CN108876881A - 基于Kinect的体型自适应三维虚拟人体模型构建方法及动画*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于Kinect的体型自适应三维虚拟人体模型构建方法，包括：利用Kinect获取彩色和深度图像；从图像中识别人体；提取人体关节点数据；对人体关节点数据进行平滑操作；提取真实人体在深度图像中臀宽和身高；计算真实人体与标准人体体型数据的比例系数；通过比例系数调整虚拟人体模型；计算骨骼间旋转矩阵；对虚拟人体模型进行骨骼运动及蒙皮操作，渲染更新后的三维虚拟人模型。相应地，本发明还提供了一种基于Kinect的体型自适应三维虚拟人体动画***。本发明利用Kinect的人体关节点识别技术、骨骼动画技术及虚拟现实技术，构建适合真实人体体型的三维虚拟人体模型，并能利用Kinect驱动虚拟人体模型运动，本发明能增强真实感，大大提升用户体验。
Description
技术领域
本发明涉及计算机图像处理领域和计算机图形学领域，特别是一种基于Kinect的体型自适应三维虚拟人体模型构建方法和动画***。
背景技术
近年来，虚拟现实技术一度火热起来。虚拟现实技术是以计算机技术为核心，通过某种或多种传感设备可以创建“虚拟世界”环境，让用户沉浸其中并且能与之交互。虚拟现实技术能给用户提供视觉、听觉、以及触觉等方面的感受，使用户有种身临其境的感觉。
三维虚拟人动画在游戏和电影等行业都有着广泛的应用。通常类似于Maya和3DMax等商业动画软件可以制作三维虚拟人动画，但这些软件的使用操作复杂、工作量大，使用过程中依赖于以往的经验性，上手比较困难，往往需要专业人士操作。人体建模以及动画制作过程都需要大量的人机交互，计算机只能支持图形绘制和显示，需要极大地消耗动画制作人员的精力。动画中如果出现不同体型的动画角色，则需要提供不同的动画人物模型，并且这种方式制作的动画重用率不高，如果想要改变三维虚拟人的动作，需要重新制作一套动画。
发明内容
本发明为解决现有技术存在的不足，提供一种基于Kinect的体型自适应三维虚拟人体模型构建方法和动画***。
本发明所采用的技术方案如下：一种基于Kinect的体型自适应三维虚拟人体模型构建方法，包括以下步骤：
S1、Kinect实时扫描获取人体的彩色图像和深度图像；
S2、利用获取的彩色图像和深度图像，识别人体；
S3、在识别的人体中获取人体关节点数据；
S4、对人体关节点数据进行平滑处理；
S5、获取深度图像中人体臀部宽度数据和人体身高数据；
S6、计算真实人体体型数据与标准人体体型数据的比例系数；
S7、调整人体模型体型，在符合标准人体体型的人体模型上，调整胖瘦系数和身高系数从而获得符合真实人体体型的人体模型；
S8、计算各骨骼旋转矩阵，根据真实人体关节点骨骼间的关系，以及人体模型初始姿态下的骨骼间的关系，从人体模型的根节点开始，利用罗德里格旋转公式，求出要各骨骼间的旋转矩阵；
S9、利用求得骨骼旋转矩阵以及线性混合蒙皮算法，渲染姿势更新后的人体模型。
作为优选，所述步骤S2中，对图像进行人体识别时，若未识别到人体，则重新获取彩色图像及深度图像；所述步骤S3中，对人体进行关节点获取时，若未获取到所有关节点，则重新获取彩色图像及深度图像。
作为优选，所述步骤S4中，使用滤波核大小为5的均值滤波平滑处理各个关节在三维空间中的坐标数据。
作为优选，所述步骤S5中，使用深度图像中的人体臀部宽度值和人体头部到双脚踝最低处的值表示人体臀部宽度数据和人体身高数据，具体包括如下步骤：
4.1)将通过Kinect关节点识别所获得的臀部关节、头部关节、左脚踝关节、右脚踝关节的相机坐标转化为深度图像中的坐标；
4.2)将深度图像进行二值化，得到人体轮廓；
