 4.2.1 获取二维破裂点云 |
| 4.2.2 获取黑白二值图 |
| 4.2.3 获取人体PCA |
| 4.3 二维点云重建三维人体模型的过程分析 |
| 4.3.1 二维点云到黑白二值图的转化学习 |
| 4.3.2 黑白二值图到100维PCA的转化学习 |
| 4.4 实验结果与分析 |
| 4.4.1 二维点云转化黑白二值图的结果分析 |
| 4.4.2 黑白二值图到三维人体模型的过程分析 |
| 4.5 实际三维点云缺失后重建过程分析 |
| 4.6 基于缺失点云重建三维模型的方法对比 |
| 4.6.1 相关方法描述 |
| 4.6.2 实验结果分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 研究工作总结 |
| 5.2 未来展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 作者在读期间发表的学术论文及参加的科研项目 |
（6）基于3D虚拟技术的服装合体性评价研究 ——以韩国女性体型变化为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 人体测量及体型分析研究 |
| 1.2.2 三维人体建模研究 |
| 1.2.3 虚拟试衣技术研究 |
| 1.2.4 服装合体性研究 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.3.1 目前研究中存在的主要问题 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 选题意义和论文的逻辑结构 |
| 1.4.1 选题意义 |
| 1.4.2 论文的章节安排 |
| 2 韩国成年女性体型变化与分类研究 |
| 2.1 韩国成年女性(19~29岁)的体型变化规律研究 |
| 2.1.1 韩国成年女性(19~29岁)的人体测量数据 |
| 2.1.2 人体测量项目和测量方法 |
| 2.1.3 基于三次人体测量数据分析 |
| 2.1.4 测量分析、比较的基础上确认分析结果 |
| 2.1.5 韩国成年女性的身体形态的变化结果 |
| 2.2 体型分类 |
| 2.2.1 因子分析提取体型变化因素 |
| 2.2.2 聚类分析 |
| 2.2.3 各体型的代表尺寸 |
| 2.2.4 韩国成年女性的标准体型特征比较 |
| 2.3 小结 |
| 3 三维虚拟人体建模及变形 |
| 3.1 三维虚拟人体建模和变形技术 |
| 3.1.1 三维虚拟人体建模技术 |
| 3.1.2 三维虚拟人体变形技术 |
| 3.2 韩国成年女性的3D虚拟人体建模 |
| 3.2.1 韩国成年女性的标准体型的尺寸 |
| 3.2.2 平面图创建 |
| 3.2.3 三维虚拟人体建模 |
| 3.2.4 虚拟人体尺寸补偿和调整 |
| 3.2.5 虚拟人体模型验证 |
| 3.3 虚拟人体变形研究 |
| 3.3.1 虚拟人体尺寸变形部位和档差设置 |
| 3.3.2 基础模型和目标模型选定 |
| 3.3.3 变形过程 |
| 3.3.4 AM体型的变形完成 |
| 3.3.5 变形验证 |
| 3.4 小结 |
| 4 服装合体性多属性决策评价模型研究 |
| 4.1 服装合体性定义及多属性决策服装合体性评价模型设计 |
| 4.1.1 服装合体性定义 |
| 4.1.2 多属性决策 |
| 4.1.3 服装合体性多属性决策评价模型设计 |
| 4.2 服装合体性评价指标及权重系数 |
| 4.2.1 服装合体性评价指标的选择 |
| 4.2.2 服装合体性评价指标的权重系数 |
| 4.3 服装合体性定量测量 |
| 4.3.1 服装合体性测量对象准备 |
| 4.3.2 服装平衡性测量及认定 |
| 4.3.3 线条匹配测量及认定 |
| 4.3.4 松量测量及认定 |
| 4.3.5 外观褶皱测量及认定 |
| 4.4 建立服装合体性多属性决策评价模型 |
| 4.4.1 评价指标的测量结果 |
| 4.4.2 评价值的标量化 |
| 4.4.3 服装合体性评价集结 |
| 4.5 评价模型验证分析 |
| 4.5.1 主观评价调查 |
| 4.5.2 调查结果分析 |
| 4.5.3 主观评价、客观评价结果比对 |
| 4.6 小结 |
| 5 评价模型应用及可视化设计 |
| 5.1 评价模型的应用 |
| 5.1.1 个性体型特征虚拟人体生成 |
| 5.1.2 款式案例虚拟试衣 |
| 5.1.3 服装合体性评价 |
| 5.2 评价结果可视化设计 |
| 5.2.1 设计技术与方案 |
| 5.2.2 可视化设计的呈现 |
| 5.3 小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（7）基于高斯过程自回归学习的人体运动意图理解及下肢外骨骼主动柔顺性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 研究背景 |
| 1.3 下肢柔顺性外骨骼及其控制策略的国内外研究现状 |
| 1.3.1 基于模型的外骨骼控制策略 |
| 1.3.2 基于人体测量信息的控制策略 |
| 1.4 人体运动意图理解国内外研究现状 |
| 1.4.1 人体运动意图的定义 |
| 1.4.2 新型人机交互接口 |
| 1.4.3 人机互感互知的意图理解 |
| 1.5 基于骨骼肌生物力学模型的人体运动意图理解技术 |
| 1.6 基于高斯过程的人体运动意图理解 |
