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申请/专利权人：浙江核新同花顺网络信息股份有限公司;浙江同花顺智能科技有限公司

摘要：本公开提供了一种虚拟人姿态修正方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取人物的身体图像，基于所述身体图像提取所述人物的至少一个关键点位置信息；选取所述至少一个关键点位置信息中的第一部位的第一关键点和第二部位的第二关键点作为关键锚点，基于所述关键锚点将至少一个关键点位置统一到模板模型中，基于解析式求解器计算所述至少一个关键点位置的状态信息；对三维虚拟人模型的模型关键点进行定位，基于所述定位和所述状态信息对所述三维虚拟人模型的姿态进行调整，得到第一虚拟人姿态模型；基于第一虚拟人姿态模型和所述至少一个关键点位置信息计算所述虚拟人姿态模型的姿态偏差数据，基于所述姿态偏差数据调整所述虚拟人姿态模型。

主权项：1.一种虚拟人姿态修正方法，其特征在于，所述方法包括：获取人物的身体图像，基于所述身体图像提取所述人物的至少一个关键点位置信息；选取所述至少一个关键点位置信息中的第一部位的第一关键点和第二部位的第二关键点作为关键锚点，基于所述关键锚点将所述位置信息对应的至少一个关键点位置统一到模板模型中，基于解析式求解器计算所述至少一个关键点位置的状态信息；对三维虚拟人模型的模型关键点进行定位，基于所述定位和所述状态信息对所述三维虚拟人模型的姿态进行调整，得到第一虚拟人姿态模型；基于所述第一虚拟人姿态模型和所述至少一个关键点位置信息计算虚拟人姿态模型的姿态偏差数据，基于所述姿态偏差数据调整所述虚拟人姿态模型；其中，获取动作捕捉数据集，所述动作捕捉数据集分为图像数据和姿态数据；基于所述姿态数据和所述三维虚拟人模型对所述图像数据进行剪切和筛选，得到训练样本数据；基于所述训练样本数据和卷积神经网络，训练得到第一姿态模型，基于所述训练样本数据和视觉转换器，训练得到第二姿态模型；其中，将所述身体图像分别输入所述第一姿态模型和第二姿态模型；基于所述第一姿态训型生成关键点热力图，基于所述关键点热力图获取三维关键点位置信息和二维关键点位置信息；基于所述第二姿态模型输出第二姿态模型参数，基于所述第二姿态模型参数，利用前向运动学和相机投影获取第一部位三维关键点位置信息、第二部位三维关键点位置信息、第一部位二维关键点位置信息和第二部位二维关键点位置信息；将所述三维关键点位置信息、所述二维关键点位置信息、所述第一部位三维关键点位置信息、所述第二部位三维关键点位置信息、所述第一部位二维关键点位置信息和所述第二部位二维关键点位置信息合并为所述至少一个关键点位置信息。

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