4.3)从深度图像中的臀部关节位置进行横向扩展，识别人体轮廓中臀部边界，获取像素值，将其标为真实人体的臀部宽度数据；
4.4)从深度图像中头部关节到左右脚踝关节最远处，获取纵向像素值，将其表位真实人体的身高数据。
作为优选，所述步骤S6中，标准人体体型数据由最小二乘法曲线拟合得到，具体包括如下步骤：
a)指定一标准人体，采集其到Kinect不同距离下的臀部宽度数据以及身高数据；
b)将距离的倒数分别于臀部宽度数据与身高数据进行最小二乘法拟合，得到距离的倒数分别与臀部宽度数据和身高数据的线性关系。
作为优选，所述步骤S7中，符合标准人体体型的人体模型通过一下步骤构建而成：
a)分别建立矮瘦和高胖人体模型；
d)使用插值的方式调整人体模型，包括人体模型表面顶点数据和人体模型关节点数据；
c)手动调节胖瘦系数和身高系数，使人体模型的体型与标准人体体型相匹配。
本发明的另一目的是提供一种基于Kinect的体型自适应三维虚拟人体动画***，所述***包括：
图像采集模块，用于利用Kinect获取彩色图像及深度图像；
人体识别模块，用于利用获取的彩色图像和深度图像来识别人体；
人体关节点提取模块，用于在识别的人体中的人体关节点数据；
骨架数据平滑处理模块，用于对人体关节点数据进行平滑处理；
真实人体体型提取模块，用于提取深度图像中人体臀部宽度数据和人体身高数据；
体型比例计算模块，用于计算真实人体体型数据与标准人体体型数据的比例系数；
虚拟人体型调整模块，用于在符合标准人体体型的人体模型上，调整胖瘦系数和身高系数从而获得符合真实人体体型的人体模型；
骨骼旋转矩阵计算模块，用于根据真实人体关节点骨骼间的关系，以及人体模型初始姿态下的骨骼间的关系，从人体模型的根节点开始，利用罗德里格旋转公式，求出要各骨骼间的旋转矩阵；
骨架变形及蒙皮模块，用于使用骨骼旋转矩阵调整模型的骨架动作，并使用线性混合蒙皮算法进行蒙皮操作，渲染姿势更新后的人体模型。
作为优选，所述真实人体体型提取模块使用深度图像中的人体臀部宽度值和人体头部到双脚踝最低处的值表示人体臀部宽度数据和人体身高数据，并求出真实人体与标准人体的体型比例系数，具体包括如下步骤：
a)将通过Kinect关节点识别所获得的臀部关节、头部关节、左脚踝关节、右脚踝关节的相机坐标转化为深度图像中的坐标；
b)将深度图像进行二值化，得到人体轮廓；
c)从深度图像中的臀部关节位置进行横向扩展，识别人体轮廓中臀部边界，获取像素值，将其标为真实人体的臀部宽度数据；
d)从深度图像中头部关节到左右脚踝关节最远处，获取纵向像素值，将其表位真实人体的身高数据。
作为优选，所述体型比例计算模块中，标准人体体型数据由最小二乘法曲线拟合得到，具体包括如下步骤：
a)指定一标准人体，采集其到Kinect不同距离下的臀部宽度数据以及身高数据；
b)将距离的倒数分别于臀部宽度数据与身高数据进行最小二乘法拟合，得到距离的倒数分别与臀部宽度数据和身高数据的线性关系；
作为优选，所述虚拟人体型调整模块中，符合标准人体体型的人体模型通过一下步骤构建而成：
a)分别建立矮瘦和高胖人体模型；
d)使用插值的方式调整人体模型，包括人体模型表面顶点数据和人体模型关节点数据；
c)手动调节胖瘦系数和身高系数，使人体模型的体型与标准人体体型相匹配。
作为优选，还包括人体关节数据存取模块，用于保存Kinect扫描人体关节的动作序列，以及读取人体关节的动作序列。
由于上述技术方案，本发明的有益效果为：本发明利用Kinect人体关节点识别技术、骨骼动画技术和虚拟现实技术，构建适合真实人体体型的三维虚拟人体模型，并利用Kinect扫描真实人体动作，实时驱动三维虚拟人体模型运动。本发明构建的体型自适应三维虚拟人体技术能通过人体模型体型的变换解决不同体型真实人体需要对应多个人体模型的问题，还能使三维虚拟人体动画制作更为简便。本发明还可以应用于游戏和虚拟现实领域，能够增强真实感和趣味性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
