[发明专利]一种基于样例的虚拟试衣方法

权利要求书

1.一种基于样例的虚拟试衣方法，其特征在于：包括以下步骤：

(1)输入人体姿势和体型参数，生成相应的三维人体模型；

(2)根据人体姿势参数，调用衣服姿势模型，生成标准体型、输入姿势下的三维衣服数据；

(3)根据人体体型参数，搜索若干邻近的衣服体型模型；

(4)对步骤(3)得到的每个衣服体型模型，根据人体体型参数生成相应的三维衣服数据，并使用线性混合蒙皮让衣服朝输入姿势进行变形；

(5)利用步骤(2)和(4)得到的数据，合成输入人体姿势和体型参数下的三维衣服数据；

(6)解决步骤(5)所得三维衣服数据和人体内数据的贯穿问题；

步骤(5)的合成三维衣服数据的公式为：

其中，f(β,θ)表示输入体型β输入姿势θ下的衣服数据，即目标数据；f(β₀,θ)是标准体型β₀，输入姿势θ下的衣服，即衣服姿势模型生成的数据；θ_s是第s个邻近的衣服体型模型的姿势；f(β,θ_s)，f(β₀,θ_s)，分别是第s个衣服体型模型预测的输入体型、标准体型下的衣服；N_s表示邻近的衣服体型模型个数；是对衣服从姿势θ_s到姿势θ进行变形；w^s是第s个样例的权重。

2.如权利要求1所述的基于样例的虚拟试衣方法，其特征在于：步骤(1)使用SMPL人体生成模型生成输入人体姿势和体型参数下的三维人体数据。

3.如权利要求1所述的基于样例的虚拟试衣方法，其特征在于：步骤(2)所述的衣服姿势模型是指根据输入的人体姿势参数，生成该姿势下三维衣服数据的模型。

4.如权利要求1所述的基于样例的虚拟试衣方法，其特征在于：步骤(3)所述的衣服体型模型是指根据输入的人体体型参数，生成该体型下三维衣服数据的模型。

5.如权利要求4所述的基于样例的虚拟试衣方法，其特征在于：生成该体型下三维衣服数据的模型过程如下：

(3-1)使用SMPL人体生成模型，在某一姿势下，生成若干个不同体型的人体，并分别在这些人体上仿真衣服；

(3-2)将第k个人体的衣服坐标数据转化成列向量，记为所有衣服的坐标数据记为一个矩阵

(3-3)对矩阵S做PCA分析，则用公式(1)近似：

其中u是衣服坐标的均值，U是前若干个主成分，用于表示衣服的体型形变空间，是衣服的体型参数；

(3-4)经过上述操作，每一件衣服都对应一个衣服的体型参数和一个人体体型参数β^k，使用正则项系数为0.2的L2范数最小二乘法学习一个从β到φ的线性映射：

其中是衣服的体型参数，是人体体型参数，是对的每一项做平方处理，T是矩阵的转置，W是需要求解的矩阵，

由此，给定人体体型参数，通过公式(2)求得衣服的体型参数，再由公式(1)算得最终的衣服坐标数据，此即衣服的体型模型。

6.如权利要求1所述的基于样例的虚拟试衣方法，其特征在于：步骤(6)中解决步骤(5)所得三维衣服数据和人体内数据的贯穿问题采用的方法为重投影法。

7.如权利要求6所述的基于样例的虚拟试衣方法，其特征在于：所述的重投影法步骤为：

(6-1)当改变人体体型时，每个衣服体型模型将生成新体型下的衣服，并重新计算每个衣服顶点到其最近人体点之间的初始距离，称为初始间隙；

(6-2)在步骤(5)阶段，若某个衣服顶点到其最近的人体点之间的间隙小于初始间隙，则按公式(12)对每个样例进行处理：

其中，是处理后的顶点坐标，y是由步骤(5)得到的衣服顶点，是y的最近人体点的法向，h^s是当前间隙；是第s个样例的初始间隙，∈_p用来模仿布料仿真中穿透深度间隙；

(6-3)将所有重投影值整合成最终结果：

其中表示衣服顶点y的最终位置，N_s是样例个数，w^s是第s个样例的权重，是经公式(13)得到的结果。