3 д фигура человека: как это делается и сколько стоит

Содержание

3D-модели людей начнут создавать в России

Фото: zbrushcentral.com

Компания Texel, являющаяся резидентом фонда «Сколково», создала не имеющую аналогов в мире технологию цветного сканирования людей.

Российская разработка позволяет формировать 3D-модель человека для самых разных применений, рассказали «Известиям» в фонде.

Согласно задумке разработчиков, цифровые двойники могут быть использованы для виртуальной примерки одежды, изготовления сувенирных статуэток, идентификации по фигуре и в других направлениях.

Комплекс цветного сканирования людей — это 3D-сканер высотой в человеческий рост, который снабжен датчиками-сенсорами и программным обеспечением. Рама сканера оборачивается вокруг человека за 30 секунд, система около минуты обрабатывает данные — и трехмерная фигура готова, уточнили специалисты.

Ранее в «Фейсбуке» появилась поддержка 3D-объектов. Создать такой объект можно с помощью программ для трехмерного моделирования или 3D-камеры и разместить в ленте соцсети.

К примеру, таким объектом может стать стильный аксессуар одежды или логотип фирмы.

Как заметил креативный директор подразделения «Фейсбук» Оушен Куигли, компания старается заложить основы для того, чтобы социальная сеть проникла в трехмерные миры виртуальной и дополненной реальности.

Размещая 3D-объект в ленте, пользователь может выбрать цвет и текстуру фона. Разработчики новой функции постарались над тем, чтобы процесс опубликования был максимально простым.

как быстро создавать протезы и другие уникальные изделия

Видео: 3D-сканирование лица в реальном времени | Закажите бесплатное тестовое сканирование | 3D-сканер помогает пострадавшим | 3D-сканирование человеческого тела в мельчайших деталях

Создание протезов с помощью 3D-технологий: эра новых возможностей

По мере того, как технологии совершенствуются и становятся все более доступными, появляются новые возможности для решения сложнейших медицинских проблем. Команде исследователей из компании Chabloz Orthopaedie (Франция) удалось создать уникальный и по-настоящему революционный протез.

Chabloz Orthopédie работала с Дени Готье, у которого было ампутировано предплечье. Сначала специалисты провели 3D-сканирование здоровой руки пациента с помощью сканера peel 3d, чтобы получить ее зеркальное отображение. Это было сделано для того, чтобы спроектированное изделие идеально повторяло пропорции здоровой конечности. Оставшаяся часть ампутированной руки также была отсканирована для достижения удобной и эргономичной посадки протеза.

Дени Готье с готовым протезом

Далее команда приступила к проектированию CAD-модели и разработке миоэлектрического протеза. Аккумуляторы, кабели датчиков и искусственная кисть были интегрированы с изготовленным предплечьем. Сам протез был разработан в САПР и напечатан на 3D-принтере. Для печати различных компонентов предплечья использовалась технология HP Jet Fusion. После изготовления все детали прошли финишную обработку и были покрашены.

Использование 3D-сканирования и 3D-печати гарантирует не только правильную посадку приспособления, но и дает полную свободу движений. Новый подход к проектированию протезов позволяет профессионалам разрабатывать решения, обладающие небольшим весом и легко кастомизируемые. Вам известно, что созданные на 3D-принтере детали на 20% легче, чем их аналоги из углеродного или стекловолокна? Такие изделия обладают еще и необходимой жесткостью, твердостью и долговечностью.

Позже этот инновационный протез совместили с кистью BeBionic, одной из самых продвинутых бионических конечностей, и по индивидуальным параметрам были изготовлены ультрасовременные миоэлектрические предплечье и кисть. Случай Готье – отличный пример инновационного использования технологий 3D-измерений и 3D-печати.

На видео показан полный процесс оцифровки лица и ушей с помощью портативного 3D-сканера Creaform Go!SCAN 20 (сейчас выпускается его аналог в белом цвете peel 2). Это решение позволяет получить детализированную цифровую модель для использования в таких областях, как пластическая и восстановительная хирургия, в частности, лицевое протезирование.
Закажите тестовое 3D-сканирование бесплатно!

3D-сканер помогает пострадавшим

К сожалению, по всему миру неизбежно происходят трагедии, и пострадавшие нуждаются в помощи. Но, к счастью, существуют такие организации, как «Врачи без границ» (Médecins Sans Frontières), которые делают все возможное, чтобы предоставить им необходимое лечение и уход. С 2016 года организация прилагает неустанные усилия, пытаясь решить проблему обеспечения протезами нуждающихся во всем мире. Цель – помочь людям с ампутированными конечностями вновь обрести самостоятельность. Решения, которые при этом используются, – 3D-технологии.

По завершении медицинского обследования пациента врачи определяют его потребности и ожидания. С помощью сканера peel 3d, с минимальным дискомфортом для пострадавшего, создается высокоточная цифровая модель поврежденной конечности. По сравнению с традиционно используемым созданием слепков 3D-сканирование выполняется значительно быстрее и не требует контакта. Затем результат 3D-сканирования переносится в программное обеспечение для виртуального проектирования приемной гильзы и протеза. Разработанный компонент изготавливается на 3D-принтере и устанавливается на конечность пациента. Если необходимо, в процессе установки протез и гильза дорабатываются. Через три месяца использования пациент приглашается для оценки удобства протеза.

Специалисты «Врачей без границ» также разработали похожую процедуру для создания компрессионных масок для пациентов с ожогами. Здесь использование бесконтактной технологии также дает значительные преимущества по сравнению с традиционными гипсовыми бинтами, не только делая процедуру менее болезненной для пациента, но и ускоряя ее, что позволяет обеспечить помощью гораздо большее количество людей в нуждающихся странах.

Физиотерапевт Пьер Моро сканирует пациента с ожогами головы. Затем на основе скана создается прозрачная маска для прессотерапии / Фото: Elisa Oddone, Al Jazeera

Рассказывает физиотерапевт Пьер Моро, сотрудник «Врачей без границ»: «Цель проекта с использованием 3D-технологий – оказание помощи пациентам, нуждающимся в специальном реабилитационном уходе. Мы запустили этот проект в Аммане в 2017 году, где мы начали обеспечивать пациентов с ампутированными верхними конечностями протезами, напечатанными на 3D-принтере. Но просто напечатать протез недостаточно – мы стараемся понять потребности пострадавших, найти индивидуальные решения и как можно дольше поддерживать их в новом положении. Нам помогает междисциплинарная команда реабилитационных работников и инженеров. Тогда наши специалисты помогли более 30 пациентам в Иордании.

В 2018-м мы начали использовать технологию еще в одном направлении – для пациентов с ожогами, особенно на лице и шее. Осложнения на коже – весьма серьезная проблема для пострадавших от ожогов. Могут образоваться гипертрофические рубцы, и нужна прессотерапия. Для этого требуются прозрачные маски, но их довольно сложно изготовить на месте. Поэтому мы начали осваивать 3D-сканирование, 3D-печать и компьютерное моделирование, пытаясь помочь нашей команде в производстве этих устройств для пациентов, которым они так необходимы. Сейчас мы предоставляем более 50 прозрачных лицевых ортезов.

Когда я думаю об этом проекте, мне всегда вспоминается одна история, демонстрирующая его развитие. В 2017 году в Иордании у нас была маленькая пациентка с ожогами и ампутацией – у нее не было руки, и состояние ее оставшейся части было слишком сложным, чтобы разработать протез. Тогда мы не смогли ей помочь. Но она вернулась в следующем году, и мы наконец-то смогли изготовить для нее протез. Впервые она смогла пользоваться рукой. Это одно из наших лучших воспоминаний о проекте и показатель его успеха».

3D-сканирование человеческого тела в мельчайших деталях

На Земле уже более 7,5 миллиардов человек, и хотя некоторые очень похожи друг на друга, полностью одинаковых людей не существует. С таким разнообразием лиц вовсе не удивительно, что в процессе эволюции человеческий мозг стал мастерски распознавать мельчайшие детали, помогающие их различать. Чтобы максимально приблизиться к оригиналу, 3D-скан статуи должен быть предельно точным и иметь высокое геометрическое разрешение.

3D-копии: результат сканирования с помощью Kinect в 2013 году (фигура слева) и с помощью peel 3d (фигура справа)

Для повышения качества сканирования канадская компания USIMM начала использовать peel 3d. Компания специализируется на мехобработке неметаллических материалов и постоянно участвует в художественных проектах. Главной целью было показать эволюцию обработки на станках с ЧПУ, сравнив результаты обработки 3D-версии одного сотрудника, выполненной несколько лет назад, с текущими результатами.

По словам Леи Лепаж из USIMM, сканирование живого человека – весьма непростое дело: «Сканеры, как правило, весьма чувствительны к мельчайшим движениям, даже если это просто дыхание. Отсканировать человека очень трудно». Для того, чтобы выполнить такую неординарную задачу, команде USIMM требовался 3D-сканер, невосприимчивый к определенным движениям, – но при этом имеющий высокие показатели разрешения и точности. Такими качествами обладает peel 3d: разрешением до 0,5 мм и объемной точностью 0,5 мм/м.

Команда отсканировала того же сотрудника в той же позе – как и несколько лет назад. Полученные данные 3D-сканирования были отправлены на пятиосевой станок с ЧПУ, а затем создана полноразмерная копия человека из полистирола. Результаты были невероятными.

Результаты сканирования, полученные ранее устройством Skanect, и рядом не стояли с результатами peel 3d. «Разница между прошлыми и текущими результатами проекта колоссальна», – прокомментировала Леа Лепаж. Новая копия получилась куда более реалистичной и точнее передавала оригинал.


Материалы предоставлены компанией Creaform. Фото в заставке © Elisa Oddone, Al Jazeera

Статья опубликована 08.12.2020 , обновлена 03.03.2022

Сканирование человека 3d сканером

3d сканирование человека представляет собой процесс, с помощью которого информация о человеке (фигура, пропорции тела, лица, причёска, мимика, цвет глаз, все особенности внешнего вида и индивидуальные черты) переносится в компьютерную программу. Создаётся 3д модель, которую затем можно распечатать на 3 д принтере и получить объёмную статуэтку. Студия 3DKLON быстро, качественно и недорого проводит 3д сканирование лица или всего тела человека.

У нас есть большой опыт, современное оборудование, профессиональные сотрудники. Мы можем организовать 3 d сканирование человека не только в студии, а и за её пределами. Наши специалисты приедут в любое удобное вам место в Ленинградской, Московской области.

3d сканирование людей применяется в различных областях, например, для создания героев компьютерных игр, анимационных роликов, фильмов или в медицине для более точного протезирования, планирования пластики. А также, безусловно созданная 3d фигурка – это оригинальный запоминающийся подарок, сувенир, который долгое время будет дарить положительные эмоции вашим родным, друзьям или коллегам.

Как происходит процесс сканирования

Для сканирования лица, головы или полностью фигуры человека мы используем так называемую спиральную технологию. Человек становится на специальную платформу, которая вращается, а в это время наш сотрудник стоит рядом со сканером в руках и внимательно сканирует каждую часть тела.

Проводится 3д сканирования людей с помощью профессионального высокоточного оборудования — 3д сканера Artec Eva, он лучше всего подходит для этой цели. Есть другие сканеры с меньшей стоимостью, но точность у них ниже. Сканер Artec Eva работает с точностью до 0,1 мм, а скорость обработки данных составляет до 2 млн. точек за секунду.

У нашего сканера существует всего лишь один незначительный недостаток — визуализировать отсканированного человека, просмотреть получившееся 3д изображение можно только на ноутбуке, который через USB-кабель подключён к сканеру. Но специалисты студии 3DKLON постоянно работают над усовершенствованием используемого оборудования и следят за новинками в этой области.

3д сканер безвреден для глаз, поэтому не стоит бояться делать 3d сканирование лица, и в целом процесс 3 д сканирования абсолютно безопасен для организма человека.

Правила 3d сканирования

Чтобы добиться максимального сходства 3д статуэтки с оригиналом и провести успешно процедуру сканирования фигуры человека в процессе работы следует придерживаться определенных рекомендаций.

Мы соблюдаем все эти правила, поэтому результат оправдает все ваши ожидания. Закажите сканирование человека в 3d, и вы сможете получить точную 3д модель себя или родных и в дальнейшем распечатать на 3 д принтере любое количество трехмерных фигурок.

сканировать все части тела нужно один раз, особенно это касается лица. Если отсканировать лицо несколько раз, то программа будет вычислять пропорции и создавать модель как среднее между всеми имеющимися 3д сканами и получится совсем не похоже на лицо сканируемого человека, а вручную сидеть и отбирать кадры будет очень долго;

категорически запрещается человеку во время сканирования двигаться, он должен на эти несколько минут замереть в выбранной позе и стоять неподвижно до конца процедуры. Любой наклон головы, поворот туловища, перешагивание приведут к искажению и расслоению геометрии изображения;

нет необходимости использовать дополнительный свет, если сканирование всего тела человека проводится, чтобы создать 3д фигурку. Базовую текстуру для 3д статуэтки можно получить, используя светодиодные вспышки при работе 3d сканера, этого освещения будет достаточно;

скорость вращающейся платформы должна быть низкой. Качественнее и точнее получается 3д скан человека, если платформа медленно поворачивается, а иногда даже останавливается, чтобы было удобнее отсканировать труднодоступные места, например ладони или ушные раковины.

  • Обзор технологии
  • Гипсополимер
  • Полиамид по технологии SLS
  • ABS-пластик по технологии FDM
  • Фотополимер MJM
  • Фотополимер PolyJet
  • Металл
  • Резина
  • Ювелирные изделия
  • SLA (лазерная стереолитография)
  • Литье пластмасс
  • Литье в силиконовые формы
  • Литье в пресс-формы под давлением
  • Макетирование
  • Макетная мастерская
  • 3D моделирование
  • Требования к 3D-модели
  • Конвертирование файлов из программ в формат для 3D-печати
  • 3D сканирование
  • 3D сканирование людей
  • Промышленное 3D сканирование
  • Прототипирование
  • Комплексные решения
  • Сувенирная продукция
  • Изготовление бизнес сувениров и подарков с применением ручной росписи
  • Литьё и роспись фигурок из смолы
  • Оловянная миниатюра
  • Варианты исполнения фигур
  • Масштабирование фигур
  • Соответствие цены фигуры и уровня сложности её росписи
  • Упаковка
  • Как сделать солдатика
  • Мода создавать копии себя самих из камня, дерева, глины и прочих материалов пришла к нам с древних времен, когда люди таким образом пытались увековечить свою молодость и красоту. Заказ скульптуры обходился очень дорого, кроме того требовал терпения и времени. Но сегодня все проще. В США и странах Европы уже завоевала популярность услуга 3D-сканирования и 3D-печати людей. Новейшие 3D-сканеры всего за несколько часов могут создать 3D-модель любого человека и распечатать уменьшенную копию на 3D-принтере. От модели и технологии 3d принтера зависит и качество фигурок – в зависимости от толщины слоя, некоторые — способны воссоздать даже самые мелкие детали внешности.

