基于图卷积网络的非参数化三维人体重建

• 作者: 谢昊洋 钟跃崎
• 来源期刊: 毛纺科技
• 关键词: 三维人体 重建 图卷积网络 非参数化建模
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 纺织服装领域人工智能技术专栏|Artificial Intelligence Technology Column
• 页码范围: 18-24
• 页数: 7页
• 分类号: TS111.8
• 语种: 中文
• DOI: 10.19333/j.mfkj.20210200807

摘要

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.