虚拟试衣几何造型中的个性化人体重建与质感服装仿真研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11671009
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    48.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0503.数值逼近与计算几何
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

Virtual fitting is a hot topic in the garment CAD field and has recently achieved great development. But there still exist some problems such as the low resolution of personalized human body reconstruction and the poor effect of garment simulation with photorealistic appearance. This proposal does the innovative research on some geometric modeling theories in above problems: (1).We propose an energy model considering the error causes by the computation of Kinect depth data and use the global matching by constructing closed v-quaternion interpolating splines in different levels to fast and precisely obtain the human body reconstruction. (2).We construct the spline in tension by the variational interpolation to optimize the measured curve based on the approximate shortest path. Furthermore, we present a human body segmentation method and the automatic measurement of key parts of the human body models based on the centroid-relative curvedness. (3).We introduce a fiber modeling based on the particle group; construct the fiber-based yarn pattern according to the dynamics and kinematics principles of the yarn twisting process, and realize the garment simulation with photorealistic appearance by the yarn warp and weft knittings which include the structure and color matrices. (4).We propose a cloth representation with photorealistic appearance based on the strip of fibers and the minimization of the energy functional. We also construct a hybrid bounding volume hierarchy of the human body model to speed up the collision detection, which can achieve the satisfying dynamic simulation of the garment composed of the fiber-based cloth. These studies can provide the theoretical basis and technical support for the virtual garment fitting. Therefore, it has an important research value.
虚拟服装试衣是服装CAD领域中的热点前沿课题,近年来取得了快速发展,但仍存在着个性化人体重建精度不高、服装质感建模效果不佳等问题。本项目针对这些问题中的一些几何造型理论进行创新研究:(1)构造针对Kinect深度数据成像计算误差成因的能量模型,并使用逐层封闭四元数v样条插值曲线的全局配准方法,快速、准确地得到三维人体重建模型。(2)采用变分插值思想,构造张量样条对基于近似最短路径的测量曲线进行优化;并实现基于相对质心弯曲度的人体分割和关键部位自动测量。(3)给出基于粒子群的纤维建模方法;通过加捻运动学方程和动力学方程求解建立纱线模型;构造纱线组织矩阵和色阶矩阵,得到基于纤维的质感布料与服装模型。(4)提出基于纤维条最小化能量泛函的质感布料表示方法,并构造人体混合层次包围盒进行碰撞检测,快速实现质感服装的动态仿真。这些研究可为虚拟服装试衣提供理论基础和技术支持,具有重要的研究价值。

结项摘要

虚拟服装试衣是服装CAD领域中的热点前沿课题,近年来取得了快速发展,但仍存在着个性化人体重建精度不高、服装质感建模效果不佳等问题。本项目针对以下关键问题进行创新研究:(1)构造针对Kinect深度数据成像计算误差成因的能量模型,并使用逐层封闭四元数v样条插值曲线的全局配准方法,快速、准确地得到三维人体重建模型。(2)采用变分插值思想,构造张量样条对基于近似最短路径的测量曲线进行优化;并实现基于相对质心弯曲度的人体分割和关键部位自动测量。(3)给出基于粒子群的纤维建模方法;通过加捻运动学方程和动力学方程求解建立纱线模型;构造纱线组织矩阵和色阶矩阵,得到基于纤维的质感布料与服装模型。(4)提出基于纤维条最小化能量泛函的质感布料表示方法,并构造人体混合层次包围盒进行碰撞检测,快速实现质感服装的动态仿真。. 经过项目负责人和主要成员共同努力,项目顺利完成预期研究目标。主要成果有:在Computer Graphics Forum、IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics、Computers and Mathematics with Applications等国内外重要期刊和会议上共发表论文17篇(16篇标项目资助号),其中SCI检索论文13篇,EI检索论文3篇,核心期刊论文1篇;录用EI期刊论文1篇。授权发明专利1项、软件著作权3项;生成三维服装模型虚拟试衣系统原型1项,可应用于数字服装模型与人体模型的匹配和试穿,相关成果获中国纺织工业联合会科技进步奖三等奖。项目研究期间,负责人完成指导研究生10名,其中1人获博士学位,9人获得硕士学位;参加学术会议6次;每年与国内外专家学术交流合作1-2次。项目负责人2017年评为浙江理工大学三级教授;2018年评为浙江省151人才工程第一层次培养人员,2018年聘为浙江省理学学科评议组成员。项目研究期间,负责人所属的数学学科获浙江省一流学科(A类)持续资助建设,应数专业获批国家“双万计划”一流本科专业,本项目研究对学科发展和专业建设起到积极作用。. 总体而言,该项目执行效果好,成果丰硕,为三维服装虚拟试衣等领域提供了重要的理论基础和应用价值。