    3D сканер одежды

    Применяя 3D сканер одежды, швейные производители смогут с легкостью улучшить внешний вид и качество выпускаемой продукции. Предоставленная 3D сканером информация о параметрах тела клиента, позволяет виртуально примерить изделие, даже если данных моделей еще нет в наличии и они еще не пошиты.

    Такой подход значительно облегчит и ускорит производственный процесс в целом, сэкономив время и финансовые затраты. А также это отличное решение для создания индивидуальных персонализированных изделий.

    Преимущество использования 3D сканера человека

    • Замена длительных и порой непростых ручных измерений, которые не всегда корректные и точные;
    • Автоматическое трехмерное бесконтактное измерение тела человека с дальнейшей обработкой данных;
    • Моделирование на экране индивидуальных для человека предметов одежды;
    • Высокая точность полученных цифровых данных, необходимых для качественного пошива;
    • Возможность виртуально примерять одежду и посмотреть, как она смотрится на цифровом двойнике (сканатаре).

    Принцип работы


    3D сканера одежды

    Современный 3D сканер осуществляет бесконтактное точное оптическое измерение. Его принцип работы основан на оптической триангуляции с лазерным светом, который абсолютно безопасен для глаз. Эта совершенно новая надежная система калибровки и модернизированная аппаратная составляющая дает точные данные при расширенных габаритах.

    Осуществляется 3D сканирование человека сверху вниз в течение 5-12 секунд. Сканируется фигура одновременно спереди слева и справа, а также сзади слева и справа. Это предоставляет 360 градусное 3D изображение тела. Расширенные габариты 3D сканера дают большую свободу в позах для сканирования.

    способы создать модель. Часть 1 / Хабр

    Пожалуй, каждый или почти каждый читатель играл в современные графонистые игры, смотрел мультики Пиксар или хотя бы кино от Марвел или ДС. Или любой другой крупной компании — сейчас сложно найти фильмы без графики. И за просмотром или игрой наверняка задавались вопросом — а как это сделано? А, может, даже фантазировали, а что бы Вы сделали, если бы вдруг освоили 3D-графику?


    Автор сообщества Фанерозой, биотехнолог, Людмила Хигерович.


    Сегодня эта графика кажется уж слишком дешевой и корявой. Однако в год выхода фильма немногие киноленты могли похвастаться даже этим (опустим историю с хоббитами — она скорее исключение, чем правило). Кадр из фильма «Газонокосильщик», 1992, режиссер Бретт Леонард.

    Что ж, ещё лет 30 — 40 назад графоний могли себе позволить только очень богатые компании с очень мощными суперкомпьютерами, а на создание одного ассета (набора функциональных моделей) уходили годы. Двадцать лет назад 3D программы стали доступны простым смертным, и рынок начали наполнять фильмы, наполненные оправданной или неоправданной 3D-графикой, а также игрушки, где юзеры могли побегать в виде низкополигонального человечка или даже монстра.


    Осторожно! От этой малополигональной зарубы у некоторых читателей может случиться острый приступ ностальгии! «Готика» от Piranha bytes, 2001 год.

    Сегодня не проходит и месяца, чтобы не была анонсирована какая-нибудь крутая (или не очень) игрушка с трассировкой лучей или киношка с полностью перерисованными фонами и героями. Скрины приводить не буду, т.к. Fair use работает через раз, а примеры вы и сами можете привести, даже побольше, чем я. Лучше скину картинку со своей любимой игрой из моего детства.

    От полета в этой игре в облике дракона в начале двухтысячных захватывало дух! Сейчас графика сильно устарела, однако эффекты просвечивания все еще вызывают уважение. «Глаз Дракона» от издательства Акелла, 2002 год.

    Софт для 3D-моделирования тоже не стоит на месте и развивается не только в сторону улучшения визуализации, но и в сторону friendly-функций — начиная с упрощения интерфейсов и функций и заканчивая оптимизацией производительности “под картошку”, что позволяет буквально каждому пользователю ПК подобрать себе софт по нуждам и возможностям. При желании можно и на телефон найти программу. Правда, функционал и качество большинства таких приложений оставляют желать лучшего.

    Но при обилии программ в них легко запутаться. Не умаляет проблемы и избыток туториалов, хотя бы потому, что избыток этот иллюзорный.

    • Во-первых, туториалов на одни программы явно больше, чем на другие. Обучающих видео по 3ds max или Zbrush много разного качества и толка, причём сейчас их несложно найти практически на любом языке. Тогда как на менее популярные программы есть десяток туториалов на английском, да и те от разработчиков оригинального софта без особых пояснений.
    • Во-вторых, существует огромная пропасть между туториалами для “чайников” и “тех, кто что-то умеет или прошёл наш базовый курс/школу/читал/смотрел/пробовал” и так далее. При этом начинающие свой путь новички зачастую не любят открывать видео “для нубов”, но и во второй категории мало что могут понять, заваливая комментарии вопросами, а после ещё и обижаясь на автора туториала.
    • В-третьих, почти все туториалы ставят конкретную цель. Да, это хорошо, когда в туториале есть определённый пример и можно сравнить свой результат с результатом автора. Но в большинстве своём это повод для разочарования. Я ни в коем случае не против этого, даже наоборот, сама пропагандирую. Однако как быть с теми, кто даже не знает, с чего начать? Да и стоит ли?
    Что ж, хочу сказать, что многие программы заточены под определённый тип или подход к моделированию. Конечно, существуют пакеты или даже самостоятельные программы “10 в одном”, как тот же 3Ds max или Blender. Однако узкоспециализированных программ достаточно много.

    Отдельный повод для самобичевания — работы, подписанные как “Вот первое, что я сделал. Не судите строго.” Люди видят работы явно выше, чем их собственное представление о своих силах и думают “Я так точно не смогу.” Но на самом деле, за каждой такой работой стоят часы, сутки и месяцы подготовки, изучения основ программ или даже солидный опыт в моделировании или рисовании в других программах, порой даже оконченные курсы или художественные школы. В крайнем случае, десяток испорченных и поломанных болванок, которые никто, никогда не увидит.

    Этот дракон — одна из моих первых работ! — подписал автор статьи, выкладывая рендер на одном из сайтов в далеком 2012. Да, это первая работа в конкретно том софте и конкретно теми инструментами, но до нее было знакомство с простейшими объектами в 3ds max, лепка в корявом пробном режиме MQO, ковыряние в разрезанных и сшитых примитивах и кучка брошенных на полпути недоделок в виде голов, хвостов, лиц и прочего)

    Поэтому я решила познакомить Вас не с основами моделирования как таковыми, и не с программами для моделирования, хотя упоминать конкретные примеры буду, это неизбежно. Я познакомлю вас с подходами к моделированию и методами создания моделей вне зависимости от конечного результата. Да, это всё было просто огромное лирическое отступление. Но сейчас перейдём к делу.

    !Предупреждение!

    ▍ Подходы и методы

    Существует два основных подхода к моделированию — объектный, также называемый векторным, и полигональный. Векторная 3D-графика строится на фиксированных формах (поверхностях геометрических объектов), представляющих собой совокупность множества точек поверхности или только информации о габаритах объекта (длина-ширина-высота, диаметр, объём, точки пересечения и т.п.). В некоторых случаях такой подход выгоден, например, в промышленном моделировании. Но порой работать в таком ключе становится сложно. Наложить на такой объект текстуры, например, не представляется возможным — вместо этого используют шейдеры (

    shaders

    ), эффекты, имитирующие вид и поверхность материалов.

    Полигональное моделирование в самом просто его виде — создание полигонов через вершины:

    Полигональное моделирование отличается тем, что поверхность объекта разбивается на точки — вершины (axis), соединяющие их “рёбра” и заполнение между ними — полигоны (polygons). Друг от друга полигоны ограничивают грани или рёбра (lines, ribs), соединяющие 2 вершины.

    Совокупность вершин и полигонов называется мешем (mesh). Один цельный меш, не соединённый вершинами и полигонами с другим мешем, называется объект (object). На полигоны меша можно наложить текстуру, создав UV-map — карту наложения.

    Полигоны можно разбивать (divide, subdivide), увеличивая детализацию и сглаживая грубые грани, можно сокращать (decimate) для экономии памяти компьютера, уменьшения нагрузки или упрощения работы.

    В рамках этого подхода, модель в базовом своём виде состоит из меша и представляет собой объект или комплекс пересекающихся, или самостоятельных объектов, объединенных смыслом, функцией или единым финальным обликом.

    Некоторые программы успешно совмещают векторное и полигональное моделирование или могут конвертировать (преобразовывать) один вид модели в другой, превращая облако точек поверхности в вершины или наоборот. К таким программам, например, относятся Autocad и Blender.

    Кроме вышеназванных, существуют другие подходы, вроде математического программирования. Но на них мы останавливаться не будем — они слишком узкоспециализированы и используются в основном в визуализации формул и графиков.

    Сразу скажем, что сосредоточим внимание на полигональном моделировании, так как оно более распространено, для работы с ним больше софта и оно куда более востребовано — полигональные модели используются в играх, мультфильмах, фильмах, для печати фигурок, артов и прочего. При этом моделировать даже в рамках полигонального подхода можно по-разному, причём получая очень близкий по виду конечный результат.

    ▍ Моделируем, как можем

    Итак, начнём с самого простого по навыку, но одного из сложных технически —

    3D-сканирование

    . Фактически, от человека тут мало что зависит, некоторые профессионалы даже не считают этот способ настоящим моделированием.

    Суть его в том, что создаётся множество фотографий объекта или помещения на одном и том же расстоянии, но под разными углами. После этого специальная программа анализирует фотографии и создаёт облако точек, а затем — меши. Многие из них ещё и накладывают текстуру, сформированную из фотографий.

    Правда, чтобы получить хорошее качество, нужна хорошая камера, желательно лазерный сканер, мощный компьютер и специальная программа. Впрочем, есть и бюджетные версии — некоторые программы для фотограмметрии вполне совместимы с современным телефоном, и могут быть использованы на домашнем компьютере. Но будьте готовы делать по 600 фотографий одной и той же детали с разных сторон и ждать 20 часов, пока ваша модель скомпилируется. И не забудьте про расстояние — все точки фотографирования должны быть равноудалены от объекта, иначе последний будет перекошен. Ну и для работы потребуется “допилить” модель — “починить” дыры в меше, отрезать куски ненужного фона, поправить UV и т.д.

    Отдельный метод на границе сканирования и объектного моделирования мы рассмотрим позднее. Скажем только, что с его помощью актёров из реальной жизни переносят в фильмы и игры.

    Второй способ — “рисование” полигонов. Вы буквально берёте и рисуете грани, вершины и полигоны, подобно черчению, сбору мозаики или аппликации. Таким образом можно получить очень точный результат, особенно когда требуется сделать малополигональную модельку точно по концепту. В этом случае в некоторых программах можно разместить картинку с примером и “чертить” буквально на ней. Однако полную и подробную модельку таким способом не сделаешь. Другое дело — создание болванок для последующей лепки.

    • Плюсы: точность, простота.
    • Минусы: долго, мало полигонов.

    Так выглядит немного урезанный процесс создания модели по полигонам. Это может пригодиться, например, когда есть четкий векторный рисунок или силуэт, который не требует большой детализации

    Третий способ

    — примитивы. Собственно, обычно с него все и начинают, так как набор базовых фигур (

    primitives

    ) есть в каждой программе. На рабочем поле размещают примитив или несколько примитивов, составляют из них композицию, деформируют, режут и сливают. Здесь же можно производить булевые операции (

    boolean operation

    ). Возможно, вы уже слышали про это в рамках математики. Если нет, то выглядит это следующим образом: мы можем складывать и вычитать геометрию из одного объекта другим. Так, цилиндрами мы можем наделать отверстий в кубе, или сделать квадратное окно в сфере.

    • Плюсы: простота работы, булевые операции.
    • Минусы: низкая точность, грубые формы.

    Объектное моделирование — идеальный вариант для создания антенн, машин, механизмом — словом, для разнообразных твердотельных и технических моделей (т.н. Hard surface). Впрочем, для органики, порой тоже приходится использовать нечто подобное — например, для создания глаз.

    Когда-то на заре моделирования, этот и предыдущий — были единственными способами полигонального моделирования, и отнимали кучу времени для приведения в порядок. Но время шло, появлялись новые способы и средства визуализации.

    Скульптурирование или лепка (sculpting). Откровенно говоря, самый любимый метод моделирования объектов у автора статьи. Суть его заключается в том, что из базовой формы (примитива) по принципу куска глины или пластилина лепится новая форма с помощью выдавливания и наращивания объёма. Крупные куски отсекаются, тонкими инструментами создаётся мелкая детализация — совсем как в реальном скульптурировании.

    Быстрый скульпт базовой морды в Zbrush. На данный момент зебра — самый мощный и функциональный софт для скульптинга. Разумеется, аналоги есть, и они добавлены в каждую крупную программу для моделирования, однако полностью заменить и вытеснить зебру они пока не могут.

    Есть также и пограничные методы, использующие сразу несколько технологий, например, скелетное моделирование или альфа-проекция. Однако это может оказаться весьма сложным для понимания, и возможно заслуживает более подробного анализа и представления, чем мы можем позволить себе здесь.

    Скелетное моделирование присутствует в разных программах, и реализовано в каждой по-своему. Так, например, выглядит скелетное моделирование в ZBrush — мы создаем какие-то базовые формы (основу, скелет) из Зсфер (Zsphere), и обращиваем ее «кожей». «Мясистость» контролируется величиной костей и соединяющих их переходов. После создания кожи ее так же можно модифицировать, подобно тому, как модифицировали бы любой полигональный объект.

    Всё это очень интересно, но как же определиться с применением? Что если я хочу, скажем, освоить только определённую технологию для вполне конкретной цели? Например, создавать исключительно персонажей для игр? Или наоборот, переносить на большие экраны свои или чужие фантазии? А, может, я прирождённый техник, и мечтаю печатать на 3D-принтере свои механизмы?

    Что ж, придётся показать, на что способно 3D-моделирование на практике, заодно демонстрируя конкретные примеры и методы, так сказать, наглядно.

    Однако это придётся отложить на следующий длиннопост, так как примеров масса, а этот текст, итак, раздулся. Поэтому, до новых Встреч!

    Все картинки в посте, кроме скриншотов игр и кадра из фильма — авторские. Модели также созданы автором текста.

