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申请/专利权人：珠海凌烟阁芯片科技有限公司
摘要：本发明公开一种基于RGBD图像的3D人体模型生成方法及系统，通过将3D模型和3D语义的特征融合，使两种特征的优点相结合，从而生成更加精准、可控的人体3D模型。同时，以带有语义的3D模型为基础进行风格迁移，能够准确地控制风格迁移后3D模型的变化，避免出现风格迁移后3D语义与人体部分难以对应的问题。
主权项：1.一种基于RGBD图像的3D人体模型生成方法，其特征在于，包括：以不同角度顺序拍摄同一个人体在相同姿势下的多组RGBD图像，每组RGBD图像中均包含一幅RGB图像和一幅对应的深度图像；利用预设的3D语义分割网络获取每一组RGBD图像中人体部分的3D语义，包括：获取多组模型训练样本，每组所述模型训练样本中均包含一幅人体的RGB图像及对应的深度图像，并且，RGB图像和深度图像中属于人体的像素或体素均包含对应的身体部位类别标签；针对每一组模型训练样本，均采用卷积神经网络提取RGB图像和深度图像的特征；基于所有模型训练样本中RGB图像的特征和深度图像的特征，以及，RGB图像和深度图像中属于人体的像素或体素所包含的身体部位类别标签，采用预设的卷积网络，得到每个模型训练样本的3D语义信息；采用Softmax函数及欧几里得距离函数的加权和实现网络优化目标，获得3D语义分割网络；将每一组RGBD图像中的RGB图像和深度图像分别输入3D语义分割网络，输出得到每组RGBD图像的3D语义；所述3D语义包括图像中人体部分每个体素的空间坐标和所属身体部位类别标签；基于预设的3D重建网络构建每一组RGBD图像中人体部分的3D模型；融合每组RGBD图像的3D语义和3D模型，得到融合后的初始人体数据；将初始人体数据输入预设的语义解码网络，得到完整人体的3D语义；将初始人体数据输入预设的模型解码网络，得到完整人体的3D模型，所述完整人体的3D语义与完整人体的3D模型之间相互对应；采用预设的风格迁移网络，基于完整人体的3D模型和完整人体的3D语义，获得风格迁移后的3D人体模型。
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