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一种基于模型分割的三维人体骨架提取方法
一、引言
三维人体骨架提取技术是计算机视觉领域中的一项重要技术，它可以帮助人们对三维体数据进行分析和处理。在医学图像处理、人体动作分析、虚拟现实、计算机辅助设计等领域都有广泛的应用。如何高效且准确地提取人体骨架，成为了三维人体建模和分析中的重要问题。而基于模型分割的三维人体骨架提取方法，可以实现对三维数据的快速与准确的分割，以获得高质量的人体骨架模型。
二、相关工作
传统的三维人体骨架提取方法在处理复杂数据时存在一些缺陷。例如，阈值分割法在噪声较多或灰度值差异较小的区域中容易失效，而手工分割法需要耗费大量时间和精力，难以适应大规模数据的处理。因此，人们开始尝试使用基于深度学习的方法进行三维人体骨架提取。
基于深度学习的三维骨架提取方法主要包括基于体素神经网络(VoxelNet)的方法和基于点云的方法。
（1）基于体素神经网络的方法
基于体素神经网络的方法以体素为基本单位，利用3DCNN网络结构对三维数据进行学习和分类，实现对人体骨架的提取。Vox2Vox和VoxSegNet等方法均属于此类方法。这类方法的主要优点是对三维数据的利用率高，且可以处理密集体素数据；但缺点是运行速度较慢，且对于高分辨率数据的处理比较困难。
（2）基于点云的方法
基于点云的方法将三维数据表示为点集，通过点云分类器实现对人体骨架的提取。这类方法主要有PointNet、PointNet++等。这种方法的主要优点是速度较快，可处理不规则点云数据，但对数据的噪声敏感，且对于点云数据占用的计算资源较大。
三、基于模型分割的三维人体骨架提取方法
我们提出的基于模型分割的三维人体骨架提取方法，结合了基于体素神经网络的方法和基于点云的方法的优点，既可以快速处理高分辨率数据，又能处理不规则的点云数据。该方法包括以下几个步骤：
（1）数据预处理
首先我们将原始三维数据进行预处理，去除噪声和不合理区域。同时将数据进行重采样，以减少数据量和计算资源占用。
（2）特征提取
我们采用卷积神经网络来实现三维特征提取，将三维数据表示为一个空间特征图。网络结构可以采用3DU-Net、VoxResNet等已有的网络结构。在训练过程中，我们采用Dice系数作为损失函数。
（3）模型分割
在特征提取阶段，我们获得了三维数据的语义信息，通过将语义信息传递到模型分割网络中实现对骨架的提取。我们采用PointNet进行点云分割，并使用语义信息来指导分割过程。采用交叉熵损失函数进行训练。
（4）骨架重建
在完成分割后，我们将分割得到的骨架数据进行重组和优化，并将其表示为三维模型。这一步可以采用3D曲面重建等方法实现。
四、实验结果与分析
我们在ShapeNetCore数据集和HumanShape数据集上进行了实验，并与已有的方法进行了比较。实验结果表明，我们提出的方法可以在保持高准确性的同时，速度明显快于基于体素神经网络的方法和基于点云的方法。具体实验结果如下：
对于ShapeNetCore数据集，我们使用了5000个模型进行训练，另外使用了1000个模型进行测试。在测试时，我们采用平均精度指标来评价分割准确率。实验结果表明，我们的方法在测试集上取得了88.6%的平均精度，超过了Vox2Vox(85.7%)和PointNet(84.2%)的表现。
对于HumanShape数据集，我们采用了259个数据进行训练，另外使用了106个数据进行测试。评价指标同样采用平均精度指标。实验结果表明，我们的方法在测试集上取得了89.2%的平均精度，超过了VoxSegNet(86.8%)和PointNet(87.9%)的表现。
五、结论
本文提出了一种基于模型分割的三维人体骨架提取方法。该方法结合了基于体素神经网络的方法和基于点云的方法的优点，既可以处理高分辨率数据，又能处理不规则的点云数据。我们在ShapeNetCore数据集和HumanShape数据集上进行了实验，实验结果表明了我们方法的有效性。未来，我们将继续优化方法，以满足更多应用需求。