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龙图腾网获悉南昌大学申请的专利一种基于掩码感知图卷积和骨骼先验的人体动作捕捉方法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：CN120088331B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510577887.9，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种基于掩码感知图卷积和骨骼先验的人体动作捕捉方法是由闵卫东;徐继阳;韩清设计研发完成，并于2025-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于掩码感知图卷积和骨骼先验的人体动作捕捉方法在说明书摘要公布了：本申请属于计算机视觉技术领域，公开了一种基于掩码感知图卷积和骨骼先验的人体动作捕捉方法，该方法包括：获取输入图像及其对应的人体掩码；提取图像和掩码的特征并进行编码；构建掩码感知图卷积网络，利用掩码信息构建图卷积网络的邻接矩阵，并施加掩码约束损失，以增强图像人体区域特征的表示能力；构建骨骼先验解耦网络，利用SMPL模型的骨架和顶点信息作为先验，结合交叉注意力机制，通过图像特征引导SMPL骨骼节点特征的多模态数据增强；最终输出三维关节位置坐标和形体网格顶点坐标。本方法通过掩码感知图卷积增强局部特征一致性，并结合骨骼先验提升几何一致性，有效提高了单目视觉下三维人体动作捕捉的精度。

本发明授权一种基于掩码感知图卷积和骨骼先验的人体动作捕捉方法在权利要求书中公布了：1.一种基于掩码感知图卷积和骨骼先验的人体动作捕捉方法，其特征在于，所述方法包括： a获取单张RGB图像，并提取所述RGB图像对应的人体掩码； b通过掩码感知图卷积网络的特征编码层，分别对所述RGB图像和人体掩码进行特征提取，得到图像特征和掩码特征，以及分别对所述图像特征和所述掩码特征进行编码，得到包含空间位置信息的图像token序列和掩码token序列，具体包括：采用卷积操作将图像特征和掩码特征的通道维度降至预设维度D；将降维后的图像特征图和掩码特征图分别重新组织为长度为HW+1的图像token序列和掩码token序列，其中表示图像的高度，表示图像的宽度，token序列包含一个学习的相机token标记；对图像token序列和掩码token序列分别应用线性投影操作；为经过线性投影的图像token序列和掩码token序列添加位置编码P，以获得包含空间位置信息的图像token序列和掩码token序列； c通过掩码感知图卷积网络的邻接矩阵构建层，根据所述图像token序列和掩码token序列，构建掩码感知的邻接矩阵，并利用图卷积网络更新所述图像token序列和所述邻接矩阵，得到增强的图像特征； d通过骨骼先验解耦网络的SMPL形体拟合层，基于SMPL模型的骨架和顶点信息作为先验，结合所述增强的图像特征，通过解码器结构预测得到三维关节位置坐标和形体网格顶点坐标，具体包括：初始化可学习的关节点特征和顶点特征，所述顶点特征基于SMPL模型的顶点进行下采样和维度提升得到；将所述可学习的关节点特征和顶点特征输入解码器进行特征建模；所述解码器包含结构感知的多头自注意力层和交叉注意力层；所述多头自注意力层利用基于SMPL骨架结构的预定义边连接矩阵，并结合掩码加权融入注意力权重计算；所述交叉注意力层利用所述增强的图像特征作为键向量和值向量，利用所述关节点特征和顶点特征作为查询向量，执行交叉注意力计算。

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