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基于骨架结构的三维人体模型检索算法研究的开题报告
一、研究背景和意义
人体是研究的热点之一，随着计算机技术的快速发展，三维人体模型的建立和应用在医学、计算机动画、虚拟现实等领域发挥着越来越重要的作用。然而，传统的三维人体模型检索算法受到人体表面纹理、姿态变化、穿着等因素的影响，实现准确检索比较困难。
骨架结构是指形态学上用于描述一个连通分支的图形的特征，与人体骨骼系统有一定的类比关系。在三维人体模型检索中，通过提取人体模型的骨架结构，可以获得更稳定的形态描述符，避免人体表面纹理、姿态变化等造成的识别误差，提高检索准确率。
二、研究内容和方法
本文拟针对基于骨架结构的三维人体模型检索算法进行深入研究，具体包括以下内容：
1.基于网格优化的三维骨架提取
针对前人工作中存在的精度低、计算时间长等问题，本文将基于网格优化的方法进行三维骨架提取。该方法使用局部网格化和全局网格化的方法分别计算骨架特征点和骨架支撑点，再通过插值等技术获取完整的骨架结构。通过与其他算法对比，验证该方法的准确性和效率。
2.基于关键点的三维骨架匹配
骨架结构提取后，需要进行模型匹配以实现检索。本文将采用关键点匹配的方式实现三维骨架的匹配。该方法通过对比两个骨架关键点的空间位置和角度，计算相似度，并采用RANdomSAmpleConsensus(RANSAC)算法求解最优位姿。实验中，将采用Stanford3DScanningRepository和HumanEva数据集等公开数据集进行检验。
三、研究预期结果和意义
1.提出一种基于网格优化的三维骨架提取算法，实现准确骨架提取，提高模型检索的准确率和效率。
2.提出一种基于关键点的三维骨架匹配算法，实现准确模型匹配，能够应用于三维人体模型检索等领域。
3.验证算法的准确性和效率，在三维人体模型检索问题中进行应用，拓展人体模型检索算法的研究领域，为医学、计算机动画、虚拟现实等领域提供支持。
四、研究计划和安排
1.第一年
(1)调研、学习前人工作和相关知识。
(2)实现基于网格优化的三维骨架提取算法。
(3)设计三维骨架匹配实验，筛选适宜的公开数据集。
(4)针对骨架匹配为基础的三维人体模型检索问题进行初步分析和研究。
2.第二年
(1)实现基于关键点的三维骨架匹配算法，对算法进行优化。
(2)进行三维人体模型检索实验，对算法进行评估和验证。
(3)进行算法的比较和分析，进一步探究算法的优化和改进方向。
3.第三年
(1)针对三维人体模型检索问题，进行算法的进一步优化和改进。
(2)撰写论文，并进行学位论文答辩。
五、研究所需要的条件和预算
1.计算机设备、三维建模分析软件等：10万元。
2.数据集采购和处理费用：5万元。
3.差旅等其他费用：5万元。
4.工作人员人力：3人，共计30万元。
六、考虑到研究的风险因素，本研究不排除会面临到数据采集不足、实验效果不佳等挑战和问题。为了尽可能降低这些风险，研究团队将会加强与资深学者的交流合作，不断探索新的方法和思路，以提高算法的鲁棒性和效率。