基于深度学习的人体动作草图到三维骨骼模型重建方法的研究

• 作者: 丁濛 李淑琴 马昊
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 深度学习 卷积神经网络 三维重建 图像分类 草图建模技术
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 1867-1870
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.11.0921

摘要

为了提高三维人体骨骼模型的建模效率并简化交互规则,提出了一种基于深度学习的手绘人体动作草图到三维骨骼模型的重建方法.首先将三维骨骼模型渲染为二维图像来建立维度映射关系,进而使用图像分类方法识别手绘草图动作并根据维度映射实现三维骨骼模型重建.在实验中使用基于深度卷积神经网络对图像分类模型进行构建,使用浅层卷积网络作为训练单元,并使用逐级分类与分块训练策略加速网络收敛速度来提高训练效率.最后实验结果验证了该方法的可行性与有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李淑琴	北京信息科技大学计算机学院	76	180	7.0	11.0
5	马昊	北京信息科技大学计算机学院	3	3	1.0	1.0
9	丁濛	北京信息科技大学计算机学院	16	26	3.0	4.0