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申请/专利权人：华南理工大学
申请日：2024-03-13
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118247428A
主分类号：G06T17/00
分类号：G06T17/00;G06V40/10;G06V10/44;G06V10/82;G06V10/766;G06V10/774;G06N3/0464;G06N3/084
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明公开了一种基于样例优化的三维人体网格重建方法，属于计算机视觉技术领域。所述方法包括：首先，从输入的单目图像中利用残差网络和姿态检测器分别提取图像特征和获得二维关节点位置；然后将图像特征分别输入主回归网络和辅助回归网络，获得人体姿态参数和形状参数；接着主回归网络根据辅助回归网络的结果和检测的二维关节点联合优化网络参数；最终由主网络输出目标人体的三维网格参数。本发明通过将样例优化融入训练阶段，并引入辅助回归网络来提供以往样例优化损失函数缺乏的SMPL标签，统一了训练损失函数和样例优化损失函数的表达形式。基于以上两方面的改进，本发明的网络模型在三维人体网格的重建精度上进一步得到提高。
主权项：1.一种基于样例优化的三维人体网格重建方法，其特征在于，包括：将单目图像输入残差特征提取网络提取人体相关特征，将图像转换为图像特征；使用姿态检测器检测单目图像中与人体相应的二维关节点，以及由二维关节点计算得到人体边界框；将图像特征、人体边界框、SMPL模板姿态参数、形状参数以及初始相机参数输入三维人体网格参数回归网络，所述三维人体网格参数回归网络包括主回归网络和辅助回归网络，主回归网络和辅助回归网络各自输出三维人体网格姿态参数、形状参数；主回归网络根据辅助回归网络的结果和检测的二维关节点联合优化网络参数；循环执行上述优化主回归网络的操作，最终由优化后的主回归网络输出目标人体的三维网格参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南理工大学 一种基于样例优化的三维人体网格重建方法
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