【摘 要】
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三维着装人体在AR、VR、游戏、动画等方面都有着巨大的应用价值,如何捕获三维着装人体模型是计算机视觉与图形领域的研究热点问题。早期人们重建三维着装人体的方法往往依赖特殊的设备或者需要人工干预,这阻碍了相关技术的普及。随着机器学习以及深度学习的发展,有许多工作尝试利用机器学习从图像中重建人体模型,但从图像中重建人体模型存在一些待解决的问题,如:重建的人体模型不包含衣服;重建方法的鲁棒性不强,重建结果
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三维着装人体在AR、VR、游戏、动画等方面都有着巨大的应用价值,如何捕获三维着装人体模型是计算机视觉与图形领域的研究热点问题。早期人们重建三维着装人体的方法往往依赖特殊的设备或者需要人工干预,这阻碍了相关技术的普及。随着机器学习以及深度学习的发展,有许多工作尝试利用机器学习从图像中重建人体模型,但从图像中重建人体模型存在一些待解决的问题,如:重建的人体模型不包含衣服;重建方法的鲁棒性不强,重建结果会出现肢体缺失等问题;重建的人体模型无法直接动画化,需要经过复杂的人工处理后才可变形。本文的研究目标是利用神经网络从图像中重建三维着装人体,并使重建的人体模型可以直接变形。本文提出了一个框架用于从单张图像或者多张图像中重建可动画的三维着装人体模型。为了重建着装人体模型,不仅要利用图像中的全局特征（如人的姿势、体型）,还要利用图像中人体的局部特征（如衣服的轮廓和褶皱）。为此,本文提出利用多级拓扑图卷积网络来搭建重建框架以充分利用人体的丰富表现形式。该网络的关键是在学习图像的全局特征的同时增强对于图像中局部信息的感知。该推理网络中的下/上采样图卷积模块负责将低级的图像特征融合得到高级的语义特征,同时它的残差图卷积模块来增强低级特征,弥补在全局特征中缺失的局部信息。该网络的结果达到了与当前主流工作相当的水平,并且该网络占用内存更少。此外本文重建的着装人体无需人工蒙皮即可实现动画。本文的网络还可以扩展到多视角输入以提高重建的性能。本文还合成了一个数据集用于从图像中重建着装人体的任务,它里面包含13824个拓扑结构一致的着装人体和多种标签。
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