    Использование объектов в Paint 3D

    Примечание: Мы стараемся как можно оперативнее обеспечивать вас актуальными справочными материалами на вашем языке. Эта страница переведена автоматически, поэтому ее текст может содержать неточности и грамматические ошибки. Для нас важно, чтобы эта статья была вам полезна. Просим вас уделить пару секунд и сообщить, помогла ли она вам, с помощью кнопок внизу страницы. Для удобства также приводим ссылку на оригинал (на английском языке).

    С помощью Paint 3D можно создавать впечатляющие трехмерные объекты, но он также позволяет использовать большое количество готовых объектов в трехмерной библиотеке.

    Примечание: Paint 3D доступен в Windows 10. 

    Поиск в библиотеке 3D-моделей

    1. Запустите программу Paint 3D из своих приложений.

    2. Выберите трехмерные фигуры на ленте, а затем откройте 3D-библиотеку.

    3. Введите условие поиска в поле поиска и нажмите клавишу Ввод.

    4. Выберите выбранную модель, чтобы добавить ее на холст.

    Управление трехмерной моделью

    С помощью трехмерных моделей можно перемещать их и добавлять кратные, чтобы создать собственную уникальную модель.

    Позволяет делать Свинья с помощью Вингс!

    1. При нажатии кнопки модель появится стрелка перемещения.

      • Стрелка вверх позволяет повернуть объект вдоль оси Z.

      • Стрелка вправо будет повернута вдоль оси X.

      • Стрелка вниз будет повернута вдоль оси Y.

      • Стрелка влево позволяет сдвинуть модель вперед и назад в пространстве.

      • Щелкните и перетащите модель, чтобы переместить ее по холсту.

      • Щелкните и перетащите небольшие белые квадраты на углы и стороны прямоугольника, окружающего объект, чтобы увеличить, уменьшить или растянуть объект.

      Помещайтесь с ними, пока не получите хорошее представление о том, как перемещать модель и управлять ей.

    2. Снова откройте 3D-библиотеку , найдите крыло, а затем найдите нужное, щелкнув его, чтобы добавить на холст.

    3. Крыло появится на холсте. Перетащите модели и измените их размер, чтобы они выглядели так, как они будут объединяться.

    4. Переместите модели до тех пор, пока крыло не будет правильно размещено, и кажется, что вы выйдете из свинья.

      При нажатии кнопки выбрать все можно одновременно повернуть обе модели, чтобы убедиться в том, что они правильно работают со всеми углами.

    5. Чтобы сделать две модели одной, щелкните выделить все и выберите пункт Группировать в правой части меню.

    6. Теперь выполните эти действия, чтобы добавить еще одно крыло свинья.

    Дополнительные возможности: Добавление в трехмерную модель фона, эффектов и других возможностей

    Способы

    1. Вернитесь в 3D-библиотеку и выполните поиск нужного фона (например, небесно).

    2. Щелкните объект заднего плана, чтобы изменить его размер и положение.

      Перетащите углы фона на края холста.

    Эффекты

    1. Чтобы добавить эффект к проекту трехмерной заливки, нажмите кнопку эффекты.

    2. Выберите нужный эффект в меню. Он будет быстро отфильтровать вашу закраску.

      Щелкните солнце рядом с светло- кругом и поверните его, чтобы изменить положение освещения.

    На других вкладках в верхней части Paint 3D (двумерные фигуры, трехмерные фигуры, наклейкии эффекты) вы можете добавить еще больше сведений в 3D-проект Paint.

    Московский производитель 3D-сканеров развил три новых экспортных направления в 2020 году

    За 2020 год компания «Тексел» из особой экономической зоны Москвы, развивающая технологии сканирования различного применения, открыла три новых международных направления, сообщил генеральный директор ОЭЗ «Технополис Москва» Геннадий Дегтев.

    «Сканеры компании столичной ОЭЗ впервые поставлены в Испанию, США и Южную Корею. В общей сложности участник технологического сообщества ОЭЗ Москвы работает в 27 странах. За прошлый год компания увеличила оборот в полтора раза, а доля экспорта в общей выручке превысила 50%», — отметил Геннадий Дегтев.

    Компания «Тексел» разработала технологию сканирования человека и создания его точной трехмерной модели, что нашло применение во многих отраслях. В Испании оборудование с программным обеспечением закупила компания из индустрии развлечений, которая печатает фигурки отсканированных клиентов им на память. В Южной Корее сканер используется для научных антропометрических исследований, обучения студентов цифровому дизайну. В США сканер используют для персонализации игрового VR-опыта, когда отсканированный человек, например, может играть за футбольную сборную.

    Свои технические решения производитель сканеров и программного обеспечения применяет также в совместных проектах с мировыми компаниями fashion-ритейла, создав сервис «виртуальной примерочной». Обладая технологией сканирования человека, компания особой экономической зоны Москвы выступила с инициативой уточнить размерные параметры россиян в интересах отечественной легкой промышленности. 

    Идея провести антропометрическое исследование родилась из понимания проблемы современной массовой индустрии моды, поясняет генеральный директор «Тексел» Максим Федюков.

    «Основой промышленного производства одежды является размерная характеристика типовых фигур. Во всем мире размерная типология пересматривается через каждые 15 лет, так как за этот период в результате процесса акселерации происходит изменение размеров, пропорций и формы тела человека. Последние полноценные антропометрические исследования проводились в стране последний раз в 1986 году. Отсутствие актуальных данных в легкой промышленности приводит к значительным производственным потерям и неудовлетворенному спросу со стороны потребителей – вещи зачастую «не сидят по фигуре», не раскупаются и вынужденно отправляются на утилизацию», – отметил Максим Федюков.

    В компании убеждены, что новое антропометрическое исследование населения с использованием современных технологий 3D-сканирования позволит заменить устаревшую научно-техническую документацию по построению лекал бытовой, спортивной, ведомственной, специальной и форменной одежды. В результате российская легкая промышленность станет более конкурентоспособна и эффективна.


    Подписывайтесь на ОЭЗ «Технополис Москва» в социальных сетях, следите за главными новостями ОЭЗ в telegram-канале и получайте все самые важные известия с доставкой в вашу почту в нашей еженедельной рассылке.

    Моделирование человека с нуля в 3D MAX

    3D MAX. МОДЕЛИРОВАНИЕ ЧЕЛОВЕКА

        Модель была сделана в 3ds Max, однако используемые техники подходят для любого пакета, поддерживающего Subdivision surfaces. Моделирование человека происходит с нуля.

    Автор: Arild Wiro Anfinnsen

        На рисунках:
          — синий цвет у элементов, которые мы добавляем;
          — красный цвет у элементов, которые мы удаляем.


        1) Создайте 12-гранный цилиндр с 6-ю сегментами по высоте.

     

        2) Масштабируя и двигая сегменты, сформируйте грубую форму тела: плечи, грудную клетку, живот, талию и бедра.

     

        3) Поскольку моделировать обе стороны тела человека бесполезно и утомительно, будем моделировать только одну сторону, вторую сторону сделаем зеркальной. Продолжаем корректировать форму тела, формируя правильные линии ключицы, грудной клетки, живота и таза.

     

        4) Делаем дополнительные сечения, для последующего формирования груди, бедер и ягодиц.

     

        5) Добавляем сечение в области подмышки.

     

        6) Удаляем лишние грани, чтобы сохранить четырехугольную структуру полигонов.

     

        7) Сделайте заготовку для соска (в 3ds Max это можно сделать с помощью инструмента Chamfer для вертекса).

     

        8) Грудь делается в 3 этапа:

    а) Добавьте ребер из существующих точек и придайте круглую форму контуру соска.

    б) Добавьте сечения и придайте нужную форму. Помните про тяжесть, немного опустите вниз.

    в) Сделайте Extrude для формирования соска.

     

        9) Сделайте Extrude фейсов для формирования заготовки руки.

     

        10) Удалите полигоны на торце руки (выделены красным цветом), и добавьте сечение, следя при этом, чтобы они не пересекали подмышку. Выделенный на рисунке зеленым цветом полигон должен быть точно на месте подмышки.

     

        11) Добавляем ещё линий и делаем подмышку. Концы пока оставляем в покое, их мы закончим, когда будем присоединять ноги.

     

        12) Делаем 3 поперечных сечения на руке.

     

        13) Поработайте с вершинами, придайте форму мышцам дельты, локтю и предплечью.

     

     

        14) Это очень важный шаг. Поверните или скрутите форму руки ближе к запястью на 90 градусов. Это просто необходимо для правильной анимации, да и выглядит значительно правдоподобнее.

     

        15) Поработаем с рукой. Для этого снова добавляем сечений и придаем нужную форму.

     

        16) Осталось немного. Прорабатываем форму мышц предплечья и место возле кисти руки.

     

        17) Обратите внимание, после предыдущего шага осталось несколько 5 угольных полигонов. Это место я не планирую больше редактировать, поэтому избавляемся от них, одни эджи убиваем, другие добавляем.

     

        18) Ещё немного подредактируем мышцы на руке.

     

        19) В этом месте остается проблемная топология и я не стал исправлять это, однако если возникнут проблемы, то можно исправить.

     

        20) В следующих шагах мы отдельно сделаем кисть руки и присоединим её.

        Выглядеть это будет так

     

       

        21) Начните с бокса длиной в половину кисти и разделите его на 5 частей.

        22) Сделайте Extrude четырем полигонам до нормальной длины кисти.

        23) Вершинами сформируйте грубые очертания.

        24) Добавьте два сечения.

        25) Сделайте Extrude 4 раза для создания большого пальца.

        26) Придайте ему форму и добавьте деталей.

        27) С помощью дополнительных сечений придайте пальцу округлую форму, подготовьте как на рисунке переднюю часть для создания остальных пальцев.

        28) Добавьте еще сечений и убедитесь, что выделенные красным вершины объединены между собой (weld).

        29) Это может несколько смутить, но, чтобы придать нормальную форму и сохранить четырехугольную топологию придется добавить ещё несколько сечений и поработать над ошибочными областями. Кое-где придется разрезать модель и соединять по-другому. Разрезаемые грани указаны стрелками.

        Создаем фаланги пальца, разделяя на столько частей в местах изгиба, сколько необходимо.

        31) Копируйте пальцы, отредактируйте их, присоедините к кисти и объедините вершины (выделенные красным).

        32) Добавьте сегменты между пальцами.

        33) Я добавил сечение для формирования кости запястья.

        34) …и большого пальца…

        35) …а также несколько сечений для складок на ладони.

        36) Вот и всё! У этой кисти на срезе нужное количество вертексов для точной стыковки с рукой.

        37) После того, как мы завершили создание руки, займемся спиной модели. Добавляем дополнительные сечения (2) и двигаем вершины (3).

     

        38) Продолжаем начатое в предыдущем шаге для нижней части спины.

     

        39) Создайте новые полигоны, соединяющие снизу переднюю и заднюю часть туловища.

     

        40) Нужно добавить несколько сечений для того, чтобы потом нормально присоединить ноги к туловищу.

     

        Моедлируем отдельно ногу

        41) Моделирование ноги начинаем с 8мигранного цилиндра с 5-ю сегментами по высоте.

     

        42) Немного изгибаем верхние края, чтобы следовать бедренной мускулатуре, формируем колено и икры.

     

        43) Затем добавляем сечений, увеличивая количество сегментов с 8 до 16, а также добавляем сечений по высоте для большей детализации.

     

        44) Эти сечения я создаю для формирования мышц бедра и соединения ног.

     

        45) Еще несколько сечений.

     

        46) Следующим шагом будет создание и присоединение ступни.

     

        В конечном виде должно получится примерно так

        47) Начнем с такой формы.

     

        48) Двигая вершины, сформируйте грубую форму.

     

        49) Делаем дополнительные сечения.

     

        50) Вытяните пальцы..

     

        51) …и с помощью редактирования ребер придайте им необходимую форму.

     

        52) И, наконец, добавляем детальности. Я не буду вдаваться в подробности, только скажу, что сечения в первую очередь нужны в местах изгибов и их количество зависит от того, насколько подвижным будет ваш персонаж.

     

        53) Не забудьте добавить костяшку…

     

        54) Со ступней мы закончили. Присоединяем её к ноге.

     

        55а) Больше ребер для ноги не нужно. Можно немного подправить форму мышц и добавить некоторые грани, чтобы добиться равномерной топологии вдоль одной линии.

     

        55б) Продолжаем шаг 55 для задней части.

     

        56) Приводим топологию в порядок в области таза, грудной клетки и ягодиц.

     

        57) Я удалил часть линий на груди сбоку и добавил внизу, для создания более резкой складки. Также добавил ребер по всей длине тела до шеи и отдельно для пупка.

     

        58) Удалив ребро и добавив две новых линии, получаем более округлую форму.

     

        59) Повторяем 56 шаг для спины.

     

        60) Ямочки! Мило. Скашиваем вершины и делаем совсем небольшие углубления.

     

        61) Пупок сделан похожим образом — скосом вершины и вытягиванием грани вглубь.

     

        62) Добавляем голову. (Её создание — тема отдельного урока).

     

        63) Сделайте ключицу, добавьте деталей шее. Все эти действия применимы и к мужской модели.

     

        64) Можно добавлять деталей до бесконечности, но я, пожалуй, закончу. Ещё пара штрихов…

     

        65) Правда есть еще кое–что… Разверните немного руки и разгладьте плечи. Также убедитесь, что конечности немного согнуты в коленях и локтях – это нужно для правильного построения скелета. Убедитесь, что повернули часть только по одной оси, чтобы угол был например, виден из вида спереди. Руки должны находиться в немного расслабленной позе. Если оставить модель в прямом Т-виде, то это непременно приведет к ошибкам в области плеч при анимации. Согнуть конечности также необходимо для создания правильной инверсной кинематики (IK) — нужен небольшой угол между соединяемыми костями. Как можно более непринужденная поза модели позволит избежать ненужных растяжений при анимации.

     

        Это всё! Надеюсь, вы нашли для себя что-то полезное.

    И результат с прической и одеждой…

       

        Еще один пример модерирования человека — сетка немного отличается, тем не менее результат тоже весьма хорош.

     

       

     

       


    Адрес администрации сайта: [email protected]
       

     

    Онлайн-визуализатор 3D-анатомии Zygote Body

    Онлайн-визуализатор 3D-анатомии Zygote Body | Анатомия человека 3D

    ZygoteBody™ и данные 3D © 2012-2017 Zygote Media Group, Inc.

