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摘要：本申请本发明涉及图像数据处理技术领域，公开了基于配准数字人的隐式组织模型构建方法、模型及应用，包括基于CT、DR在内的图像数据通过SMPL建立的配准数字人模型进行去形变映射、去姿态映射和去形态映射的步骤，以及将模型进行组织分类的步骤。本发明提供了隐式组织模型的构建方法，构建的隐式组织模型在体表和骨骼方面相较于现有的标准数字人模型更加精准，相较于显示组织模型构建而言具有模型精密度更高，定位更精准的优点。同时，隐式组织模型能够实现人体模型在不同姿态下的模拟，应用场景更加广泛。

主权项：1.基于配准数字人的隐式组织模型构建方法，其特征在于，包括基于CT、DR在内的图像数据通过SMPL建立的配准数字人模型进行去形变映射、去姿态映射和去形态映射的步骤；步骤STP100，去形变映射，将带形变的SMPL模板上体表网格或骨骼网格上的任一点采用伪逆矩阵去形变映射，获得去形变后的对应点， 其中，为带形变的SMPL模板上体表网格或骨骼网格上的任一点，为SMPL标准模板上的点到带形变的SMPL模板对应点的仿射变换矩阵；步骤STP200，去姿态映射，通过线性混合蒙皮函数建立步骤STP100获得的带姿态的SMPL模板体内点映射到带形态的SMPL模板体内点的映射关系，表示为，再通过迭代优化算法通过带形态的SMPL模板体内点获得带姿态的SMPL模板体内点，迭代优化过程如下：步骤STP210，将初始化为离最近的带姿态的SMPL模板体表点在带形态的SMPL模板上的对应点——即序号相同的点，初始化为的蒙皮权重；步骤STP220，对每次迭代得到的和，更新；步骤STP230，预测，则，，更新；步骤STP240，重复步骤STP220-步骤STP230，直到与的差异足够小，即时，完成迭代；其中，网络是预测形态空间中同一点位于不同SMPL模版中的位移网络，网络是预测SMPL标准模板空间一点的蒙皮权重；步骤STP300，去形态映射，通过网络预测步骤STP200获得的带形态的SMPL空间中的体内点与SMPL标准模板的体内点的位移，表示为，则获得SMPL标准模板体内点表示为 其中，为当前配准数字人模型的形态参数；为当前配准数字人模型的姿态参数；为权重参数；步骤STP400，组织分类，将经过步骤STP100-步骤STP300完成去形变映射、去姿态映射和去形态映射后获得的SMPL标准模板进行组织分类，采用网络预测的组织类别，即： 其中代表非实体组织，如肺部空洞、腔体空洞；代表骨骼；代表皮下脂肪组织；代表瘦组织，完成隐式组织模型构建。

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百度查询： 晓智未来(成都)科技有限公司 基于配准数字人的隐式组织模型构建方法、模型及应用