| 1.7 系统自适应算法与演进系统理论 |
| 1.8 研究内容与论文章节安排 |
| 第二章 基于高斯过程的动态系统建模与演进系统 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 高斯过程的基本原理与模型优化 |
| 2.2.1 高斯过程的基本原理 |
| 2.2.2 高斯过程中超参数的学习优化 |
| 2.3 高斯过程中核函数的选取 |
| 2.3.1 静态协方差核函数 |
| 2.3.2 非静态协方差核函数 |
| 2.4 基于高斯过程的时间序列建模 |
| 2.4.1 高斯非线性自回归模型 |
| 2.4.2 基于状态方程高斯过程的状态空间模型 |
| 2.5 演进系统方法 |
| 2.5.1 HPS模型 |
| 2.5.2 PLP模型 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 人机耦合动力学与状态空间模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于Hill骨骼肌模型的膝关节前向动力学 |
| 3.2.1 肌肉收缩动力学 |
| 3.2.2 肌肉-肌腱模型几何学 |
| 3.2.3 关节角度运动模型 |
| 3.3 基于半唯象模型的人体-外骨骼交互机理 |
| 3.3.1 主动元AE与肌肉主动力 |
| 3.3.2 被动元PE与肌肉被动力 |
| 3.3.3 人体-外骨骼耦合系统中的关节运动模型 |
| 3.4 基于状态空间模型的关节角度预测 |
| 3.5 实验与结果讨论 |
| 3.5.1 实验设备与数据处理 |
| 3.5.2 模型的训练与学习 |
| 3.5.3 实验结果 |
| 3.5.4 结果讨论 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于演进系统高斯回归模型的人体运动意图理解 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 EMG信号处理方法与改进的能量核算法 |
| 4.2.1 传统EMG信号的处理方法 |
| 4.2.2 EMG能量核算法的基本概念 |
| 4.2.3 EMG能量核算法计算效率的改进 |
| 4.3 基于高斯演进算法的人体时变特征学习 |
| 4.4 实验验证 |
| 4.4.1 能量核外接矩形法有效性与计算效率验证 |
| 4.4.2 基于EMG信号的关节力/力矩学习与预测 |
| 4.4.3 基于EMG和交互力信号的关节角度学习与预测 |
| 4.5 实验结果讨论 |
| 4.5.1 三种基于能量核思想的EMG提取算法比较 |
| 4.5.2 GP算法的计算效率问题 |
| 4.5.3 核函数的选取 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于混合深度学习的外骨骼柔顺性研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于卷积神经网络的EMG信号特征提取 |
| 5.2.1 EMG信号特征提取网络的构建 |
| 5.2.2 网络信号提取效果评估 |
| 5.3 基于混合深度学习的外骨骼主动柔顺控制策略 |
| 5.3.1 人体-外骨骼交互模型 |
| 5.3.2 基于混合深度学习的控制策略 |
| 5.4 实验验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文工作总结 |
| 6.2 论文的主要贡献与创新点 |
| 6.3 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间的学术成果 |
| 致谢 |
（8）舰船设备维修人机工效量化评估关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 研究背景及意义 |
| 1.3 国内外相关研究现状 |
| 1.4 本文的研究内容及组织结构 |
| 2 基于DELMIA/CAA的舰船维修人体模型开发 |
| 2.1 舰船维修人体模型需求分析 |
| 2.2 DELMIA人体建模尺寸分析 |
| 2.3 基于CAA的人体模型二次开发 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于运动学模型的人体动作建模与动作库设计 |
| 3.1 多刚体人体运动学模型研究 |
| 3.2 基于运动链的虚拟人动作建模 |
| 3.3 基于CAA的动作库设计与开发 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 人机工效量化评估模型研究与系统开发 |
| 4.1 人机工效评价方法分析 |
| 4.2 基于模糊理论的舒适度评估模型 |
| 4.3 原型系统的开发与实现 |
| 4.4 仿真实验与结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（9）虚拟试衣中人体建模技术的研究进展（论文提纲范文）
| 0 引 言 |
| 1 人体建模方法 |
| 1.1 基于三维扫描数据的人体建模 |
| 1.2 基于数据模型重用的人体建模 |
| 1.3 基于照片信息的人体建模 |
| 1.4 基于解剖学的人体建模 |
| 1.5 基于交互式建模软件的人体建模 |
| 2 人体建模技术比较与分析 |
| 3 结 语 |
