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摘要：本申请涉及一种基于神经网络关节点估计的人体参数化三维模型变形方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：对目标三维对象模型进行二维图像提取，得到目标二维对象图像集合；利用目标二维关节点检测模型对目标二维对象图像集合中的目标二维对象图像进行二维关节点检测，得到各个目标二维对象图像分别对应的目标二维关节点集合；根据目标二维对象图像分别对应的目标二维关节点集合中，各个目标二维关节点分别对应的空间映射关系，得到目标二维关节点对应的目标三维关节点；利用各个目标二维关节点分别对应的目标三维关节点进行对象拟合，得到目标三维对象模型对应的拟合三维对象模型。采用本方法能够提高人体参数化模型的准确度。

主权项：1.一种基于神经网络关节点估计的人体参数化三维模型变形方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标三维对象模型，对所述目标三维对象模型进行二维图像提取，得到目标二维对象图像集合，所述目标三维对象模型通过对目标对象进行扫描得到；获取目标二维关节点检测模型，利用所述目标二维关节点检测模型对所述目标二维对象图像集合中的目标二维对象图像进行二维关节点检测，得到各个所述目标二维对象图像分别对应的目标二维关节点集合；根据所述目标二维对象图像分别对应的目标二维关节点集合中，各个目标二维关节点分别对应的空间映射关系，得到所述目标二维关节点对应的目标三维关节点；获取标准三维对象模型以及所述标准三维对象模型对应的标准三维关节点集合；所述标准三维关节点集合包括多个标准三维关节点；获取目标关节点约束项，所述目标关节点约束项包括肢体长度调整项与目标肢体长度的差异，所述肢体长度调整项为第一关节点调整项与第二关节点调整项的差异结果；所述第一关节点调整项为第一标准三维关节点的位置与形态调整参数之间运算的结果，所述第二关节点调整项为第二标准三维关节点的位置与所述形态调整参数之间运算的结果；所述第一标准三维关节点以及所述第二标准三维关节点对应目标肢体类型，所述目标肢体长度为所述目标肢体类型对应的第一目标三维关节点与对应的第二目标三维关节点之间的位置差异；所述目标关节点约束项还包括所述第一标准三维关节点对应的第三关节点调整项，与所述第一目标三维关节点的位置之间的差异，所述第三关节点调整项为姿态调整参数以及所述第一关节点调整项进行运算的结果；所述第一目标三维关节点与所述第一标准三维关节点的关节点类型一致；确定所述目标关节点约束项满足最小化约束条件时，所述形态调整参数对应的数值以及所述姿态调整参数对应的数值，得到目标位置调整因子；利用所述目标位置调整因子对所述标准三维对象模型的关节点进行位置调整，得到拟合三维对象模型。

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