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龙图腾网恭喜安徽大学申请的专利一种基于注意力机制的人体重建方法、装置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：CN114067057B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202111382077.6，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种基于注意力机制的人体重建方法、装置是由方贤勇;汪楷;汪粼波设计研发完成，并于2021-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力机制的人体重建方法、装置在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉领域，具体涉及一种基于注意力机制的人体重建方法、模型、装置。该重建方法包括如下步骤：步骤一：构建一个人体重建网络模型，所述人体重建网络模型包括特征提取模块、注意力模块、融合模块、参数推断模块和SMPL子模块；步骤二、获取多个包含人物的原始图像，对原始图像进行预处理进而构成训练数据集；步骤三、利用上步骤的训练数据集，通过最小化网络损失函数对所述人体重建网络模型进行训练；步骤四、将待处理的人体图像经过预处理后输入到完成训练的网络模型中，生成具有特定姿态的人体三维模型。本发明解决了现有方法难以根据存在遮挡的单幅人体图像，准确重建出具有准确姿势和形态的三维人体模型的问题。

本发明授权一种基于注意力机制的人体重建方法、装置在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制的人体重建方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：构建一个人体重建网络模型，所述人体重建网络模型包括特征提取模块、注意力模块、融合模块、参数推断模块和SMPL子模块；所述特征提取模块用于根据输入的人体图像生成相应的原始特征图；所述注意力模块包括两个池化层、一个卷积层和一个Sigmoid操作层；两个池化层分别为平均池化层和最大池化层；所述注意力模块用于根据输入的所述原始特征图生成注意力图；所述融合模块用于将所述原始特征图和所述注意力图进行融合操作，得到身体注意力特征图；所述参数推断模块包含一个池化层和三个全连接层；所述参数推断模块用于根据输入的所述身体注意力特征图，生成所述人体图像中对应的目标人物的SMPL参数；所述SMPL子模块用于根据所述SMPL参数生成对应目标人物的三维人体模型；在所述参数推断模块中，SMPL参数的生成过程如下：1将输入的所述身体注意力特征图F′通过平均池化得到一个特征φ；2将SMPL姿势参数θ、形状参数β和相机参数c拼在一起，公式表示为：Θ＝catθ,β,c；上式中，θ表示SMPL模型的姿势参数；β表示SMPL模型的形状参数；c表示相机参数；Θ表示姿势参数θ、形状参数β和相机参数c拼接的参数集；3利用平均姿势参数、平均形状参数和平均相机参数构成初始化参数集Θ0，将所述特征φ与所述参数集Θ0进行拼接作为所述参数推断模块中迭代回归部分的输入；4生成当前输入对应的参数集的残差，然后更新当前参数集，更新公式为：Θt+1＝Θt+ΔΘt；上式中，Θt表示当前输入对应的参数集,Θt+1表示参数集Θt更新后的状态，ΔΘt表示参数集Θt的残差；5迭代上步骤的更新操作3次；每次迭代更新过程中，将上一次更新得到的参数集与所述特征φ拼接作为本次参数推断模块迭代回归部分的输入，更新参数集；6迭代操作完成后得到包含最终的姿势参数θ、形态参数β的SMPL参数和对应的相机参数c；步骤二、获取多个包含目标人物的人体图像作为原始图像，对原始图像进行预处理进而构成训练数据集，所述训练数据集中的原始图像至少包括部分存在人物遮挡的人体图像；步骤三、利用上步骤的训练数据集，通过最小化网络损失函数对所述人体重建网络模型进行训练；步骤四、保存完成训练的人体重建网络模型；将待处理的人体图像经过预处理后输入到保存的网络模型中，生成具有特定姿态的人体三维模型。

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