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申请/专利权人：昆明理工大学
摘要：本发明涉及一种基于神经辐射场的单目视频着装人体时空特征学习方法，属于计算机视觉、图形图像领域。首先对输入的着装人体数据集中的单目视频帧，采用时间相关多层感知机进行时序特征学习，得到着装人体的时序增强信息；再建立时序引导的空间特征学习模块进行点级特征和像素对齐特征学习，分别得到全局人体结构信息和服装局部细节信息；然后，引入自注意力对全局人体结构和服装局部细节进行空间特征融合，得到着装人体融合特征；最后，通过对着装人体融合特征进行神经辐射场渲染，预测得到重建着装人体的密度值和颜色值。预测的颜色和密度能有效生成连续一致的着装人体新视图，准确重建带有褶皱细节的着装人体模型。
主权项：1.一种基于神经辐射场的单目视频着装人体时空特征学习方法，其特征在于：包括如下步骤：Step1、对输入的着装人体数据集中的单目视频帧，采用时间相关多层感知机进行时序特征学习，得到一致连续的时序增强信息；Step2、建立时序引导的空间特征学习模块进行点级特征和像素对齐特征学习，分别得到全局人体结构信息和服装局部细节信息；Step3、引入自注意力对全局人体结构和服装局部细节进行空间特征融合，得到着装人体融合特征；Step4、通过对着装人体融合特征进行神经辐射场渲染，预测得到重建着装人体的密度值和颜色值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 昆明理工大学 一种基于神经辐射场的单目视频着装人体时空特征学习方法
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