（10）反映中国人体特征的参数化下肢建模与乘员碰撞损伤研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 主要符号对照表 |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究进展与现状 |
| 1.2.1 人体生物力学尸体试验 |
| 1.2.2 碰撞假人 |
| 1.2.3 人体特征参数对下肢损伤响应的影响 |
| 1.2.4 人体特征参数对下肢骨骼几何形态和组成成分特征的影响 |
| 1.2.5 人体有限元模型 |
| 1.2.6 参数化人体有限元模型 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第2章 下肢统计学模型的建立 |
| 2.1 几何表面模型的建立 |
| 2.1.1 中国人体CT扫描数据 |
| 2.1.2 几何提取与标志点标记 |
| 2.1.3 基于径向基函数的网格变换方法 |
| 2.1.4 一种考虑单元质量的表面投影方法 |
| 2.1.5 几何模型的空间位置校准 |
| 2.1.6 几何表面统计学模型的建立 |
| 2.2 密质骨厚度分布模型的建立 |
| 2.2.1 一种基于临床CT扫描数据的下肢密质骨厚度估算方法 |
| 2.2.2 用于标定密质骨系数的尸体试验 |
| 2.2.3 密质骨厚度分布统计学模型的建立 |
| 2.3 中国人体下肢建模结果 |
| 2.3.1 股骨模型 |
| 2.3.2 胫骨模型 |
| 2.3.3 骨盆模型 |
| 2.4 美国人体下肢建模结果 |
| 2.4.1 美国人体CT扫描数据 |
| 2.4.2 股骨模型 |
| 2.4.3 胫骨模型 |
| 2.5 分析与讨论 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 中美人体下肢形状尺寸与密质骨厚度的特征分析 |
| 3.1 股骨形状尺寸 |
| 3.2 股骨密质骨厚度 |
| 3.3 胫骨尺寸与密质骨厚度 |
| 3.4 骨盆形状尺寸 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 参数化有限元模型的建立与验证 |
| 4.1 人体下肢参数化有限元模型的建立 |
| 4.1.1 下肢有限元模型的密质骨厚度调整方法 |
| 4.1.2 单元质量自动检查与修正方法 |
| 4.2 股骨参数化有限元模型的验证与中美人体股骨响应差异分析 |
| 4.2.1 股骨三点弯和轴向复合加载试验 |
| 4.2.2 考虑年龄效应的密质骨材料属性 |
| 4.2.3 验证结果与中美人体股骨响应差异分析 |
| 4.3 参数化人体有限元模型的建立与下肢局部验证 |
| 4.3.1 其他人体部位的参数化模型 |
| 4.3.2 建模方法与流程 |
| 4.3.3 人体有限元模型的生物仿真度和下肢局部验证 |
| 4.3.4 用于碰撞仿真分析的中美多体征人体有限元模型 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于中美多体征人体有限元模型的乘员下肢碰撞损伤分析 |
| 5.1 汽车前排驾驶座舱有限元模型 |
| 5.2 多体征人体有限元模型的定位与姿态调整 |
| 5.3 约束系统的设置 |
| 5.4 仿真分析的其他设置 |
| 5.5 仿真结果分析 |
| 5.5.1 运动学响应分析 |
| 5.5.2 载荷传递过程与路径 |
| 5.5.3 基于力的下肢损伤响应结果 |
| 5.5.4 基于应力分布的下肢损伤响应结果 |
| 5.6 讨论与分析 |
| 5.6.1 人体特征参数对下肢损伤响应的影响 |
| 5.6.2 中美乘员下肢损伤响应的对比分析 |
| 5.6.3 中美人群下肢损伤风险的估算和对比 |
| 5.6.4 其他影响因素 |
| 5.7 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 A 股骨三点弯曲和轴向复合加载尸体试验的样本信息 |
| 附录 B 股骨有限元模型复合加载的验证结果 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 |
四、一种基于模型的人体建模系统（论文参考文献）
- [1]基于人工蜂群点云配准的人体静态建模[D]. 刘伟伟. 北方工业大学, 2021(01)
- [2]基于VR的服装搭配展示系统的设计与实现[D]. 王琪. 北京服装学院, 2020(12)
- [3]基于图形和图像的人体胸腰部曲面建模研究[D]. 艾容羽. 青岛大学, 2020(01)
- [4]基于SMPL模型的三维人体建模及其应用研究[D]. 张皓若. 陕西科技大学, 2020(02)
- [5]基于二维点云的三维人体建模研究[D]. 张广翩. 杭州电子科技大学, 2020(04)
- [6]基于3D虚拟技术的服装合体性评价研究 ——以韩国女性体型变化为例[D]. 张喜景. 东华大学, 2019(02)
- [7]基于高斯过程自回归学习的人体运动意图理解及下肢外骨骼主动柔顺性研究[D]. 曾岩. 上海交通大学, 2019(06)
- [8]舰船设备维修人机工效量化评估关键技术研究[D]. 李保和. 华中科技大学, 2019(03)
- [9]虚拟试衣中人体建模技术的研究进展[J]. 石美红,刘英,赵雪青,高全力. 纺织高校基础科学学报, 2019(01)
- [10]反映中国人体特征的参数化下肢建模与乘员碰撞损伤研究[D]. 杜雯菁. 清华大学, 2019(02)