图1是本发明基于Kinect的体型自适应三维虚拟人体模型构建方法的流程图；
图2是基于Kinect的体型自适应三维虚拟人体动画***的结构框图；
图3.1是标准人体臀部宽度原始数据图；
图3.2是标准人体臀部宽度距离取反数据图；
图3.3是标准人体臀部宽度数据曲线拟合图；
图4.1是标准人体身高原始数据图；
图4.2是标准人体身高距离取反数据图；
图4.3是标准人体身高数据曲线拟合图；
图5.1是Kinect扫描人体彩色图像；
图5.2是Kinect扫描人体深度图像；
图5.3是深度图像中人体臀部宽度数据提取图；
图5.4是深度图像中人体身高数据提取图；
图6是人体模型体型自适应调整图；
图7是人体模型动画驱动图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1：
参见图1，一种基于Kinect的体型自适应三维虚拟人体模型构建方法，包括以下步骤：
S1、Kinect实时扫描获取人体的彩色图像和深度图像；
S2、利用获取的彩色图像和深度图像，识别人体；
识别人体时，若未识别到人体，则重新获取彩色图像和深度图像，若识别到人体，则执行步骤S3；
S3、在识别的人体中获取人体关节点数据；识别人体关节点时，若未获取到所有关节点，则重新获取彩色图像及深度图像，若获取到人体所有关节点，则执行步骤S4；
S4、对人体关节点数据进行平滑处理；
S5、获取人体臀部宽度数据和人体身高数据；
S6、计算真实人体体型数据与标准人体体型数据的比例系数；
S7、调整人体模型体型，其方法为：在符合标准人体体型的人体模型上，调整胖瘦系数和身高系数从而获得符合真实人体体型的人体模型；
S8、计算各骨骼旋转矩阵，方法为：根据真实人体关节点骨骼间的关系，以及人体模型初始姿态下的骨骼间的关系，从人体模型的根节点开始，利用罗德里格旋转公式，求出要各骨骼间的旋转矩阵；
S9、利用求得骨骼旋转矩阵以及线性混合蒙皮算法，渲染姿势更新后的人体模型。
具体地，所述步骤S4中，使用滤波核大小为5的均值滤波平滑处理各个关节在三维空间中的坐标数据。
具体地，所述步骤S5中，使用深度图像中的人体臀部宽度值和人体头部到双脚踝最低处的值表示人体臀部宽度数据和人体身高数据，具体包括如下步骤：
a)将通过Kinect关节点识别所获得的臀部关节、头部关节、左脚踝关节、右脚踝关节的相机坐标转化为深度图像中的坐标；
b)将深度图像进行二值化，得到人体轮廓；
c)从深度图像中的臀部关节位置进行横向扩展，识别人体轮廓中臀部边界，获取像素值，将其标为真实人体的臀部宽度数据；
d)从深度图像中头部关节到左右脚踝关节最远处，获取纵向像素值，将其表位真实人体的身高数据。
具体地，所述步骤S6中还包括：拟合标准人体体型数据与标准人体到Kinect距离的关系，具体包括如下步骤：
a)指定一标准人体，采集其到Kinect不同距离下的臀部宽度数据以及身高数据；
b)将距离的倒数分别于臀部宽度数据与身高数据进行最小二乘法拟合，得到距离的倒数分别与臀部宽度数据和身高数据的线性关系。
具体地，所述步骤S7中还包括：：构建适合标准人体体型的人体模型，具体包括如下步骤：
a)分别建立矮瘦和高胖人体模型；
d)使用插值的方式调整人体模型，包括人体模型表面顶点数据和人体模型关节点数据；
c)手动调节胖瘦系数和身高系数，使人体模型的体型与标准人体体型相匹配；
实施例2：
参见图2，一种基于Kinect的体型自适应三维虚拟人体动画***，所述***包括：
