[发明专利]基于深度学习的单图像人体三维重建方法及装置在审

专利信息
申请号: 201910716534.7 申请日: 2019-08-05
公开(公告)号: CN110599585A 公开(公告)日: 2019-12-20
发明(设计)人: 刘烨斌;郑泽荣;戴琼海 申请(专利权)人: 清华大学
主分类号: G06T17/00 分类号: G06T17/00;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 11201 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 代理人: 王艳斌
地址: 10008*** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明公开了一种基于深度学习的单图像人体三维重建方法及装置,其中,该方法包括:获取测试图像,通过采集系统对采集对象进行采集得到人体外层模型及对应的内层参数化模型并对其进行预处理得到网络训练数据;构建满足预设条件的图像特征提取网络和三维体转换网络,并在最小化损失函数的条件下,利用网络训练数据对两个网络进行训练;对测试图像进行处理得到测试图像对应的人体内层参数化模型;将测试图像和测试图像对应的人体内层参数化模型输入到训练后的网络中,得到测试图像中人体的三维重建预测结果。该方法基于深度学习实现,一旦网络训练完成,则使用时只需要单张彩色图片作为输入,就可以实现对图像中出现的人体的三维重建。
搜索关键词: 测试图像 参数化模型 三维重建 网络训练 预处理 体内 图像特征提取 采集对象 采集系统 彩色图片 损失函数 预测结果 预设条件 转换网络 网络 单图像 三维体 最小化 构建 内层 采集 图像 学习
【主权项】:
1.一种基于深度学习的单图像人体三维重建方法,其特征在于,包括以下步骤:/n获取测试图像,通过采集系统对采集对象进行采集得到人体外层模型及对应的内层参数化模型,对所述人体外层模型和对应的内层参数化模型进行预处理得到网络训练数据;/n构建满足预设条件的图像特征提取网络和三维体转换网络,在最小化损失函数的条件下,利用所述网络训练数据对所述图像特征提取网络和所述三维体转换网络进行训练;/n对所述测试图像进行处理得到所述测试图像对应的人体内层参数化模型;/n将所述测试图像和所述测试图像对应的人体内层参数化模型输入到训练后的图像特征提取网络和三维体转换网络,得到所述测试图像中人体的三维重建预测结果。/n
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