    Краткое руководство

    Навигация

    • Нажмите и перетащите мышь, чтобы повернуть, прокрутите, чтобы увеличить.
    • Или используйте кнопки вверху слева. Кнопка «Домой» сбрасывает вид.
    • Переключитесь с режима Capsule на Orbit в правом верхнем углу, чтобы включить полное 3D
    • Поворот на
    • и удерживайте нажатой клавишу Ctrl, чтобы панорамировать вид. (только для премиум-пользователей)
    Слайдер
    • Используйте ползунок непрозрачности слева, чтобы открыть слои.
    • Щелкните переключатель под ползунком, чтобы управлять слоями по отдельности.
    Выбор
    • Используйте поле поиска в правом верхнем углу для поиска или щелкните объекты, чтобы выбрать их.
    • Нажмите на фон или на X, чтобы отменить выбор.
    • Удерживая нажатой клавишу Ctrl, щелкните объекты, чтобы быстро их скрыть. (Cmd+щелчок на Mac.)
    • Удерживая нажатой клавишу Shift, щелкните объекты или метки (или щелкните значок «закрепить» в метке), чтобы закрепить объект. Это сохранит его выбранным, пока вы выбираете больше.
    • Используйте значок видимости на имени объекта, чтобы скрыть элемент. В отличие от щелчка объекта при нажатой клавише Ctrl, инструмент видимости будет скрывать элементы до тех пор, пока не будет нажата кнопка «Показать все» в правом верхнем углу.
    • Используйте инструмент «Масштаб» на имени элемента, чтобы отцентрировать вид на элементе.
    • Используйте стрелку вниз на имени предмета, чтобы открыть информацию о предмете.
    • Используйте инструмент «Закрепить» на имени элемента, чтобы закрепить элемент, что позволит вам выбрать несколько элементов.
    Модели
    • Используйте значок выбора модели над ползунком анатомии слева, чтобы загрузить различные модели.
    Инструменты премиум-класса
    • Мои сцены позволяет загружать и сохранять созданные вами сцены. Все аннотации, булавки и видимые элементы будут сохранены.
    • Zygote Scenes — это коллекция сцен, созданных Zygote Media Group, с аннотациями, идентифицирующими анатомические ориентиры.
    • Иерархия — это список всех сущностей, которые есть в вашей текущей сцене. Вы можете включать и выключать части, используя галочки возле каждого объекта или группы объектов.
    • Аннотации позволяют создавать собственные заметки и маркеры, которые будут сохраняться при сохранении сцены.
    • Инструменты:
      • Pick возвращает вас к стандартному режиму выбора деталей и вращения камеры.
      • Slice позволяет вам нарезать части вашей сцены в плоскости X, Y или Z.
      • Explode отодвигает все части вашей сцены от центральной точки, которую вы можете расположить в интерактивном режиме.
      • Викторина, если она включена, когда вы выбираете деталь, а не отображаете название детали, появляется меню с множественным выбором, позволяющее вам пройти викторину самостоятельно.
    Профессиональные инструменты
    • Значок снимка в центре вверху сделает снимок вашей сцены, который затем можно будет сохранить в формате jpg или нарисовать с помощью прилагаемых инструментов пера.

    3D модель человека | 3dscanstore.com

    Раздел 3d модели человека в магазине. Наши 3D-модели людей имеют высочайшее качество, доступное где угодно! Все наши продукты создаются на основе 3D-сканирования на нашей огромной установке для 3D-сканирования, что обеспечивает уровень точности, недостижимый для ручных моделистов. Используя наши собственные запатентованные технологии и новейшее программное обеспечение и оборудование, наши 3D-модели людей готовы к использованию в фильмах, анимации, играх или любых других отраслях.Все наши модели доступны для скачивания в форматах ZTL и OBJ и могут использоваться в любом программном обеспечении, таком как unity 3d, blender, Sketchup, Cinema 4d, 3ds max, Maya,

    .

    Показать: 255075100200

    Сортировать по: DefaultName (A–Z)Name (Z–A)Price (Low > High)Price (High > Low)Model (A–Z)Model (Z–A)

    Shaded Male 02 Puffer Hoodie_Arms Down

    Сканирование всего тела мужчины в пуховике, идеальный ориентир для моделирования морщин и складок Набор данных включает :: :: Уничтожен OBJ (750 тыс. треугольников)..

    £20.00

    Цвет Женский 06 Поза 01

    Тело в полный рост Полноцветная женская модель, отсканированная с использованием нашей современной системы фотограмметрии. Набор данных включает :: :: Модель Zbrush высокого разрешения, совместимая с Zbrush..

    £25.00

    Справочная поза Body Builder 02

    Эталонное сканирование мышц всего тела мужчины.Эталонные сканы отличаются от очищенной 3D-модели тем, что они состоят из прореженной модели, а не из четырехугольной сетки. Этот скан поставляется в форматах OBJ и ZTL.

    14,99 фунтов стерлингов

    Цвет Женский 05 Поза 06

    Тело в полный рост Полноцветная женская модель, отсканированная с использованием нашей современной системы фотограмметрии. Набор данных включает :: :: Модель Zbrush высокого разрешения, совместимая с Zbrush..

    £25.00

    Цвет Женский 05 Поза 09

    Тело в полный рост Полноцветная женская модель, отсканированная с использованием нашей современной системы фотограмметрии. Набор данных включает :: :: Модель Zbrush высокого разрешения, совместимая с Zbrush..

    £25.00

    AOR 1 Чистая базовая поза

     AOR 1 военная спецодежда очищена в нейтральной базовой позе. Набор данных 1 х очищенная нейтральная поза тела Формат ZTL и OBJ (Zbrush 4R7 P3 или выше) 6 х Подраздел..

    £25.00

    Подставка для опорной винтовки AOR 2

     Одежда армейского образца AOR 2 * эталонный скан, полученный с помощью нашего фотограмметриологического стенда на 180 камер. *Эталонное сканирование представляет собой уменьшенную версию сетки RAW, состоящую из 1 миллиона полигонов. В скане есть б..

    £15.00

    Цвет Женский 06 Поза 18

    Тело в полный рост Полноцветная женская модель, отсканированная с использованием нашей современной системы фотограмметрии. Набор данных включает :: :: Модель Zbrush высокого разрешения, совместимая с Zbrush..

    £25.00

    Набор справочников по анатомии для женщин 06

    Набор данных19 x Эталонные позы в формате OBJ.

    69,99 фунтов стерлингов

    Color male 04 анатомический комплект

    6 цветных сканов всего тела из нашей линейки цветных мужских анатомических структур 04 Набор данных включает :: :: Модели Zbrush с высоким разрешением, совместимые с Zbrush 4R5 и выше. :: цветные карты 10 000 x 10 000 :..

    25,99 фунтов стерлингов

    ‎BioDigital Human — Анатомия 3D в App Store

    BioDigital Human — это наиболее полная из когда-либо созданных виртуальных 3D-моделей человеческого тела и единственное приложение, которое включает в себя интерактивную 3D-анатомию, физиологию, состояния и методы лечения.

    Бесплатная версия обеспечивает 10 просмотров моделей в месяц и хранение до 5 моделей в вашей личной библиотеке.

    Обновление Personal Plus доступно по цене 19,99 долл. США в год и дает неограниченный доступ ко всей нашей библиотеке из более чем 700 моделей анатомии и состояния здоровья с неограниченным хранением 3D-моделей в вашей личной библиотеке.

    Наша человеческая библиотека содержит более 700 3D-моделей анатомии и является наиболее полной, научно точной и широко используемой виртуальной моделью человеческого тела из когда-либо созданных.Идеально подходящий для изучения анатомии и повышения грамотности в вопросах здоровья, люди во всем мире используют BioDigital Human для изучения и обучения анатомии, физиологии, лечению и состояниям здоровья, таким как рак, болезни сердца, травмы и многое другое. Онлайн-приложение BioDigital Human, включенное в вашу регистрацию и доступное на сайте human.biodigital.com, позволяет вам создавать собственные 3D-модели для визуализации анатомии и внутренней работы человеческого тела.

    Нам доверяют более 3 000 000 студентов из почти 5 000 учебных заведений. BioDigital Human используется во всем мире ведущими медицинскими школами, системами здравоохранения, медицинскими приборами, фармацевтическими и образовательными компаниями, включая J&J, NYU Medical, Apple и Google.

    Доказано, что способность сохранять усвоение материала увеличивается на 43 % по сравнению с учащимися, обучающимися с использованием традиционных ресурсов, и улучшается оценка на 16 % по сравнению с обучением с помощью вскрытия трупа.

    ПРЕСС:
    «Думайте: Google Планета Земля встречается с человеческим телом» — ABC News
    «Виртуальное тело как санитарно-просветительский эквивалент Google Maps» — The New York Times
    «xbox, Анатомия Грея объединяется, чтобы стать способом смотреть внутри тела» — MSNBC

    ВОЗМОЖНОСТИ ПРИЛОЖЕНИЯ:
    — Утвержденные полные трехмерные модели анатомии мужчин и женщин профессионального уровня
    — Более 20 региональных и системных анатомических моделей
    — Более 600 интерактивных трехмерных моделей состояния здоровья
    — 8 различных языки
    — Персонализированная библиотека для быстрого доступа к вашему контенту
    — Инструменты 3D-взаимодействия для поворота, масштабирования, рисования, анализа и обмена моделями
    — Простой в использовании, интуитивно понятный интерфейс, упрощающий поиск и сохранение
    — Включает использование BioDigital Human online , доступный с любого устройства у человека.biodigital.com
    — В отличие от приложений, основанных на изображениях, настоящий интерактивный 3D, позволяющий увидеть анатомические структуры с любой перспективы Система
    — нервная система
    — Скелетная система
    — Респираторная система
    — Репродуктивная система
    — система репродуктивной системы
    — Система репродуктивной системы

    . — Нефрология
    — Неврология и психиатрия
    — акушерская и гинекология
    — Гематология и онкология
    — Офтальмология
    — Офтальмология
    — Отель
    — Отоларингология
    — Pediatrics
    — Пулмонология
    — ревматология
    — Urology

    Подписки взимаются ежегодно и автоматически обновляются продление отключено как минимум на 24 часа до окончания текущего периода.Оплата будет снята с учетной записи iTunes при подтверждении покупки. Вы не сможете отменить подписку в течение активного периода. Вы можете управлять своими подписками в настройках учетной записи после покупки.

    Ознакомьтесь с нашими Условиями обслуживания по адресу https://www.biodigital.com/terms

    Ознакомьтесь с нашей Политикой конфиденциальности по адресу https://www.biodigital.com/privacy

    Эталонные 3D-модели для художников

    Купить здесь Доступен сейчас Справочник по 3D-фотографии для художников

    Реальные 3D-сканы

    В наборах

    Anatomy 360 pose используются полноцветные 3D-сканы всего тела, снятые с помощью нашей современной системы сканирования 180 камер.

    Полное управление освещением

    Anatomy 360 предлагает пользователю полный творческий контроль над углами освещения, интенсивностью и настройками цвета.

    Инструменты для рисования

    Наш набор инструментов для рисования включает режим эскиза, сетки перспективы, модель силуэта и инструменты среза профиля.

     

    Доступно сейчас 

    Взгляните на наши последние наборы поз и наборы со скидками. Нажмите на изображение ниже, чтобы просмотреть наш магазин и просмотреть все доступные продукты.


     

    Создайте эффектное красивое освещение за считанные секунды

    Простые в использовании инструменты и интерфейс Anatomy 360 позволяют художникам создавать динамические световые ситуации всего несколькими щелчками мыши

    Расширенное руководство по освещению


    [/столбцы]

    Характеристики

    Режим динамического эскиза

    Режим эскиза позволяет создавать изображения в стиле штриховой графики с динамическими тенями одним нажатием кнопки.

    3D-сетка перспективы

    Наша трехмерная сетка перспективы упрощает работу с ракурсом и дает художнику действительно точную перспективу.

    Переключаемые текстуры

    Anatomy 360 дает вам возможность легко переключаться между текстурированными и нетекстурированными моделями, упрощая просмотр базовой формы.

    Динамическое освещение

    Создавайте красивые настройки освещения с помощью набора инструментов освещения anatomy 360, включая элементы управления ободком, заливкой, ключевым и окружающим освещением.

    Инструменты для сохранения

    Наши инструменты сохранения позволяют сохранять несколько настроек освещения/затенения и цвета и возвращаться к ним в любое время.

    Контроль цвета и градация

    Anatomy 360 включает полный набор инструментов для работы с цветом и градацией, идеально подходящих для создания красивых изображений и справочных материалов.

    Пакеты движения

    Наборы движений

    Anatomy 360 содержат несколько поз, снятых в быстрой последовательности, чтобы показать диапазон движений со 100% реалистичной мускулатурой.

    Что такое Anatomy360?

    Anatomy 360 представляет собой ступенчатое изменение в фотографическом эталоне.Работа с 2D-изображениями может быть сложной, Anatomy 360 меняет все, позволяя вращать, освещать и затенять модель именно так, как вы этого хотите.

    Преимущества 3D-фотографии

    • Просмотр моделей под любым углом
    • Подсветка и затемнение по вашему усмотрению
    • Инструменты эскиза позволяют просматривать реальные сетки и силуэты в трехмерной перспективе под любым углом
    • Сохраняйте столько изображений с любого ракурса
    • Создайте свои собственные потрясающие фотореалистичные изображения

    Отзывы

    «Я верю, что Anatomy 360 произведет революцию в том, как мы изучаем и используем справочные материалы.От студентов до профессионалов отрасли, я определенно рекомендую это! Я люблю это!»

    Глауко Лонги

    «Анатомия 360 абсолютно необходима для всех художников, будь то художники, иллюстраторы, традиционные или цифровые скульпторы, которые ищут простое решение для наблюдения и изучения человеческой фигуры».

    Брайан Уэйд Спектральное движение.

    Наборы и комплекты Anatomy 360 Pose

    доступны уже сейчас.

    Купить сейчас

     

     

    3D-оценка человеческого тела

    3D-оценка человеческого тела


    Реконструкция 3D-модели с текстурой человеческих фигур по изображениям является сложной задачей, поскольку геометрия объектов нежестких человеческих фигур со временем меняется, создавая большое пространство сложных поз тела, а также вариаций формы.В дополнение к этому, есть несколько других проблем, таких как самоокклюзии частями тела, препятствия из-за одежды свободной формы, помехи на заднем плане (в нестудийной установке), разреженный набор камер с непересекающимися полями обзора, сенсор. шум и т. д., как показано на рисунке ниже

    Проблемы нежесткой реконструкции. (a) Сложные позы (b) Препятствия из-за одежды (c) Варианты формы (d) Беспорядок на заднем плане

    Трехмерная реконструкция человеческого тела с глубокой текстурой

    Реферат:

    Восстановление текстурированных 3D-моделей нежестких форм человеческого тела затруднено из-за самоокклюзии, вызванной сложными позами и формами тела, одеждой, отсутствием текстуры поверхности, фоновыми помехами, разреженным набором камер с непересекающимися полями зрения, и т.п.Кроме того, среда без калибровки усложняет как реконструкцию, так и восстановление текстуры. В этой статье мы предлагаем основанное на глубоком обучении решение для текстурированной 3D-реконструкции форм человеческого тела из одного изображения RGB. Это достигается путем первоначального восстановления объемной сетки нежесткого человеческого тела по одному изображению RGB с последующим синтезом вида ортогональной текстуры с использованием соответствующей проекции глубины реконструированной (объемной) формы и входного изображения RGB.Мы предлагаем совместно изучать информацию о глубине с доступными датчиками RGBD (например, Kinect), одновременно показывая несколько видов одного и того же объекта на этапе обучения. Мы показываем превосходную производительность реконструкции с точки зрения количественных и качественных результатов как на общедоступных наборах данных (путем моделирования канала глубины с помощью виртуального Kinect), так и на реальных данных RGBD, собранных с помощью нашей откалиброванной установки с несколькими Kinect.

