人体表面点云数据的拓扑特征检测与自动分割

• 作者: 习俊通 吕方梅 马登哲
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 点云 人体表面 全景深度图像 自动分割
• 年，卷（期）: 2008,（6）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 196-198,224
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4327字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.06.059

摘要

对标准站立测量姿态下的人体表面点云数据的拓扑特征检测与自动分割进行了研究,提出基于全景深度图像表示的人体点云表面拓扑特征检测和自动分割新方法.首先把人体表面的点云数据转换为圆柱极坐标形式,获得人体扫描表面的全景深度图像表示,根据全景深度图像中的层次信息自动检测人体表面的拓扑特征,并根据拓扑特征把人体分割成5个功能结构.实验证明这种方法改进了人体表面点云数据的拓扑特征检测和自动分割的效率和精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	习俊通	上海交通大学机械与动力工程学院	79	824	15.0	26.0
2	马登哲	上海交通大学机械与动力工程学院	70	1713	24.0	40.0
3	吕方梅	上海交通大学机械与动力工程学院	13	86	5.0	9.0