基于SMPL模型人体三维重建算法研究

作者：王栾栾; 严群^*; 姚剑敏; 林志贤

来源：传感器与微系统, 2022, 41(10): 59-63.

DOI：10.13873/J.1000-9787(2022)10-0059-05

• SMPL模型
• 深度学习
• 三维重建
• 法线贴图

为了实现人体模型的高效快速建模，获得丰富的重建细节，提出了基于SMPL模型的三维人体重建算法。首先，通过图像分割与关键点检测，将2D图像映射到3D人体表面，实现人体关节点精确定位和姿势估计；其次，通过U-Net++和PatchGAN对抗生成网络，计算出人体三维图像的法线贴图和位移贴图；最后，将贴图信息采用线性差值方法添加到SMPL模型表面，实现模型顶点和SMPL模型参数的校正。在Human 3.6 M数据集上将本方法与SMPLify, HMR,NBF等算法进行了对比试验，本文提出的方法可以较完整重建人体的表面褶皱及凹凸细节，在13.7 s内实现完成重建任务。