项目成果

期刊论文数量(15)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(1)
专利数量(1)
ACNNT3: Attention-CNN Framework for Prediction of Sequence-Based Bacterial Type III Secreted Effectors
ACNNT3:用于预测基于序列的细菌 III 型分泌效应器的注意力 CNN 框架
  • DOI:
    10.1155/2020/3974598
  • 发表时间:
    2020-04-03
  • 期刊:
    COMPUTATIONAL AND MATHEMATICAL METHODS IN MEDICINE
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Li, Jie;Li, Zhong;Yao, Yuhua
  • 通讯作者:
    Yao, Yuhua
Curve Skeleton Extraction From 3D Point Clouds Through Hybrid Feature Point Shifting and Clustering
通过混合特征点移动和聚类从 3D 点云中提取曲线骨架
  • DOI:
    10.1111/cgf.13906
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Computer Graphics Forum
  • 影响因子:
    2.5
  • 作者:
    Hu Hailong;Li Zhong;Jin Xiaogang;Deng Zhigang;Chen Minhong;Shen Yi
  • 通讯作者:
    Shen Yi
Similarity Analysis of 3D Structures of Proteins Based Tile-CNN
基于Tile-CNN的蛋白质3D结构相似性分析
  • DOI:
    10.1109/access.2020.2977945
  • 发表时间:
    2020-01-01
  • 期刊:
    IEEE ACCESS
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Qin,Shengwei;Li,Zhong;Lin,Wanmin
  • 通讯作者:
    Lin,Wanmin
A new hybrid coding for protein secondary structure prediction based on primary structure similarity
基于一级结构相似性的蛋白质二级结构预测的新型混合编码
  • DOI:
    10.1016/j.gene.2017.03.011
  • 发表时间:
    2017-06-30
  • 期刊:
    GENE
  • 影响因子:
    3.5
  • 作者:
    Li, Zhong;Wang, Jing;Wu, Wuming
  • 通讯作者:
    Wu, Wuming
Comparison of Common Methods for Precision Volume Measurement of Hematoma
血肿体积精密测量常用方法比较
  • DOI:
    10.1155/2020/6930836
  • 发表时间:
    2020-07-17
  • 期刊:
    COMPUTATIONAL AND MATHEMATICAL METHODS IN MEDICINE
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Chen, Minhong;Li, Zhong;Lin, Jiayun
  • 通讯作者:
    Lin, Jiayun

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其他文献

基于心肺相关理论对当归补血汤防治放射性肺损伤的理论探讨
  • DOI:
    10.13192/j.issn.1000-1719.2017.10.020
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    辽宁中医杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李重;雷章;卢宏达;孔庆志
  • 通讯作者:
    孔庆志
基于特征保持的三维模型四面体化及优化
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    软件学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王君良;李重;金小刚;马利庄
  • 通讯作者:
    马利庄
Skinning Mesh Algorithm Improvement Based on Double Weights
基于双权重的蒙皮网格算法改进
  • DOI:
    10.12785/amis/072l23
  • 发表时间:
    2013-06
  • 期刊:
    Applied Mathematics & Information Sciences
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李重
  • 通讯作者:
    李重
基于络病理论对放射性肺损伤的理论探讨
  • DOI:
    10.13193/j.issn.1673-7717.2017.08.019
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    中华中医药学刊
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李重;肖啸;雷章;吴洪斌;卢宏达;孔庆志
  • 通讯作者:
    孔庆志
基于内部球的三维模型逼近与聚类
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    计算机辅助设计与图形学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李重
  • 通讯作者:
    李重

其他文献

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AI技术路线图

李重的其他基金

基于图形表示的生物序列(模型)深度学习与分析
  • 批准号:
    12171434
  • 批准年份:
    2021
  • 资助金额:
    51 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于图形表示的生物序列(模型)深度学习与分析
  • 批准号:
    12171434
  • 批准年份:
    2021
  • 资助金额:
    51 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于特征增强的数字服装虚拟试衣关键问题研究
  • 批准号:
    51075421
  • 批准年份:
    2010
  • 资助金额:
    30.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
三维网格模型的非真实感绘制若干理论问题研究
  • 批准号:
    60903143
  • 批准年份:
    2009
  • 资助金额:
    17.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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  • 批准号:
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  • 批准年份:
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  • 资助金额:
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  • 项目类别:
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相似海外基金

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  • 项目类别:
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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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