基于图卷积网络的非参数化三维人体重建
为了提高三维人体重建精度并使得重建结果更加可控,设计了一种基于图卷积的三维人体重建方法.该方法不依赖任何现有的参数化人体模型,以人体掩码图像和少量的人体测量尺寸作为输入,借助图卷积神经网络直接回归三维人体网格模型的顶点坐标,其本质是利用图卷积算子对内置的模板人体进行变形.大量实验证明,通过显式地融入人体测量数据并辅以相应的损失函数,重建精度大幅提高,重建人体的各项测量尺寸误差均小于1 cm,且重建效果优于其他相关方法.
三维人体、重建、图卷积网络、非参数化建模
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TS111.8(纺织工业、染整工业)
2021-05-07(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
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