图像采集模块，用于利用Kinect获取彩色图像及深度图像；
人体识别模块，用于利用获取的彩色图像和深度图像来识别人体；
人体关节点提取模块，用于在识别的人体中的人体关节点数据；
骨架数据平滑处理模块，用于对人体关节点数据进行平滑操作；
真实人体体型提取模块，用于提取深度图像中人体臀部宽度数据和人体身高数据；
体型比例计算模块，用于计算真实人体体型数据与标准人体体型数据的比例系数；
虚拟人体型调整模块，用于在符合标准人体体型的人体模型上，调整胖瘦系数和身高系数从而获得符合真实人体体型的人体模型；
骨骼旋转矩阵计算模块，用于根据真实人体关节点骨骼间的关系，以及人体模型初始姿态下的骨骼间的关系，从人体模型的根节点开始，利用罗德里格旋转公式，求出要各骨骼间的旋转矩阵；
骨架变形及蒙皮模块，用于使用骨骼旋转矩阵调整模型的骨架动作，并使用线性混合蒙皮算法进行蒙皮操作，渲染姿势更新后的人体模型；
人体关节数据存取模块，用于保存Kinect扫描人体关节的动作序列，以及读取人体关节的动作序列。
具体地，所述真实人体体型提取模块使用深度图像中的人体臀部宽度值和人体头部到双脚踝最低处的值表示人体臀部宽度数据和人体身高数据，并求出真实人体与标准人体的体型比例系数，具体包括如下步骤：
a)将通过Kinect关节点识别所获得的臀部关节、头部关节、左脚踝关节、右脚踝关节的相机坐标转化为深度图像中的坐标；
b)将深度图像进行二值化，得到人体轮廓；
c)从深度图像中的臀部关节位置进行横向扩展，识别人体轮廓中臀部边界，获取像素值，将其标为真实人体的臀部宽度数据；
d)从深度图像中头部关节到左右脚踝关节最远处，获取纵向像素值，将其表位真实人体的身高数据。
具体地，所述虚拟人体型调整模块还包括：拟合标准人体体型数据与标准人体到Kinect 距离的关系，具体包括如下步骤：
a)指定一标准人体，采集其到Kinect不同距离下的臀部宽度数据以及身高数据；
b)将距离的倒数分别于臀部宽度数据与身高数据进行最小二乘法拟合，得到距离的倒数分别与臀部宽度数据和身高数据的线性关系。
具体地，所述虚拟人体型调整模块还包括：构建适合标准人体体型的人体模型，具体包括如下步骤：
a)分别建立矮瘦和高胖人体模型；
d)使用插值的方式调整人体模型，包括人体模型表面顶点数据和人体模型关节点数据；
c)手动调节胖瘦系数和身高系数，使人体模型的体型与标准人体体型相匹配；
实施例3：
参见图3.1-3.3，标准人体臀部宽度数据拟合，其步骤为：
a)选定标准人体；
b)采集标准人体到Kinect不同距离下的深度图像中臀部宽度数据,如图3.1；
c)将人体到Kinect的距离数据取反，如图3.2；
d)通过最小二乘法曲线拟合，得到取反后的距离与深度图像中臀部宽度数据的关系，如图3.3。
实施例4：
参见图4.1-4.3，标准人体身高数据拟合，其步骤为：
a)选定标准人体；
b)采集标准人体到Kinect不同距离下的深度图像中身高数据，如图4.1；
c)将人体到Kinect的距离数据取反，如图4.2；
d)通过最小二乘法曲线拟合，得到取反后的距离与深度图像中身高数据的关系，如图4.3。
实施例5：
参见图5.1-5.4，深度图像中人体臀部宽度和身高数据提取，其步骤为：
a)将通过Kinect关节点识别所获得的臀部关节、头部关节、左脚踝关节、右脚踝关节的相机坐标转化为深度图像中的坐标，如图5.1；
b)将深度图像进行二值化，得到人体轮廓，如图5.2；
c)从深度图像中的臀部关节位置进行横向扩展，识别人体轮廓中臀部边界，获取像素值，将其标为真实人体的臀部宽度数据，如图5.3；
d)从深度图像中头部关节到左右脚踝关节最远处，获取纵向像素值，将其表位真实人体的身高数据，如图5.4。
实施例6：
