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申请/专利权人：清华大学
摘要：本发明提出一种根据人影重建三维人体姿态的方法，该方法使用训练得到的深度神经网络来对人体的阴影部分进行分割；由于拍摄到的投影出的人影可能存在形变，使用基于格点的空间变化的仿射变换来对阴影进行恢复；基于恢复得到的阴影，使用基于轮廓的人体参数化模型拟合算法，得到三维人体的姿态。本发明能够基于人体阴影重建得到三维人体姿态，在只拍摄到人影时能够估计较为准确的人体姿态，而在同时拍摄到人体与人影时，也能够提升只使用人体信息的方法来进行姿态估计的效果，适用范围广；算法鲁棒性强，不受遮挡、衣物颜色等影响人体直接观测的因素的干扰。
主权项：1.一种根据人影重建三维人体姿态的方法，其特征在于，包括：对包含人体和人影的图像进行图像分割，得到仅包含人影的人影部分图像；对所述人影部分图像进行优化处理，以消除所述人影部分图形中存在的人影形变；其中，对所述人影部分图像进行优化处理时，采用基于格点的空间变化的仿射变换对所述人影部分图像进行优化，包括：计算包覆所述人影部分图像中阴影部分面积的最小外包矩形，将所述最小外包矩形均分为M×N个小矩形，将每个小矩形的顶点作为格点；采用仿射变换的方式对每一格点进行优化，小矩形内部点的仿射变换则由其所在小矩形的四个顶点的仿射变换进行双线性插值得到；其中，仿射变换为二维空间中的线性的变换，记作：y＝Ax+b其中，A和b为仿射变换的参数，x为仿射变换前的坐标，y为仿射变换后的坐标；通过人体参数化模型拟合算法对消除人影形变的所述人影部分图像进行图像拟合，将所述人影部分图像映射到人体参数化模型中，得到重建的三维人体姿态；其中，所述人体参数化模型使用SMPL模型；使用参数θ表示人体姿态；人体参数化模型上的点投影到平面上的点的坐标为：Y＝PM·z其中P为内参矩阵，由透视投影属性决定，M为外参矩阵，由光源相对人体的空间位置决定，z为人体参数化模型上的点，Y为其投影到平面上的坐标；通过人体参数化模型的轮廓与优化的阴影部分图像的轮廓相拟合，使上述公式中的y与Y相接近，将所述阴影部分图像中的格点坐标对应到人体参数化模型中点的坐标，实现重建三维人体姿态。
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权利要求：
百度查询： 清华大学 一种根据人影重建三维人体姿态的方法
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