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以人体掩码图像和少量的人体测量尺寸作为输入,借助图卷积神经网络直接回归三维人体网格模型的顶点坐标,其本质是利用图卷积算子对内置的模板人体进行变形㊂大量实验证明,通过显式地融入人体测量数据并辅以相应的损失函数,重建精度大幅提高,重建人体的各项测量尺寸误差均小于1cm,且重建效果优于其他相关方法㊂ ...
进行学习,分别设计各模块图卷积重建网络,重建出双手和头部模型,并通过选定特征关节计算旋转平移关系,将各部分模型整合形成了人体全身模型.在此过程中,本方法还利用生成对抗网络生成了头部数据集,并利用生成过程可控的优势提出了头部模型一致性约束.最后实验表明,本方法各部分重建结果准确度高,形成了有丰富表现力的人体...
在可视化结果上,Neural Body在视角合成和三维重建的结果也远远超出了之前的方法。 下面是视角合成的结果。 下面是三维重建的结果。PIFuHD [7] 是很出名的三维人体重建的工作。他是在大量的ground truth 3d data上训练重建网络。需要注意的是,我们的网络不需要ground truth 3d data,只需要在目标视频上进行训练。对于...
本发明公开了一种关于人体神经网络隐式曲面重建的数据增强方法,包括如下步骤:步骤S1,环绕待重建的人体,多视角拍摄一组图像,并对图像进行预处理,得到前景图像、相机内参及外参作为原始数据,步骤S2,通过目标检测的手段对人体受关注部位进行裁切,本发明先对图像进行裁切扩充再进行曲面渲染,裁切增强赋予了人体神经网络隐式曲...
为了从单幅图像或者多幅图像中重建出可变形的着装人体,提出了一种采用蒙皮多人线性模型(skinned multi-personlinear model,SMPL)的多级拓扑构建的图卷积神经网络(multi-leveltopology graph convolutional network,MTGCN).首先,通过现有方法从图像中预计算对应姿势和体型的光滑人体SMPL模型,并通过图像特征提取网络得到人体的...
摘要:本发明公开了一种基于深度编码网络的多视点人体动态三维重建方法及系统,其中,方法包括:利用训练数据对深度编码网络进行训练;使用多个标定好的彩色深度相机采集重建对象的多视点彩色深度信息;根据彩色深度相机的标定信息,将多视点彩色深度信息输入融合到一个统一的坐标系空间中,生成多视点观测信息的输入数据体;将参数化...
内容提示: 34 《广播电视网络》 2021 年第 4 期 总第 376 期智 广电慧基于图卷积神经网络的人体三维重建 *汪磊 严群 姚剑敏 林志贤 福州大学物理与信息工程学院摘要:针对在人体三维重建任务中人体模型姿势参数的回归会出现不连续性或周期性的问题,以及生成的模型往往不能展现丰富的人体表面细节的问题。本文尝试使用...
基于多头自注意力网络的三维人体运动重建系统是由安徽大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2022SR1510325,属于分类,想要查询更多关于基于多头自注意力网络的三维人体运动重建系统著作的著作权信息就到天眼查官网!
人体位姿估计与三维重建方法、网络训练方法及装置专利信息由爱企查专利频道提供,人体位姿估计与三维重建方法、网络训练方法及装置说明:本公开实施例提供了人体位姿估计与三维重建方法、网络训练方法及装置,包括:预先构建人体位姿估计与三维重...专利查询请上爱企查