    Метод

    В этой работе мы предлагаем основанное на глубоком обучении решение для текстурированной 3D-реконструкции форм человеческого тела по входному изображению RGB в среде без калибровки.Учитывая изображение RGB с одним видом, как реконструкция, так и генерация текстуры являются некорректными задачами. Таким образом, мы предложили совместно изучать сигналы глубины (используя изображения глубины, полученные с доступных датчиков, таких как Kinect) с изображениями RGB во время обучения сети. Это помогает сети изучить пространство сложных поз тела, что в противном случае было бы затруднительно только с 2D-контентом в изображениях RGB. Хотя мы предлагаем изучить сеть реконструкции с помощью многоракурсных RGB-изображений и изображений глубины (показываемых по одному во время обучения), их совместное изучение с общими фильтрами позволило нам восстановить трехмерные объемные формы, используя только одно RGB-изображение во время тестирования.Помимо проблем с нежесткими позами, информация о глубине также помогает решать проблемы, вызванные загроможденным фоном, вариациями формы и одеждой свободной формы. Наша сеть восстановления текстур использует вариационный автокодер для создания ортогональных текстурных изображений реконструированных моделей тела, которые впоследствии проецируются для восстановления модели текстурной трехмерной сетки.

    Предлагаемый сквозной конвейер глубокого обучения для реконструкции текстурированных нежестких трехмерных моделей человеческого тела.Используя перспективное изображение RGB с одним видом (а), мы выполняем вокселизированную 3D-реконструкцию (с) с использованием сети реконструкции (б). Затем, чтобы добавить текстуру к сгенерированной 3D-модели, мы сначала преобразуем воксели в представление сетки с помощью алгоритма реконструкции поверхности Пуассона [9] и получаем его четыре ортогональные карты глубины (d). Они подаются в качестве входных данных в сеть восстановления текстур (f) вместе с перспективными изображениями RGB, используемыми для реконструкции (a). Сеть восстановления текстуры создает ортогональные изображения RGB (g), которые обратно проецируются на реконструированную модель, чтобы получить текстурированную 3D-модель (h).

    Пожертвований:

    • Мы представляем новый конвейер глубокого обучения для получения текстурированных 3D-моделей нежестких форм человеческого тела из одного изображения. Насколько нам известно, получение реконструкции нежестких форм в объемной форме (преимущества которой мы демонстрируем) еще не предпринималось в литературе. Кроме того, это будет первоначальная попытка в направлении нежесткой реконструкции одного изображения и восстановления текстуры сквозным способом.
    • Мы демонстрируем важность сигналов глубины (используемых только во время тренировки) для задачи нежесткой реконструкции. Это достигается с помощью нашей новой методологии обучения с чередованием RGB и D, чтобы захватить большое пространство позы и деформации формы.
    • Мы показываем, что наша модель может частично справляться с нежесткими деформациями, вызванными одеждой произвольной формы, поскольку мы не налагаем никаких ограничений на модель при обучении сети объемной реконструкции.
    • Мы предложили использовать метки глубины для восстановления текстуры в настройке вариационного автоэнкодера.Это первая попытка сделать это в литературе по синтезу текстур.

    Связанная публикация:

    • Абхинав Венкат, Сай Сагар Джинка, Авинаш Шарма — Трехмерная реконструкция человеческих тел с глубокой текстурой, Британская конференция по машинному зрению (BMVC2018). [pdf]

    На пути к точной трехмерной реконструкции человеческого тела по силуэтам

    Краткое описание работы Хорошее рассказывание историй начинается с умения слушать.В Audible это означает, что каждая роль и каждый проект учитывают нашу аудиторию. Потому что те же люди, которые проектируют, разрабатывают и внедряют наши продукты, также используют их. Для нас это говорит о многом. ОБ ЭТОЙ РОЛИ В этой роли вы будете использовать свой обширный опыт в области компьютерных наук, машинного обучения и разработки программного обеспечения для создания масштабируемых решений и инновационного прогнозного моделирования, моделирования ранжирования (например, релевантность поиска и рекомендации), (un -) контролируемое обучение и моделирование для объяснения, количественной оценки, прогнозирования и предписания в поддержку принятия важных бизнес-решений.Вы превратите бизнес-цели в гибкую, проницательную аналитику. Вы будете стремиться создавать ценность как для заинтересованных сторон, так и для клиентов и информировать о полученных результатах менеджеров и руководителей высшего звена в понятной и действенной форме. использование научных подходов для создания продуктов и услуг, которые удивят и порадуют наших клиентов. Мы используем масштабируемые передовые технологии машинного обучения (ML), глубокого обучения (DL) и обработки естественного языка (NLP), чтобы лучше ориентироваться на клиентов и потенциальных клиентов, понимать и персонализировать контент и контекст, необходимые для оптимизации их опыта прослушивания книг.Мы работаем в гибкой среде, в которой мы владеем и сотрудничаем в жизненном цикле исследований, проектирования и разработки моделей соответствующих проектов. , глубокое обучение, обработка естественного языка, интеллектуальный анализ данных и/или крупномасштабные распределенные вычисления. Как ученый-прикладник, вы будете… Разрабатывать и проверять модели для оптимизации того, кто, когда, где и как мы взаимодействуем с клиентами.Разрабатывайте конвейеры обработки данных в масштабе Amazon. Придумывайте и изобретайте до того, как этого потребует бизнес, адаптируя передовые подходы или изобретая новые методы. усилия с другими учеными в Amazon. Внесите свой вклад в рост команды Audible Data Science, делясь своими идеями, интеллектуальной собственностью и учась у других.

    границ | Трехмерная оценка позы человека на основе полностью подключенной нейронной сети с предварительным обучением состязательного обучения алгоритмы.Оценка позы человека является ключом к анализу человеческого поведения. HPE — это фундаментальное исследование в области компьютерного зрения, которое может быть применено ко многим приложениям, таким как взаимодействие человека с компьютером, распознавание действий человека [1–4], интеллектуальная безопасность, захват движения и обнаружение действий [5].

    Методы оценки позы человека в 3D можно условно разделить на два типа: 1) сквозное прогнозирование позы человека в 3D на основе RGB-изображения; 2) двухэтапные методы, в которых сначала оценивалась 2D-поза человека по RGB-изображению, а затем прогнозировалась 3D-поза человека на основе результатов 2D-позы человека.

    Rogez et al. [6] представили сквозную архитектуру, названную LCR-Net. Сеть включала позиционирование, классификацию и регрессию. Во-первых, области человеческого тела-кандидата были получены генератором областей-кандидатов, и потенциальные позы были расположены в областях-кандидатах. Оценки предложений поз подсчитывались классификатором. Наконец, трехмерные позы человека были получены путем регрессии. Павлакос и др. [7] напрямую регрессировали 2D-тепловую карту в 3D-пространство и оптимизировали сеть от грубой до точной, чтобы получить более точную 3D-позу человека.Павлакос и др. [8] использовали более слабый контрольный сигнал, обеспечиваемый порядковой глубиной суставов человека. Этот метод может количественно оценить изображение в дикой природе.

    С помощью сетевой модели глубинного обучения было напрямую установлено сквозное сопоставление изображений RGB с координатами трехмерных суставов. Хотя из изображений можно получить обширную информацию, не было промежуточного процесса наблюдения, и модель была уязвима для фона изображений, освещения, одежды человека и других факторов.Все больше и больше исследователей предпочитали использовать глубокие нейронные сети для изучения отношений отображения от двухмерных точек соединения к трехмерным точкам соединения. На первом этапе положения двумерных точек суставов человека были получены с помощью двухмерных детекторов поз человека [9–11], а затем сопоставление отношений между двухмерными и трехмерными позами человека оценивалось с помощью регрессии [12, 13] или сопоставления моделей. Чжоу и др. [14] представили двухэтапную каскадную объединенную глубокую нейронную сеть, которая предсказывала трехмерную позу на основе двумерной тепловой карты. Они дополнили современную структуру оценки 2D-позиции, чтобы получить 2D-тепловую карту.Текин и др. [15] предложили новую двухветвевую архитектуру с обучаемой схемой слияния для оптимального слияния информации 2D-тепловых карт. Для позы человека, спроецированной из 2D-карты объектов в 3D, была обратная. Чтобы решить эту проблему, Li and Lee et al. [16] предложили новый метод для создания нескольких возможных гипотез о 3D-позе из 2D-ввода, который может выбрать лучшее решение из 2D-репроекций. Каммаз и Аргирос [17] представили MocapNET, которая предлагала стратегию «покоряй и разделяй» для получения формата 3D Bio Vision Hierarchical (BVH) [18].Чтобы заняться трехмерной оценкой позы человека, Wang et al. [19] предложил метод ранжирования по глубине (DRPose3D), который содержит обширную трехмерную информацию. Они оценили трехмерную позу на основе двухмерных местоположений суставов и ранжирования глубины.

    В приведенных выше алгоритмах исследователи сосредоточились только на 3D-координатах суставов, состоящих из точек и линий, и не показали никаких подробностей о форме и внешнем виде человеческого тела. Поэтому некоторые исследователи предложили метод прогнозирования 3D-модели человека по 2D-изображениям. Сигал и др.[20] предсказал трехмерную модель человека по форме контура тела на изображении и принял завершение формы и анимацию людей [21] (SCAPE), чтобы соответствовать контуру человеческого тела на изображении. Федерика и др. [22] оценили полную модель трехмерной сетки по одному изображению, названному SMPLify. Они оценили расположение суставов тела в 2D с помощью 2D-детектора точек суставов Deepcut [23], а затем подогнали линейную модель с несколькими людьми (SMPL) [24] к данным суставов. Ласснер и др. [25] усовершенствовали SMPLify и использовали метод случайного леса для оценки трехмерной позы.Риза и др. [26] создали плотное сопоставление между изображением и поверхностной моделью человека, названное DensePose. Они, соответственно, разработали полностью свернутую сеть регрессии с плотной позицией и сеть регрессии с плотной позицией на основе регионов, и экспериментальное сравнение показало, что последняя работает лучше. Яо и др. [27] предложили сквозную обучающуюся сверточную нейронную сеть для прямой регрессии 3D-модели человеческой сетки из изображения. Мухаммед и др. [28] предложили новую рекуррентную нейронную сеть с механизмом самоконтроля для оценки позы и фигуры человека по видео.

    Несмотря на то, что описанные выше методы позволяют получить трехмерную модель сетки человека, ни один из них не может удовлетворить требованиям реального времени при практическом применении, корреляция различных суставов не учитывалась, и в большинстве из них использовались фиксированные пространственные априорные ограничения, что приводило к относительно плохое обобщение модели.

    В представленном методе мы использовали несколько оптических датчиков для построения системы захвата изображения в фиксированной сцене и использовали эффективные алгоритмы 3D-реконструкции человека, которые могут быть использованы в качестве основы для анализа движений персонажа и обучения реабилитации конечностей. .Вдохновленные генеративно-состязательными сетями, мы приняли метод, управляемый данными, для изучения неявной априорной информации о пространственной структуре и классификации суставов в соответствии с естественным соединением человеческого тела. Выходные данные нашей модели включали не только трехмерную сетчатую модель человека, но и трехмерные координаты суставов. Таким образом, с точки зрения обеспечения точности трехмерной оценки человеческого тела производительность в реальном времени также является фактором, который необходимо учитывать. Мы специально разработали полносвязную нейронную сеть с пропуском соединений для оценки параметров модели SMPL.Параметры предложенной модели сети были намного меньше, чем у других современных алгоритмов.

    Методы

    Многоракурсная система захвата изображений

    По сравнению с 2D-плоскостью размер пространственной глубины увеличивается в 3D-пространстве. Вдохновленные эпиполярной геометрией, мы отмечаем, что изображения с разных точек зрения имеют некоторые соответствующие отношения, которые могут уменьшить неоднозначность проекции. Как показано на рисунке 1, C1 и C2 являются центрами двух камер, e и e’ являются эпиполями, а зеленая плоскость представляет собой эпиполярную плоскость.Точка P1 означает стык в плоскости изображения (серый прямоугольник), который проецируется в трехмерное пространство. Точка P существует на прямой линии, но ее конкретное положение неизвестно. Соответствующий стык является точкой P2 в другом виде, а точка пересечения двух проекционных линий может определять положение точки P в трехмерном пространстве. Эпиполярное ограничение является важным свойством, которое можно записать как

    , где E представляет основную матрицу.

    РИСУНОК 1 . Эпиполярная геометрия.

    Наш метод выполняет слияние информации на изображениях, собранных четырьмя камерами в разных положениях в определенном пространстве действий, а неявная взаимосвязь параметров камеры изучается с помощью многослойной полностью связанной нейронной сети. Следовательно, нашей системе получения изображений требуется четыре оптических датчика для получения изображений экспериментатора в этом определенном пространстве деятельности. Общая структура системы показана на рисунке 2.Для получения изображения используются четыре оптических датчика. Компьютер анализирует данные изображения с помощью предложенного нами алгоритма для оценки трехмерной модели человека и положения трехмерных суставных точек.

    РИСУНОК 2 . Многоракурсная архитектура системы сбора данных.

    Прибор для сбора изображений выбирает промышленную видеокамеру Basler piA1000. В этой модели камеры используется светочувствительный чип ПЗС КАИ-1020, а разрешение составляет 1000 × 1000, что соответствует требованиям получения экспериментальных данных.ПЗС-датчик изображения KAI-1020 представляет собой ПЗС-матрицу с межстрочной передачей мегапикселей со встроенным драйвером часов и связанной с ним двойной выборкой на кристалле, а размер светочувствительного чипа составляет 7,4 мм × 7,4 мм. Для передачи данных используется интерфейс GigE, а данные передаются на компьютер напрямую без фреймграббера. Камера предоставляет набор основных функций предварительной обработки, таких как дебайеризация, защита от ложных цветов, усиление резкости и шумоподавление. Кроме того, функция предварительной обработки может значительно улучшить яркость, детализацию и резкость изображения при одновременном снижении шума.

