中国科学院自动化研究所孙哲南获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利自监督人体姿态转换方法及系统、可读存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116416677B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211665771.3，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权自监督人体姿态转换方法及系统、可读存储介质是由孙哲南;王子健;孙沐毅;李琦设计研发完成，并于2022-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本自监督人体姿态转换方法及系统、可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种自监督人体姿态转换方法及系统、可读存储介质，自监督人体姿态转换方法包括：获取人体姿态骨架图和人体解析图；通过姿态特征编码器和解耦风格编码器对人体姿态骨架图和人体解析图进行特征提取，得到人体姿态特征和人体部位风格特征；通过基于空间相关性学习的相关性挖掘模块计算特征相关性；根据特征相关性，构造密集空间相关场；基于密集空间相关场，对人体部位风格特征进行非刚性形变，得到重组风格特征；根据重组风格特征通过图像转换器对输入人体图像进行重建。通过本申请的技术方案，对单张人体图像通过提取非对齐的特征解耦与融合的方式进行重建，从而实现对模型训练的监督过程，有效的减少了数据采集和模型训练的成本。
本发明授权自监督人体姿态转换方法及系统、可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种自监督人体姿态转换方法，其特征在于，包括： 获取输入人体图像，并根据所述输入人体图像得到人体姿态骨架图和人体解析图； 通过姿态特征编码器对所述人体姿态骨架图进行特征提取，得到人体姿态特征，所述姿态特征编码器包括基于卷积神经网络的姿态特征编码器； 通过解耦风格编码器提取对所述人体解析图进行特征提取，得到人体部位风格特征，所述解耦风格编码器包括基于卷积神经网络的解耦风格编码器； 通过跨通道融合模块将所述人体部位风格特征进行融合； 根据所述人体姿态特征和所述人体部位风格特征，通过基于空间相关性学习的相关性挖掘模块计算不同位置之间的特征相关性； 根据所述特征相关性，构造密集空间相关场； 基于所述密集空间相关场，对人体部位风格特征进行非刚性形变，得到重组风格特征； 根据所述重组风格特征通过图像转换器对所述输入人体图像进行重建，得到重建的人体图像。
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