参见图6，人体模型体型自适应调整，图中包含左眼图像，右眼图像，Kinect扫描得到的彩色图像和深度图像。体型调整步骤为：
a)Kinect实时扫描获取人体的彩色图像和深度图像；
b)利用获取的彩色图像和深度图像，识别人体；
c)在识别的人体中获取人体关节点数据；
d)对人体关节点数据进行平滑处理；
e)获取人体臀部宽度数据和人体身高数据；
f)计算真实人体体型数据与标准人体体型数据的比例系数；
g)调整人体模型体型，其方法为：在符合标准人体体型的人体模型上，调整胖瘦系数和身高系数从而获得符合真实人体体型的人体模型。
实施例7：
参见图7，人体模型动画驱动，图中包含左眼图像，右眼图像，Kinect扫描得到的彩色图像和深度图像。模型动画驱动步骤为：
a)计算各骨骼旋转矩阵，根据真实人体关节点骨骼间的关系，以及人体模型初始姿态下的骨骼间的关系，从人体模型的根节点开始，利用罗德里格旋转公式，求出要各骨骼间的旋转矩阵；
b)利用求得骨骼旋转矩阵以及线性混合蒙皮算法，渲染姿势更新后的人体模型。
本发明利用Kinect人体关节点识别技术、骨骼动画技术和虚拟现实技术，构建适合真实人体体型的三维虚拟人体模型，并利用Kinect扫描真实人体动作，实时驱动三维虚拟人体模型运动。本发明构建的体型自适应三维虚拟人体技术能通过人体模型体型的变换解决不同体型真实人体需要对应多个人体模型的问题，还能使三维虚拟人体动画制作更为简便。本发明还可以应用于游戏和虚拟现实领域，能够增强真实感和趣味性。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种基于Kinect的体型自适应三维虚拟人体模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、Kinect实时扫描获取人体的彩色图像和深度图像；
S2、利用获取的彩色图像和深度图像，识别人体；
S3、在识别的人体中获取人体关节点数据；
S4、对人体关节点数据进行平滑处理；
S5、获取深度图像中人体臀部宽度数据和人体身高数据；
S6、计算真实人体体型数据与标准人体体型数据的比例系数；
S7、调整人体模型体型，在符合标准人体体型的人体模型上，调整胖瘦系数和身高系数从而获得符合真实人体体型的人体模型；
S8、计算各骨骼旋转矩阵，根据真实人体关节点骨骼间的关系，以及人体模型初始姿态下的骨骼间的关系，从人体模型的根节点开始，利用罗德里格旋转公式，求出要各骨骼间的旋转矩阵。
S9、利用求得骨骼旋转矩阵以及线性混合蒙皮算法，渲染姿势更新后的人体模型。
2.根据权利要求1所述的基于Kinect的体型自适应三维虚拟人体模型构建方法，其特征在于，所述步骤S2中，对图像进行人体识别时，若未识别到人体，则重新获取彩色图像及深度图像；所述步骤S3中，对人体进行关节点获取时，若未获取到所有关节点，则重新获取彩色图像及深度图像。
3.根据权利要求1所述的基于Kinect的体型自适应三维虚拟人体模型构建方法，其特征在于，所述步骤S4中，使用滤波核大小为5的均值滤波平滑处理各个关节在三维空间中的坐标数据。
4.根据权利要求1所述的基于Kinect的体型自适应三维虚拟人体模型构建方法，其特征在于，所述步骤S5中，使用深度图像中的人体臀部宽度值和人体头部到双脚踝最低处的值表示人体臀部宽度数据和人体身高数据，具体包括如下步骤：
4.1)将通过Kinect关节点识别所获得的臀部关节、头部关节、左脚踝关节、右脚踝关节的相机坐标转化为深度图像中的坐标；
4.2)将深度图像进行二值化，得到人体轮廓；
4.3)从深度图像中的臀部关节位置进行横向扩展，识别人体轮廓中臀部边界，获取像素值，将其标为真实人体的臀部宽度数据；
4.4)从深度图像中头部关节到左右脚踝关节最远处，获取纵向像素值，将其表位真实人体的身高数据。