    Чтобы уменьшить неоднозначность прогнозирования 3D-позы человека по 2D-изображению и иметь возможность эффективно фотографировать все тело экспериментатора, четыре камеры размещены на одном уровне и в одной плоскости. Экспериментальная система имеет активную область размером 4000 мм × 3000 мм, как показано на рисунке 3. Плоский центр активной области является началом трехмерной мировой системы координат. В этой системе координат пространственные положения (мм) камер были следующими: камера 0 (2000, 1500, 1550), камера 1 (2000, −1500, 1550), камера 2 (−2000, 1500, 1550) и камера 3 ( −2000, −1500, 1550).В процессе горизонтального расположения и вертикального размещения определенное направление допускает погрешность ±100 мм и ±50 мм соответственно.

    РИСУНОК 3 . Распределение позиций четырех камер.

    Для многопроекционной системы получения изображений крайне важно получать изображения синхронно. Мы устанавливаем время и дату для нескольких камер, используя протокол точного времени (PTP). По времени к изображению добавляется временная метка. Инструкции по эксплуатации отправляются на несколько камер, чтобы каждая камера могла точно захватывать изображения в заранее определенный момент времени.Калибровка камеры также является важным шагом при получении изображений с помощью многоракурсных камер. Геометрическая модель создается посредством калибровки камеры, которая представляет собой объект, отображаемый из трехмерного мира в плоскость изображения камеры. В процессе калибровки камеры мы использовали метод Zhang-Calibration. С помощью калибровочной доски в виде шахматной доски, состоящей из черных и белых квадратов с интервалами, и программного обеспечения для разработки Pylon мы получили соответствующие параметры.

    Алгоритм оценки 3D-позы человека

    Наша цель — оценить 3D-позу человека по изображениям RGB, где 3D-поза человека включает в себя 3D-координаты точки соединения и 3D-модель сетки человека.Наш метод сочетает в себе простейшую полносвязную нейронную сеть с моделью SMPL для получения трехмерной позы человека, как показано на рисунке 4, которая состоит из трех этапов: сверточная нейронная сеть. В качестве входных данных берутся изображения четырех камер под разными углами, и сеть песочных часов, предложенная Newell et al. [9] используется для оценки многоракурсной 2D позы.

    2 На втором этапе мы разрабатываем многоуровневую каскадную полносвязную нейронную сеть, входом которой являются многоракурсные двумерные координаты суставов, а выходами — параметры позы и формы модели SMPL.Мы классифицируем суставы в соответствии с характеристиками естественного соединения и разрабатываем дискриминаторы для изучения неявной пространственной априорной информации.

    3 На третьем этапе трехмерная сетчатая модель человека и поза человека рассчитываются по параметрам модели SMPL. Трехмерная модель сетки человека более конкретно и наглядно показывает трехмерное человеческое тело.

    РИСУНОК 4 . Трехмерная структура оценки позы человека.

    2D-детектор положения человека

    В настоящее время большинство сверточных нейронных сетей используют более глубокие слои, такие как VGG-16 [29], Resnet-50 или Resnet-101 [30].Сеть разной глубины может извлекать разные уровни признаков. Неглубокая сеть извлекает локальные признаки, такие как информация о признаках человеческой головы или контуры текстуры плеч, которые относятся к информации о признаках низкого уровня. Функции, извлеченные глубокой сетью, являются глобальными функциями, которые являются более полными и абстрактными, такими как взаимосвязь относительного положения между различными частями человеческого тела. Необходимо одновременно совмещать поверхностные черты с глубокими чертами.

    Размер входного изображения 256 × 256 × 3. В блоке операций свертки (оранжевый прямоугольник) число вверху представляет количество входных каналов, число внизу представляет количество выходных каналов, k обозначает размер свертки ядра, а s представляет значение шага. Все блоки с пониженной частотой дискретизации в сети используют операцию максимального объединения, а блоки с повышенной частотой дискретизации используют операцию ближайшего соседа. Пунктирная линия на рис. 5 — это базовая модель в виде песочных часов, которая может быть расширена до каскадов из нескольких модулей.Выходом сети являются 2D-координаты сустава. Каждый зеленый прямоугольник представляет собой остаточный модуль на рисунке 5. Остаточное соединение используется для объединения извлеченных неглубоких элементов со следующими глубокими элементами того же размера, а более надежные положения суставов получаются с использованием информации о распределении пространственного положения между суставами.

    РИСУНОК 5 . Общая структура двухмерной сети песочных часов с накоплением.

    Структура сетевого модуля симметрична и похожа на форму песочных часов, поэтому ее называют многослойной сетью песочных часов.Входные изображения с четырех углов зрения используются для извлечения признаков точек соединения через составную сеть песочных часов, и вычисляются координаты точек соединения человеческого тела. Вышеизложенное является основным содержанием первого этапа модели алгоритма в данной статье. Согласно анализу раздела номеров сетевых модулей песочных часов , количество основных модулей песочных часов в этой статье окончательно установлено равным 8 .

    Полносвязная регрессионная сеть параметров 3D

    На данном этапе наша цель — изучить отношения отображения между координатами 2D сустава и параметрами позы и формы модели SMPL.Чтобы изучить эту взаимосвязь отображения, в этой статье специально разработана многоуровневая полносвязная нейронная сеть. Входными данными являются двумерные координаты соединения X∈ℝ4×2×N с четырех камер (в этой статье берется 14 точек соединения, поэтому N = 14). Выходом сети являются параметры формы и позы модели сетки SMPL (где параметры формы равны β∈ℝ10, а параметры позы равны θ∈ℝ72).

    Мы используем модель SMPL, представленную Loper et al. [24], из-за их низкоразмерного пространства параметров по сравнению с вокселизированными представлениями или представлениями облака точек, что очень подходит для прямого предсказания сети.Мы описываем модель тела SMPL и приводим здесь основные обозначения. Для получения более подробной информации вы можете прочитать эту статью [24]. Модель SMPL представляет собой параметрический режим человеческого тела, поэтому параметры человека делятся на параметры позы θ∈ℝ72 и параметры формы β∈ℝ10. Параметры формы представляют собой линейные коэффициенты 10-мерного пространства формы, которые сводятся к низкоразмерным с помощью анализа главных компонентов (PCA). Различные параметры формы показывают рост, вес, пропорции тела и форму тела людей с различными типами телосложения.Параметры позы θ обозначают представление оси-угла (θi∈ℝ3) относительного вращения между частями в трехмерном пространстве. Параметры позы (θ∈ℝ23×3+3, 3 для каждого из 23 суставов, плюс 3 для глобального вращения) состоят из корневой ориентации и 23 суставов, которые определяются каркасом.

    Суть в том, чтобы найти отношение функционального отображения (F:ℝ4×2×14↦ℝ72+20). В этом регрессионном расчете мы используем простую и эффективную полносвязную нейронную сеть, что значительно сокращает время работы, обеспечивая при этом определенную совместную точность.На основе приведенных выше соображений в этой статье разрабатывается трехмерная нейронная сеть для оценки позы человека, как показано на рисунке 6, в частности, как показано в алгоритме 1.

    РИСУНОК 6 . Полносвязная сеть регрессии параметров 3D.

    Алгоритм 1 Полносвязная нейронная сеть, регрессирующая параметры SMPL. Разработанная нами полносвязная нейронная сеть имеет шесть слоев, включая входной слой, четыре промежуточных слоя и выходной слой. Выбор количества слоев подробно объясняется в разделе Количество полностью подключенных слоев .В соответствии с характеристиками полностью подключенной сети входные данные необходимо преобразовать в вектор перед отправкой в ​​трехмерную регрессионную сеть осанки человека, поэтому входные данные имеют 112 измерений. Выходной слой сводится к 82-мерным параметрам модели SMPL. Скрытые слои (FC2, FC3, FC4 и FC5) используют одинаковое количество нейронов. Сеть использует 2048 нейронов для обучения сети. Выбор этого параметра анализируется в разделе Число нейронов .В то же время, чтобы добиться слияния информации об объектах между разными слоями, каждые два слоя используют пропущенное соединение. Пропустить соединение состоит в объединении входной информации переднего уровня с выходной информацией сети заднего уровня и отправке ее на следующий полностью подключенный уровень, как показано на рисунке 6. Пропущенное соединение обозначается как

    Даже если пропущенные соединения Добавление в нейронную сеть не влияет на эффективность, потому что очень легко выучить функцию идентификации для полносвязной сети.Добавление пропускных соединений не только улучшает производительность сети, но и снижает вероятность исчезновения градиента во время обучения. В нашем методе, поскольку количество нейронов в каждом скрытом слое одинаково, можно использовать прямые соединения с пропуском, и нет необходимости изменять размер информации об объектах. Вся сеть завершает регрессию от 2D сустава к 3D человеческим параметрам, и сеть становится проще и легче. По сравнению со сверточной нейронной сетью полностью подключенная нейронная сеть может интегрировать локальные признаки предыдущего слоя, чтобы получить глобальные признаки и получить более абстрактные признаки.

    Обучаемый Adversarial Prior

    Человеческие суставы обладают высокой гибкостью, а различные действия и позы производятся в трехмерном пространстве, что создает большие проблемы для прогнозирования пространственного положения суставов. Однако строение скелета человека имеет строгую симметрию и некоторую ограниченность положения относительного шарнирного движения между суставами человека. Следовательно, между суставами существуют некоторые предварительные ограничения, такие как соотношение костей и ограничение угла поворота между точками соединения.

    Вдохновленные идеей создания состязательных сетей (GAN) [31], мы применяем подход, основанный на данных, для изучения неявной априорной информации о пространственной структуре точек суставов человека. В отличие от прямого предоставления модели с фиксированными априорными ограничениями точки соединения [32–35], наш метод продолжает обучаться и быть гибким, что улучшает способность модели к обобщению. Кроме того, мы также группируем суставы человека в соответствии с соотношением между суставами человеческого тела.Для группы суставов с сильной корреляцией используется та же простая дискриминантная нейронная сеть.

    Из-за относительного шарнирного движения суставов человека для нас естественно думать, что информация о положении некоторых суставов предоставляет важную справочную информацию и геометрические ограничения для позиционирования других суставов, например, между коленом и голеностопным суставом. Однако из-за высокой гибкости человеческого тела не все суставы расположены очень близко, например, лучезапястный и голеностопный.Основываясь на естественной связи между структурами человека и соотношении между суставами [36, 37], мы классифицируем суставные точки человеческого тела. Точки соединения, относящиеся к данной статье, делятся на шесть классов: 1) голова и шея; 2) левое запястье, левый локоть и левое плечо; 3) правое запястье, правый локоть и правое плечо; 4) левое колено и левая лодыжка; 5) правое колено и правая лодыжка; 6) левое бедро и правое бедро.

    Мы разрабатываем набор трехмерных дискриминаторов позы человека (D1, D2 и т. д.), чтобы различать параметры позы и формы человеческого тела, предсказанные ранее полностью подключенной нейронной сетью, и определять, является ли это реальным человеческим телом.Обучаемый дискриминатор разработан для каждой группы суставов, чтобы изучать распределение нормальных данных о положении суставов человека, что снижает количество преувеличенных данных. Чтобы уменьшить вероятность аномальной формы тела (например, аномально толстого или аномально мелкого сустава), мы разработали дискриминатор формы. В то же время, чтобы изучить совместное априорное знание всех параметров, мы также разработали дискриминатор для всех параметров человеческого тела, параметризованных SMPL. Поэтому в этой статье мы разрабатываем восемь дискриминаторов.Наконец, среднее значение дискриминаторов вычисляется как окончательный результат дискриминации.

    Как показано на рисунке 7, полностью подключенная нейронная сеть служит генератором (G) для создания параметров позы и формы трехмерного человека G(θ,β)∈ℝ82. Amass — это крупномасштабный набор данных о трехмерном движении человека. Мы выбираем соответствующие параметры в наборе данных Amass [38] как реальные данные R(θ,β)∈ℝ82. Эти два набора данных передаются в дискриминаторы (D1, D2 и т. д.), чтобы определить, соответствуют ли параметры SMPL, сгенерированные полностью подключенной нейронной сетью, реальному распределению данных параметров человеческого тела.Посредством состязательного обучения мы изучаем неявные предварительные знания о пространственной структуре ключевых человеческих узлов, так что результаты, генерируемые полностью подключенной сетью, больше соответствуют форме реального человеческого тела.

    РИСУНОК 7 . Сеть предварительных знаний для состязательного обучения в группах.

    Учитывая, что задачей дискриминатора является простая бинарная классификация, наши дискриминаторы (D) также используют простую полносвязную нейронную сеть. Поскольку количество суставов в каждой группе различно, размеры входного слоя каждого дискриминатора различны, а выходной слой является результатом оценки того, соответствуют ли входные параметры распределению реальных данных человеческого тела.Два средних скрытых слоя сети используют 1024 нейрона для обучения, чтобы узнать реальное распределение векторов вращения суставов в той же группе.

    Эксперименты

    Экспериментальное оборудование

    Обучение и тестирование экспериментальной модели в этой статье выполнены на NVIDIA GeForce RTX 2070 с операционной системой Linux и моделью процессора Intel Core i5-7500 CPU @3,40 ГГц.

    Сведения о реализации

    В многослойной сети песочных часов для обнаружения двумерных координат соединения количество модулей песочных часов было равно 8, скорость обучения была установлена ​​​​на 1 × 10 −4 , а размер пакета был установлен на 16, и сеть прошла 50 000 итерационных процессов обучения.Регрессионная сеть изучила взаимосвязь между двумерными координатами сустава и параметрами модели SMPL. Был использован оптимизатор Adam, скорость обучения была установлена ​​​​на 0,001, использовался метод оптимизации экспоненциального затухания, а размер пакета был установлен на 64 с 250 эпохами.

    Эксперимент с 3D-позой человека3.6M

    Для сравнения с другими современными методами оценки позы человека мы проводим экспериментальные оценки предлагаемого метода на общедоступном наборе данных для оценки 3D-позы человека Human 3.6M [39], который состоит из 3,6 миллионов изображений и собирает данные о 15 ежедневных действиях, выполняемых 11 экспериментаторами под четырьмя камерами. Для облегчения оценки и записи результатов эксперимента каждое действие в наборе данных было отмечено аббревиатурой, например, Directions как Direc, Discussion как Disc, Eating как Eat, Greeting как Greet и так далее.

