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          中山大學(xué)鄺嘉健獲國(guó)家專利權(quán)

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          龍圖騰網(wǎng)獲悉中山大學(xué)申請(qǐng)的專利基于圖像的逐步生成式的人體重建方法及裝置獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號(hào)為:CN114419277B

          龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為:202210059026.8,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06T17/20;該發(fā)明授權(quán)基于圖像的逐步生成式的人體重建方法及裝置是由鄺嘉健;鄭偉詩(shī);高義朋設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2022-01-19向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

          基于圖像的逐步生成式的人體重建方法及裝置在說(shuō)明書(shū)摘要公布了:本發(fā)明公開(kāi)了基于圖像的逐步生成式的人體重建方法及裝置,方法包括:提取給定人體圖像的圖像特征,解碼生成x、y、z三個(gè)方向維度的熱圖,經(jīng)連接編碼后重新分離,再經(jīng)過(guò)熱圖積分回歸出人體關(guān)節(jié)點(diǎn)坐標(biāo);將人體關(guān)節(jié)點(diǎn)熱圖分布經(jīng)過(guò)transfomer編碼器進(jìn)行人體關(guān)節(jié)點(diǎn)及人體網(wǎng)格模型頂點(diǎn)信息交互、人體網(wǎng)格模型頂點(diǎn)上采樣以及批正則化后逐步生成最終的人體網(wǎng)格模型;將人體網(wǎng)格模型頂點(diǎn)坐標(biāo)輸入通用的SMPL模型回歸器后,輸出人體模型對(duì)應(yīng)的人體關(guān)節(jié)點(diǎn)坐標(biāo),作為人體網(wǎng)格模型重建約束。本發(fā)明在人體三維姿態(tài)估計(jì)的基礎(chǔ)上,引入注意力機(jī)制對(duì)不同方向維度熱圖分布進(jìn)行優(yōu)化,并采用了由粗到細(xì)的思路逐步生成人體網(wǎng)格模型。

          本發(fā)明授權(quán)基于圖像的逐步生成式的人體重建方法及裝置在權(quán)利要求書(shū)中公布了:1.基于圖像的逐步生成式的人體重建方法,其特征在于,包括下述步驟: 提取給定人體圖像的圖像特征,將所述圖像特征解碼生成x、y、z三個(gè)方向維度的熱圖,再將x、y、z三個(gè)方向維度的熱圖分布進(jìn)行連接,編碼后分離出x、y、z三個(gè)方向維度的熱圖分布,再經(jīng)過(guò)熱圖積分回歸出人體關(guān)節(jié)點(diǎn)坐標(biāo); 將人體關(guān)節(jié)點(diǎn)熱圖分布經(jīng)過(guò)transfomer編碼器進(jìn)行人體關(guān)節(jié)點(diǎn)及人體網(wǎng)格模型頂點(diǎn)信息交互、人體網(wǎng)格模型頂點(diǎn)上采樣以及批正則化后逐步生成最終的人體網(wǎng)格模型; 將人體關(guān)節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)輸入人體網(wǎng)格模型,經(jīng)過(guò)通用的SMPL模型回歸器后,輸出人體模型對(duì)應(yīng)的人體關(guān)節(jié)點(diǎn)坐標(biāo),作為人體網(wǎng)格模型重建約束; 所述人體關(guān)節(jié)點(diǎn)及人體網(wǎng)格模型頂點(diǎn)信息交互,具體為: 給定熱圖特征FH=[p′H,x,p′H,y,P′H,z]∈RJ×192,經(jīng)過(guò)位置嵌入獲得特征Fembed=FH+PE,位置嵌入PE定義如下: pos為位置,i為特征維度下標(biāo),dmodel為特征維度; 經(jīng)過(guò)位置嵌入后特征Fembed輸入Transformer編碼器中,Transformer編碼器包含N個(gè)塊,每個(gè)塊包含一個(gè)多頭注意力模塊以及一個(gè)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);在每個(gè)塊中,F(xiàn)embed先經(jīng)過(guò)多頭注意力模塊計(jì)算規(guī)范化的注意力權(quán)重再經(jīng)過(guò)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征變換,最終,經(jīng)過(guò)N個(gè)塊后,輸出即為當(dāng)前有V個(gè)頂點(diǎn)的人體模型的頂點(diǎn)熱圖分布; 所述人體模型頂點(diǎn)上采樣,具體為: 將Transformer編碼器處理后的輸出輸入至1×1的卷積層進(jìn)行上采樣操作,輸出為其中B表示批處理數(shù),即經(jīng)過(guò)1×1卷積操作后,現(xiàn)有模型頂點(diǎn)數(shù)增加一倍,從而實(shí)現(xiàn)模型的細(xì)化。

          如需購(gòu)買(mǎi)、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù),可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)@麢?quán)人中山大學(xué),其通訊地址為:510275 廣東省廣州市海珠區(qū)新港西路135號(hào);或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服,聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。

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