【摘 要】
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近年来,随着AI技术的飞速发展,3D人体重建的研究和应用为人们的日常生活和娱乐活动带来了极大的益处。在人体3D动画和虚拟现实等研究领域,重建具有表面纹理的精细化3D人体模型是非常重要的任务。然而,由于人体姿势的多样性、深度的不确定性、视点的变化以及人体的自遮挡等因素,简单、迅速、高效地从单个图像中重建3D人体逐渐成为计算机视觉领域中一项极具挑战性的研究工作。为此,本论文进行了以下工作:首先,本文提
【基金项目】
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面向人机交互的服务机器人感知和交互方法研究,国家自然科学基金资助项目（编号61573145）; 智能工业机器人的感知和交互及学习方法研究,2015年度省基础与应用基础研究（省自然科学基金,编号2015A030308018）
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近年来,随着AI技术的飞速发展,3D人体重建的研究和应用为人们的日常生活和娱乐活动带来了极大的益处。在人体3D动画和虚拟现实等研究领域,重建具有表面纹理的精细化3D人体模型是非常重要的任务。然而,由于人体姿势的多样性、深度的不确定性、视点的变化以及人体的自遮挡等因素,简单、迅速、高效地从单个图像中重建3D人体逐渐成为计算机视觉领域中一项极具挑战性的研究工作。为此,本论文进行了以下工作:首先,本文提出了一种用于从单张图片中重建具有高精度表面细节的3D人体模型的方法。该方法将3D人体网格视作图拓扑结构,借助图卷积神经网络（Graph Convolutional Neural Network,GCN）处理图拓扑的能力,设计了一种从粗略到精细的策略对3D网格进行变形。这种方式既充分利用了蒙皮的多人线性模型（Skinned MultiPerson Linear,SMPL）表示各种人体体型和姿势的能力,又避免了参数化方法引起的空间损失的问题。实验表明,该方法在视觉效果和重建精度上均超越了当前具有代表性的几种方法。其次,针对实际生活中的服装设计、虚拟试衣等应用场景,本文设计了一种用于着装的人体3D服装重定向模型,将与服装适应性相关的变形源解耦为与服装类型相关的变形、与人体体型相关的变形以及与人体姿势相关的变形,以多阶段的学习方式完成服装到人体着装的建模过程。实验结果表明,本文提出的模型能够有效的预测服装在人体上的3D着装效果,并且具有比现有方法更好的泛化能力。总体而言,本文为简单、迅速、高效地重建3D人体模型,提出了一种新颖的基于单视图的高精度3D人体重建方法,得到了具有良好视觉效果的重建结果。另外,本文还针对服装设计、虚拟试衣等实际应用场景,设计了一种用于人体3D服装重定向的模型,可用于快速呈现服装的着装效果。本文所提出的方法在3D电影、游戏动画及服装设计等行业有着极高的应用价值。
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