    Мы следуем стандартным протоколам для оценки нашего подхода. Изображения субъектов S1, S5, S6 и S7 используются для обучения модели, а S9 и S11 используются для тестирования. Протокол № 1 — это средняя погрешность положения на сустав (MPJPE, миллиметры) между истинной и прогнозируемой. В некоторых работах предсказанная трехмерная поза сначала выравнивается с помощью жесткого преобразования с использованием анализа Прокруста [40], а затем вычисляется ошибка среднего положения на сустав (PA-MPJPE), которая называется Protocol #2 . MPJPE обозначается как

    MPJPE=1N∑i=1NHpre(i)−Hgt(i),(3)

    , где N представляет собой количество суставов человека, Hpre(i) представляет собой прогнозируемое положение в i й точки соединения, и, аналогично, Hgt(i) представляет собой основную истину 90 386 i 90 387-й точки стыка.

    Мы сравнили результаты с результатами, полученными за последние три года, и провели количественные сравнения двух стандартных протоколов в таблицах 1 и 2 соответственно. Лучший результат выделен жирным шрифтом. Мы провели три набора тестов на количество разных камер. V1, V2 и V4 представляют изображения с 1, 2 и 4 углов обзора соответственно. Результаты показали, что наш метод превосходит другие методы во всех протоколах оценки.

    ТАБЛИЦА 1 . Сравнительные результаты MPJPE для прогнозирования 3D-стыков по протоколу №1.Лучший результат выделен жирным шрифтом.

    ТАБЛИЦА 2 . Результаты, показывающие PA-MPJPE на Human3.6M по протоколу № 2. Лучший результат выделен жирным шрифтом.

    Из экспериментальных результатов в таблицах 1 и 2 видно, что общий рейтинг этого метода был первым, и все подпункты были в первой тройке, а общая ошибка, рассчитанная по модели, была небольшой. Метод, предложенный Cai et al. [47] использовали пространственно-временную информацию для получения предварительных пространственных знаний между суставами, и эффект был лучше, чем у других алгоритмов.Предложенный нами метод заключался в группировании суставов с сильной корреляцией, и для каждой группы суставов использовался разработанный антагонистический модуль априорных знаний для изучения пространственных априорных знаний между точками суставов, что уменьшало генерацию преувеличенных данных. Эффект был лучше, MPJPE уменьшился с 48,8 до 47,1 мм, а PA-MPJPE уменьшился на 8,5 мм.

    Для решения проблемы неоднозначности глубины Li et al. [16] ввел модель плотности смеси в трехмерную оценку позы человека, чтобы решить проблему проецирования нескольких возможных решений.Мы использовали изображения с разных точек зрения в качестве входных данных для решения проблемы с несколькими решениями и уменьшения неоднозначности проекций с 2D на 3D. Экспериментальный анализ проводился с изображениями с 1, 2 и 4 углов обзора в качестве входных данных (V1, V2 и V4). В таблицах 1 и 2 MPJPE и PA-MPJPE были уменьшены с 53,6 до 47,1 мм и с 38,6 до 30,5 мм соответственно.

    На рис. 8 показан процесс изменения MPJPE в нашем учебном процессе с использованием изображений с разными углами обзора в качестве входных данных.Горизонтальная ось представляет количество периодов обучения, а вертикальная ось представляет собой MPJPE. Мы обнаружили, что с увеличением количества входных просмотров наш метод работал лучше. Это произошло потому, что информация об изображении из нескольких проекций может хорошо решить проблему размытия глубины и компенсировать неточное обнаружение 2D-детектора суставов.

    РИСУНОК 8 . Кривая MPJPE при разном количестве ракурсов в обучении.

    По сравнению с другими методами, мы не только рассчитали трехмерное пространственное положение точек соединения человеческого тела, но также оценили трехмерную сетчатую модель человеческого тела.Наш метод представления был более ярким и реалистичным, чем представление линии между точками соединения, поэтому метод в этой статье был лучше других алгоритмов по общему эффекту прогнозирования.

    Время выполнения

    Для проверки времени выполнения предложенного алгоритма при трехмерной оценке позы человека его сравнивали с Simplify и HMR в тех же экспериментальных условиях (см. раздел «Экспериментальное оборудование»). В таблице 3 приведены результаты различных алгоритмов.Среднее время на кадр алгоритма Simplify [22] составило 199,2 с. Причина заключалась в том, что модель была основана на методе оптимизации параметров для соответствия модели SMPL с двумерными точками соединения, и процесс оптимизации занял много времени. Алгоритму HMR [52] требовалось 7,8 с на кадр, и модель получает параметры трехмерной модели человека из изображений с помощью итеративной регрессии, что в определенной степени повысило эффективность работы. Предлагаемый алгоритм составляет 1,3 с на кадр, где средняя стоимость составляет 75 мс для оценки позы человека в 2D и 1.225 с для оценки параметров модели 3D SMPL и рендеринга модели 3D-сетки человека, что заняло большую часть времени. Таким образом, полностью связанная сетевая структура, предложенная в этой статье, сэкономила много времени на расчет модели, повысила точность и сохранила высокую эффективность.

    ТАБЛИЦА 3 . Сравнение времени выполнения алгоритма оценки трехмерной модели человеческой сетки.

    Эксперимент по абляции

    Учитывая, что существует большое количество параметров, которые можно оптимизировать в структуре сети, разработанной в этой статье, использование различных настроек параметров будет по-разному влиять на точность и эффективность работы модели, поэтому мы проанализировать эксперименты по абляции с различными конфигурациями параметров.

    Количество сетевых модулей песочных часов

    Эффект оценки модели был разным для разного количества модулей песочных часов. Чтобы определить влияние количества модулей песочных часов на точность модели, мы сравнили производительность двухмерной модели оценки позы человека на тестовом наборе, когда используется разное количество модулей, и показали изменение процесса оценки модели, вызванное вычислением точность каждого модуля песочных часов на рисунке 9.

    РИСУНОК 9 .Точность различного количества сетевых модулей песочных часов при оценке.

    По оси абсцисс указано количество модулей песочных часов, а по оси ординат — точность соответствующего различного количества модулей песочных часов в проверочном наборе. Каждый значок столбца на рисунке соответствовал ситуации. Например, горизонтальная ось 2 указывала на то, что количество модулей песочных часов равно 2, а в столбце было два значка, которые соответственно указывали точность оценки первого и второго модулей песочных часов в модели снизу вверх, а скоро.

    Путем сравнения было обнаружено, что с увеличением количества модулей песочных часов показатель точности постепенно повышался. Наивысшая точность модулей песочных часов 2, 4 и 8 составляет 0,875, 0,880 и 0,884 соответственно. Видно, что чем больше количество модулей песочных часов, тем лучше эффект оценки модели. Однако с углублением сетевого слоя количество параметров модели увеличивается, и градиент легко исчезает. При этом амплитуда вариации точности модельного оценивания уменьшилась и стремилась к устойчивому состоянию.Поэтому алгоритм в этой статье установил количество модулей песочных часов равным 8 .

    Количество полносвязных слоев

    Мы проанализировали влияние выбора различного количества полносвязных слоев на алгоритм в процессе обучения с помощью экспериментов. В эксперименте мы установили процесс обучения как 10 эпох всего, а количество полносвязных слоев было установлено равным 4 (FC-4), 6 (FC-6), 8 (FC-8) и 10 (FC-8). -10). Видно, что по мере увеличения количества полносвязных слоев значение потерь модели постепенно уменьшается и имеет тенденцию к сходимости с рисунка 10.Когда число полностью связанных слоев было больше, модель сходилась быстрее. Из кривой видно, что скорость сходимости модели мало отличалась при числе полносвязных слоев 6, 8 и 10, а количество параметров модели было относительно меньше при числе полносвязных слоев было 6.

    РИСУНОК 10 . Кривая потерь при обучении сети трехмерной регрессии позы.

    Для дополнительной иллюстрации эффективности процесса обучения мы провели статистический анализ времени обучения различного количества полносвязных моделей слоев, как показано на рисунке 11.По мере увеличения количества полносвязных слоев время, затрачиваемое моделью, также увеличивалось. Всесторонний анализ результатов. Мы посчитали, что количество полносвязных слоев было установлено равным 6.

    РИСУНОК 11 . Сравнение времени обучения модели.

    Количество нейронов

    В этой статье трехмерная оценка позы была реализована с использованием полносвязной сети, и количество нейронов в полносвязном слое оказало определенное влияние на количество параметров модели и эффект прогнозирования.Поэтому сравнительный анализ проводится на сетях с разным количеством нейронов (Linear_size, который представляет собой количество нейронов в полносвязном слое).

    Чтобы сравнить влияние разного количества нейронов на производительность модели, мы выбрали для экспериментов несколько классических значений параметров 128, 256, 512, 1024, 2048, 4096. Как показано на рисунке 12, по горизонтальной оси отложено количество эпох обучения модели (мы выбрали первые 50 эпох для анализа), а по вертикальной оси отложено значение функции потерь в процессе обучения.Мы можем наблюдать, что при увеличении количества нейронов со 128 до 4096 значение потерь постепенно снижается. Это указывало на то, что точность обучения модели примерно положительно коррелировала с количеством нейронов; то есть чем больше число нейронов, тем выше будет точность оценки модели.

    РИСУНОК 12 . Кривые потерь разного количества нейронов.

    Чтобы лучше определить влияние количества нейронов на производительность модели, мы дополнительно провели сравнительные эксперименты по эффектам предсказания сети с разным количеством нейронов.50 пакетов тестовых изображений были выбраны случайным образом для проверки эффекта предсказания модели. Количество изображений в каждой партии составляло 64, и для этого эксперимента было использовано 3200 изображений. Абсцисса представляла количество нейронов в каждом слое, параметры были установлены на 128, 512, 1024, 2048 и 4096, а ордината представляла MPJPE (мм) совместных ошибок на рисунке 13. Сравнивая результаты прогнозирования разное количество нейронов, было обнаружено, что значение ошибки 4096 нейронов равно только 0.на 3 мм ниже значения ошибки 2048 нейронов. Это указывало на то, что прогнозирующие эффекты двух моделей не сильно отличались. По сравнению с моделью с 4096 нейронами модель с 2048 нейронами имела меньше параметров. Учитывая всесторонне, в этой статье количество нейронов в полносвязном слое установлено равным 2,048 .

    РИСУНОК 13 . Средняя совместная ошибка разного количества нейронов (мм).

    Метод оптимизации

    Чтобы полносвязная сеть лучше изучала взаимосвязь между точками 2D-соединений и параметрами 3D-модели, мы добавили такие методы оптимизации, как пакетная нормализация, отсев и пропуск соединения между слоями.Для того, чтобы эти методы оптимизации оказали положительное влияние на модель, и как выбрать лучший план комбинации, мы дополнительно провели эксперименты и анализ.

    По оси абсцисс отложено количество эпох обучения модели, а по оси ординат — значение функции потерь в процессе обучения, показанное на рис. 14. Пурпурно-красная кривая вверху указывает на то, что в сеть. Видно, что значение функции потерь (Loss) обучения модели было самым высоким.Когда в сеть были добавлены только Dropout и Residual, зеленая кривая, которая была на втором месте на соответствующем рисунке, показывает значительное снижение значения потерь по сравнению со случаем без оптимизации. Когда в сеть были добавлены только слой Batch Normalization (BN) и операции Dropout, соответствующие светло-голубой кривой на третьем месте на рисунке, можно увидеть, что потери снизились более значительно, что показало, что пакетная нормализация влияет значение убытка.Эффект был замечательный. Кривые на четвертом и пятом местах соответствовали случаям, когда одновременно добавлялись методы оптимизации BN, Dropout и Residual, а добавлялись только методы оптимизации BN и Residual. Путем сравнения было обнаружено, что красная кривая имеет наименьшее значение. Сетевая модель без Dropout будет иметь более высокие результаты прогнозирования для пакета обучающих данных, но эффект прогнозирования модели на новых тестовых данных часто неудовлетворителен.Поскольку для решения проблемы переобучения модели использовались операции Dropout, параметры обучения модели будут смещены в сторону переобучения, поэтому значение потерь будет относительно низким. Это невыгодно для нашей модели.

    РИСУНОК 14 . Сравнение кривых потерь разными методами.

    Основываясь на приведенном выше анализе кривой, BN улучшил прогнозирующий эффект сети, а извлеченная информация о признаках была объединена с помощью метода соединения с пропуском.По сравнению с моделью без метода Dropout были получены наименьшие потери. Но, учитывая способность модели к обобщению, необходимо было наконец выбрать добавление слоя Dropout.

    Эксперимент по захвату изображений с несколькими изображениями

    Система захвата использовалась для получения изображений. Испытуемые перемещались в активной зоне и совершали некоторые действия в повседневной жизни, чтобы испытуемые находились в перспективе камеры как можно дальше.Сверточная сеть с накоплением песочных часов использовалась в качестве двумерного детектора для обнаружения двухмерной точки соединения изображения в четырех проекциях (X, Y∈ℝ4×14×2). Двумерные координаты были введены в полносвязную нейронную сеть, разработанную в этой статье, а параметры модели SMPL были получены путем регрессионного расчета (θ,β∈ℝ82). Трехмерная сетчатая модель человека была получена с помощью модели SMPL, после чего были дополнительно рассчитаны трехмерные координаты точки соединения человеческого тела. Используя эту экспериментальную систему, экспериментатор 1 и экспериментатор 2 были протестированы с 5000 изображений, и результаты теста были количественно проанализированы с помощью количественного индекса MPJPE.Результаты анализа представлены в таблице 4.

    ТАБЛИЦА 4 . Экспериментальные результаты индекса MPJPE для каждого сустава двух экспериментаторов (1, 2).

    Соединения, такие как правая лодыжка, левая лодыжка, правая рука и левое запястье, имели более высокие значения ошибки, чем другие суставные точки. Причина заключалась в том, что эти суставные точки человеческого тела были гибкими, а голеностопные суставы легко поддавались окклюзии по сравнению с другими суставами, поэтому ошибка модели в оценке положения этих суставных точек была больше.Чтобы повысить точность предсказания модели, следующим шагом будет сосредоточиться на повышении точности предсказания этих легко закупориваемых суставов и суставов с большей гибкостью, которая должна быть ограничена симметрией человеческого строения и долей суставов, тем самым уменьшая ошибка в оценке координат точек соединения.