5.根据权利要求1所述的基于Kinect的体型自适应三维虚拟人体模型构建方法，其特征在于，所述步骤S6中，标准人体体型数据由最小二乘法曲线拟合得到，具体包括如下步骤：
a)指定一标准人体，采集其到Kinect不同距离下的臀部宽度数据以及身高数据；
b)将距离的倒数分别于臀部宽度数据与身高数据进行最小二乘法拟合，得到距离的倒数分别与臀部宽度数据和身高数据的线性关系。
6.根据权利要求1所述的基于Kinect的体型自适应三维虚拟人体模型构建方法，其特征在于，所述步骤S7中，符合标准人体体型的人体模型通过一下步骤构建而成：
a)分别建立矮瘦和高胖人体模型；
d)使用插值的方式调整人体模型，包括人体模型表面顶点数据和人体模型关节点数据；
c)手动调节胖瘦系数和身高系数，使人体模型的体型与标准人体体型相匹配。
7.基于Kinect的体型自适应三维虚拟人体动画***，其特征在于，所述***包括：
图像采集模块，用于利用Kinect获取彩色图像及深度图像；
人体识别模块，用于利用获取的彩色图像和深度图像来识别人体；
人体关节点提取模块，用于在识别的人体中的人体关节点数据；
骨架数据平滑处理模块，用于对人体关节点数据进行平滑处理；
真实人体体型提取模块，用于提取深度图像中人体臀部宽度数据和人体身高数据；
体型比例计算模块，用于计算真实人体体型数据与标准人体体型数据的比例系数；
虚拟人体型调整模块，用于在符合标准人体体型的人体模型上，调整胖瘦系数和身高系数从而获得符合真实人体体型的人体模型；
骨骼旋转矩阵计算模块，用于根据真实人体关节点骨骼间的关系，以及人体模型初始姿态下的骨骼间的关系，从人体模型的根节点开始，利用罗德里格旋转公式，求出要各骨骼间的旋转矩阵；
骨架变形及蒙皮模块，用于使用骨骼旋转矩阵调整模型的骨架动作，并使用线性混合蒙皮算法进行蒙皮操作，渲染姿势更新后的人体模型。
8.根据权利要求7所述的基于Kinect的体型自适应三维虚拟人体动画***，其特征在于，所述真实人体体型提取模块使用深度图像中的人体臀部宽度值和人体头部到双脚踝最低处的值表示人体臀部宽度数据和人体身高数据，并求出真实人体与标准人体的体型比例系数，具体包括如下步骤：
a)将通过Kinect关节点识别所获得的臀部关节、头部关节、左脚踝关节、右脚踝关节的相机坐标转化为深度图像中的坐标；
b)将深度图像进行二值化，得到人体轮廓；
c)从深度图像中的臀部关节位置进行横向扩展，识别人体轮廓中臀部边界，获取像素值，将其标为真实人体的臀部宽度数据；
d)从深度图像中头部关节到左右脚踝关节最远处，获取纵向像素值，将其表位真实人体的身高数据。
9.根据权利要求7所述的基于Kinect的体型自适应三维虚拟人体动画***，其特征在于，所述体型比例计算模块中，标准人体体型数据由最小二乘法曲线拟合得到，具体包括如下步骤：
a)指定一标准人体，采集其到Kinect不同距离下的臀部宽度数据以及身高数据；
b)将距离的倒数分别于臀部宽度数据与身高数据进行最小二乘法拟合，得到距离的倒数分别与臀部宽度数据和身高数据的线性关系；
所述虚拟人体型调整模块中，符合标准人体体型的人体模型通过一下步骤构建而成：
a)分别建立矮瘦和高胖人体模型；
d)使用插值的方式调整人体模型，包括人体模型表面顶点数据和人体模型关节点数据；
c)手动调节胖瘦系数和身高系数，使人体模型的体型与标准人体体型相匹配。
10.根据权利要求7所述的基于Kinect的体型自适应三维虚拟人体动画***，其特征在于，还包括人体关节数据存取模块，用于保存Kinect扫描人体关节的动作序列，以及读取人体关节的动作序列。
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