科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
三维人体参数化模型是一种高层次的语义信息,可以为三维人体重建提供有效的先验知识.针对已有人体参数化模型未考虑参数的局部相似特性,难以保证生成光滑的模型的问题,提出一种双调和的三维人体参数化模型.首先以BlendSCAPE模型为基础,在模型的每步变形过程中均考虑双调和约束;然后采用数据驱动的方式对每项参数进行训练,双调和约束的引入对整个训练过程重新进行设计,将参数的训练转化为若干最小能量函数的求解问题.最后,在CAESAR公开数据集上进行了实验,较BlendSCAPE模型,该模型在真实数据拟合误差上下降了14.2%;通过生成不同姿态和体形的人体外形进行Laplace光滑前后对比,该模型光滑度提升了7.3%;标准姿态下真实数据的姿态估计结果显示,该模型躯干部分姿态的偏差减小了18.6%.
- 单位
