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申请/专利权人：北京航空航天大学
摘要：本发明公开了一种基于多模态深度学习的三维颜面缺损补全方法，属于颜面缺损补全技术领域，包括以下步骤：步骤1、使用点云特征编码器提取颜面缺损患者的三维点云特征；步骤2、使用图像特征编码器提取颜面缺损患者的二维图像特征；步骤3、使用多模态特征融合器对提取到的三维点云特征及二维图像特征进行特征融合；步骤4、使用收集的三维人脸网格通过主成分分析法构建一个3DMM模型，使用三维颜面修复解码器根据多模态特征融合器输出的特征预测3DMM系数，并生成修复后的三维人脸网格；步骤5、使用三维监督损失捕获全局形状信息，同时引入二维图像的监督损失捕获局部细节信息，完成对三维颜面缺损的补全。本发明提高了赝复体数字化设计的效率和质量。
主权项：1.一种基于多模态深度学习的三维颜面缺损补全方法，包括点云特征编码器、图像特征编码器、多模态特征融合器、三维颜面修复解码器以及基于可微渲染的判别器，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、使用点云特征编码器提取颜面缺损患者的三维点云特征；步骤2、使用图像特征编码器提取颜面缺损患者的二维图像特征；步骤3、使用多模态特征融合器对步骤1和步骤2提取到的三维点云特征及二维图像特征进行特征融合；步骤4、使用收集的三维人脸网格通过主成分分析法构建一个3DMM模型，使用三维颜面修复解码器根据多模态特征融合器输出的特征预测3DMM系数，并生成修复后的三维人脸网格；步骤5、使用三维监督损失捕获全局形状信息，同时基于可微渲染的判别器在训练时将预测的三维人脸网格和真实的人脸三维网格渲染成图像并引入二维图像的监督损失捕获局部细节信息，完成对三维颜面缺损的补全。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 一种基于多模态深度学习的三维颜面缺损补全方法
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