    Заключение

    Мы предложили многоуровневую полносвязную нейронную сеть с пропуском соединений для изучения отношения отображения между двумерными координатами сустава и параметрами модели SMPL.мы классифицировали суставы в соответствии с характеристиками естественного соединения и использовали метод, основанный на данных, для изучения неявной пространственной априорной информации. Кроме того, мы построили систему получения изображений с несколькими представлениями. Экспериментатор выполняет некоторые ежедневные поведенческие действия в определенном пространстве деятельности. Мы использовали четыре оптических датчика для сбора изображений экспериментатора, а компьютер анализировал изображение с помощью алгоритма, который мы предложили для оценки трехмерной модели сетки человека и расположения трехмерных суставов.Экспериментальные результаты показали, что MPJPE трехмерной позы человека, оцененной алгоритмом в этой статье, был наименьшим и занял первое место среди всех алгоритмов, участвовавших в сравнении. Будущая работа заключается в анализе многокадровых видеопоследовательностей и восстановлении искажения поз путем изучения информации о непрерывности поз.

    Заявление о доступности данных

    Первоначальные материалы, представленные в исследовании, включены в статью/дополнительный материал.Дальнейшие запросы можно направлять соответствующему автору.

    Заявление об этике

    От лиц было получено письменное информированное согласие на публикацию любых потенциально идентифицируемых изображений или данных, включенных в эту статью.

    Вклад авторов

    LM является основным участником этой работы, а Hengshang Gao сосредоточился на экспериментальном проектировании и отладке.

    Финансирование

    Это исследование финансировалось Национальным ключевым проектом исследований и разработок (2018YFB2003203), Национальным фондом естественных наук Китая (62073061) и фондами фундаментальных исследований для центральных университетов (N2004020).

    Конфликт интересов

    Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

    Ссылки

    1. Yang F, Sakti S, Wu Y, Nakamura S. Сделать модель распознавания действий на основе скелета меньше, быстрее и лучше. В: Труды мультимедийной Азии ACM (2019). п. 1–6. doi:10.1145/3338533.3366569

    Полный текст CrossRef | Академия Google

    2.Лю Дж., Ван Г., Дуан Л.И., Абдиева К., Кот А.С. Распознавание действий человека на основе скелета с глобальными контекстно-зависимыми сетями LSTM. IEEE Trans Image Process (2018) 27(4):1586–99. doi:10.1109/TIP.2017.2785279

    PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

    3. Ши Л., Чжан Ю., Ченг Дж., Лу Х. Распознавание действий на основе скелета с помощью многопотоковых сверточных сетей с адаптивным графом. IEEE Trans Image Process (2020) 29:9532–45. дои: 10.1109/TIP.2020.3028207

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

    4. Li M, Chen S, Chen X, Zhang Y, Wang Y, Tian Q. Сверточные сети графа действий и структур для распознавания действий на основе скелета. В: Материалы конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (2019). п. 3590–8. doi:10.1109/CVPR.2019.00371

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    5. Su K, Liu X, Shlizerman E. Predict & cluster: неконтролируемое распознавание действий на основе скелета.В: Материалы конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (2020 г.). п. 13–9. doi:10.1109/CVPR42600.2020.00965

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    6. Rogez G, Weinzaepfel P, Schmid C. LCR-net: локализация-классификация-регрессия для позы человека. В: Материалы конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (2017). п. 21–6. doi:10.1109/CVPR.2017.134

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    7. Павлакос Г., Чжоу С., Дерпанис К.Г., Даниилидис К.Предсказание объема от грубого к точному для трехмерной позы человека на одном изображении. В: Материалы конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (2017). п. 21–6. doi:10.1109/CVPR.2017.139

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    8. Павлакос Г., Чжоу С., Данилидис К. Порядковый контроль глубины для трехмерной оценки позы человека. В: Труды конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (2018 г.). п. 7307–16. doi:10.1109/CVPR.2018.00763

    Полный текст CrossRef | Академия Google

    9.Ньюэлл А., Ян К., Дэн Дж. Сложенные сети песочных часов для оценки позы человека. В: Материалы Европейской конференции по компьютерному зрению (2016). п. 483–99. doi:10.1007/978-3-319-46484-8_29

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    10. Вэй С., Рамакришна В., Канаде Т., Шейх Ю. Сверточная машина позы. В: Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (2016). п. 4724–32. doi:10.1109/CVPR.2016.511

    Полный текст CrossRef | Академия Google

    11.Чжоу С., Чжу М., Леонардос С., Дерпанис К.Г., Даниилидис К. Разреженность встречается с глубиной: трехмерная оценка позы человека по монокулярному видео. В: Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (2016). п. 4966–75. doi:10.1109/CVPR.2016.537

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    12. Мартинес Дж., Хоссейн Р., Ромеро Дж., Литтл Дж.Дж. Простая, но эффективная базовая линия для оценки позы человека в 3D. В: Международная конференция IEEE по компьютерному зрению (2017). п. 2640–9. doi: 10.1109/ICCV.2017.288

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

    13. Рамакришна В., Канаде Т., Шейх Ю. Реконструкция трехмерной позы человека на основе двумерных ориентиров. В: Европейская конференция по компьютерному зрению (2012). п. 573–86. doi:10.1007/978-3-642-33765-9_41

    CrossRef Full Text | Google Scholar

    14. Zhou X, Huang Q, Sun X, Xue X, Wei Y. К трехмерной оценке позы человека в дикой природе: подход со слабым контролем. В: Международная конференция IEEE по компьютерному зрению (2017). п. 398–407.doi:10.1109/ICCV.2017.51 ​​

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    15. Текин Б., Маркес-Нейла П., Зальцманн М., Фуа П. Обучение объединению сигналов 2D- и 3D-изображений для монокулярной оценки позы тела. В: Международная конференция IEEE по компьютерному зрению (2017). п. 3941–50. doi:10.1109/ICCV.2017.42

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    16. Li C, Lee GH. Генерация нескольких гипотез для трехмерной оценки позы человека с помощью сети плотности смеси. В: Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (2019).п. 9887–95. doi:10.1109/CVPR.2019.01012

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    17. Каммаз А., Аргирос А. MocapNET: ансамбль кодировщиков SNN для трехмерной оценки позы человека в изображениях RGB. В: Британская конференция по машинному зрению (2019). п. 46–63.

    Google Scholar

    18. Мередит М., Мэддок, Южная Каролина. Объяснение форматов файлов захвата движения. Департамент компьютерных наук (2001) 211:241–4.

    Google Scholar

    19. Ван М., Чен С., Лю В., Цянь С., Линь Л., Ма Л.DRPose3D: рейтинг глубины при оценке позы человека в 3D. В: Двадцать седьмая международная совместная конференция по искусственному интеллекту (2018 г.). п. 1805. doi:10.24963/ijcai.2018/136

    CrossRef Full Text | Google Scholar

    20. Сигал Л., Балан А., Блэк М.Дж. Комбинированная дискриминационная и генеративная оценка сочлененной позы и нежесткой формы. Adv Neural Inf Process Syst (2007) 25:1337–44.

    Google Scholar

    21. Ангелов Д., Шринивасан П., Коллер Д., Трун С., Роджерс Дж., Дэвис Дж.Скейп. ACM Trans Graph (2005) 24(3):408–16. doi:10.1145/1073204.1073207

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    22. Бого Ф., Канадзава А., Ласснер С., Гелер П., Ромеро Дж., Блэк М.Дж. Keep it SMPL: автоматическая оценка позы и формы человека в 3D по одному изображению. В: Европейская конференция по компьютерному зрению (2016). п. 561–78. doi:10.1007/978-3-319-46454-1_34

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    23. Пищулин Л., Инсафутдинов Э., Танг С., Андрес Б., Андрилука М., Гелер П. и др.DeepCut: совместное разделение подмножества и маркировка для оценки позы нескольких человек. В: Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (2016). п. 4929–37. doi:10.1109/CVPR.2016.533

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    24. Лопер М., Махмуд Н., Ромеро Дж., Понс-Молл Г., Блэк М.Дж. СМПЛ. ACM Trans Graph (2015) 34(6):1–16. doi:10.1145/2816795.2818013

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    25. Ласснер С., Ромеро Дж., Кифель М., Бого Ф., Блэк М.Дж., Гелер П.В.Объедините людей: замкните петлю между 3D- и 2D-представлениями людей. В: Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (2017). п. 6050–9. doi:10.1109/CVPR.2017.500

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    26. Гюлер Р.А., Неверова Н., Коккинос И. DensePose: оценка плотной позы человека в дикой природе. В: Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (2018). п. 7297–306. doi:10.1109/CVPR.2018.00762

    Полный текст CrossRef | Академия Google

    27.Yao P, Fang Z, Wu F, Feng Y, Li J. DenseBody: прямое регрессирование плотной трехмерной позы и формы человека из одного цветного изображения. arXiv [Препринт] (2019). Доступно по адресу: arXiv:1903.10153

    Google Scholar

    28. Kocabas M, Athanasiou N, Black MJ. VIBE: видеовывод для оценки позы и формы человеческого тела. В: Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (2020 г.). п. 5253–63. doi:10.1109/CVPR42600.2020.00530

    CrossRef Full Text | Академия Google

    29.Симонян К., Зиссерман А. Очень глубокие сверточные сети для крупномасштабного распознавания изображений. arXiv [Препринт] (2014). Доступно по адресу: arXiv:1409.1556.

    Google Scholar

    30. He K, Zhang X, Ren S, Sun J. Глубокое остаточное обучение для распознавания изображений. В: Материалы конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (2016 г.). п. 770–8. doi:10.1109/CVPR.2016.90

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    31. Goodfellow I, Pouget-Abadie J, Mirza M, Xu B, Warde-Farley D, Ozair S, et al.Генеративные состязательные сети. Adv Neural Inf Process Syst (2014) 90:2672–80.

    Google Scholar

    32. Ахтер I, Блэк MJ. Пределы угла сустава с учетом позы для трехмерной реконструкции позы человека. В: Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (2015 г.). п. 1446–55. doi:10.1109/CVPR.2015.7298751

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    33. Zell P, Wandt B, Rosenhahn B. Совместный трехмерный захват движений человека и физический анализ монокулярных видео.В: Конференция IEEE по компьютерному зрению и семинарам по распознаванию образов (2017 г.). п. 17–26. doi:10.1109/CVPRW.2017.9

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    34. Wang C, Wang Y, Lin Z, Yuille AL, Gao W. Надежная оценка трехмерных поз человека по одному изображению. В: Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (2014 г.). п. 2361–8. doi:10.1109/CVPR.2014.303

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    35. Маркар Т., Хеншель Р., Блэк М., Розенхан Б., Понс-Молл Г.Восстановление точной трехмерной позы человека в дикой природе с использованием IMU и движущейся камеры. В: Материалы Европейской конференции по компьютерному зрению (2018). п. 601–17. doi:10.1007/978-3-030-01249-6_37

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    36. Тан В., Ю П., Ву Ю. Глубоко изученные композиционные модели для оценки позы человека. В: Европейская конференция по компьютерному зрению (2018). п. 197–214. doi:10.1007/978-3-030-01219-9_12

    Полный текст CrossRef | Академия Google

    37.Тиан Ю., Зитник С.Л., Нарасимхан С.Г. Изучение пространственной иерархии смешанных моделей для оценки позы человека. В: Европейская конференция по компьютерному зрению (2012). п. 256–69. doi:10.1007/978-3-642-33715-4_19

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    38.1 Махмуд Н., Горбани Н., Тройе Н.Ф., Понс-Молл Г., Блэк М. AMASS: архив захвата движения в виде форм поверхности. В: Материалы международной конференции IEEE по компьютерному зрению (2019). п. 5442–51. doi:10.1109/ICCV.2019.00554

    Полный текст CrossRef | Академия Google

    39.Ионеску С., Папава Д., Олару В., Сминчисеску С. Human3.6M: крупномасштабные наборы данных и методы прогнозирования для трехмерного зондирования человека в естественной среде. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intel (2014) 36 (7): 1325–39. doi:10.1109/TPAMI.2013.248

    PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

    41. Fang H, Xu Y, Wang W, Liu X, Zhu S. Изучение грамматики позы для кодирования конфигурации человеческого тела для оценки позы в 3D. В: Труды AAAI (2018).

    Google Scholar

    42.Sun X, Shang J, Liang S, Wei Y. Композиционная регрессия позы человека. В: Международная конференция IEEE по компьютерному зрению (2017). п. 2602–11. doi:10.1109/ICCV.2017.284

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    43. Yang W, Ouyang W, Wang X, Ren J, Li H, Wang X. Трехмерная оценка позы человека в дикой природе с помощью состязательного обучения. В: Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (2018). п. 5255–64. doi:10.1109/CVPR.2018.00551

    Полный текст CrossRef | Академия Google

    44.Павлакос Г., Чжоу С., Дерпанис К., Даниилидис К. Сбор нескольких видов для аннотаций трехмерных поз человека без маркеров. В: Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (2017). п. 6988–97. doi:10.1109/CVPR.2017.138

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    45. Ci H, Wang C, Ma X, Wang Y. Оптимизация сетевой структуры для трехмерной оценки позы человека. В: Международная конференция IEEE по компьютерному зрению (2019). п. 2262–71. doi:10.1109/ICCV.2019.00235

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    46.Sun X, Xiao B, Wei F, Liang S, Wei Y. Интегральная регрессия позы человека. В: Материалы Европейской конференции по компьютерному зрению (2018). п. 536–53. doi:10.1007/978-3-030-01231-1_33

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    47. Cai Y, Ge L, Liu J, Cai J, Cham T-J, Yuan J, et al. Использование пространственно-временных отношений для трехмерной оценки позы с помощью сверточных сетей графа. В кн.: Международная конференция по компьютерному зрению (2019). п. 227–2281. doi:10.1109/ICCV.2019.00236

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    48.Chen X, Lin K, Liu W, Qian C, Lin L. Слабо контролируемое открытие представления с учетом геометрии для трехмерной оценки позы человека. В: Конференция по компьютерному зрению и распознаванию образов (2019). п. 10895–904. doi:10.1109/CVPR.2019.01115

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    49. Павлло Д., Файхтенхофер С., Гранжье Д., Аули М. Трехмерная оценка позы человека на видео с временными извилинами и полууправляемым обучением. В: Конференция по компьютерному зрению и распознаванию образов (2019).п. 7753–62. doi:10.1109/CVPR.2019.00794

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    50. Дабрал Р., Мундхада А., Кусупати У., Афаке С., Шарма А., Джайн А. Изучение трехмерной позы человека на основе структуры и движения. В: Материалы Европейской конференции по компьютерному зрению (2018). п. 679–96. doi:10.1007/978-3-030-01240-3_41

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    51. Ван Дж., Ян С., Сюн Ю., Лин Д. Оценка позы в 3D с управлением движением по видео. arXiv [Препринт] (2020). Доступно по адресу: arXiv:2004.1398.

    Google Scholar

    52. Канадзава А., Блэк М.Дж., Джейкобс Д.В., Малик Дж. Сквозное восстановление формы и позы человека. В: Конференция по компьютерному зрению и распознаванию образов (2018). п. 7122–31. doi:10.1109/CVPR.2018

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    .

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.