[发明专利]一种人体三维模型重建方法、装置和存储介质

权利要求书

1.一种人体三维模型重建方法，其特征在于，包括：

获取待重建人体的二维图像；

获取体素回归网络，并将所述二维图像输入至所述体素回归网络中进行计算，得到该二维图像的体素预测值；

采用预设三维参数回归网络对所述体素预测值进行计算，得到所述二维图像对应的三维形变模型参数，所述三维形变模型参数包括形态系数、状态系数和相机参数；

获取预设的平均人体模型、形态基向量矩阵以及状态基向量矩阵；

采用所述形态系数对所述形态基向量矩阵进行调整，得到调整后形态基向量矩阵，以及；

采用所述状态系数对所述状态基向量矩阵进行调整，得到调整后状态基向量矩阵；

计算所述平均人体模型、调整后形态基向量矩阵和调整后状态基向量矩阵的和，得到所述人体的正视三维模型；

采用迭代最近邻算法对所述相机参数进行优化，得到优化后相机参数；

根据所述优化后相机参数将所述人体的正视三维模型投影至图像空间，得到所述人体对应的三维模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述优化后相机参数包括优化后比例系数、优化后平移矩阵和优化后旋转矩阵，所述根据所述优化后相机参数将所述人体的正视三维模型投影至图像空间，得到所述人体对应的三维模型，包括：

获取预设的正视投影矩阵；

计算所述正视投影矩阵、优化后比例系数、优化后旋转矩阵和正视三维模型的乘积；

计算所述乘积与优化后平移矩阵的和，得到所述人体对应的三维模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述优化后相机参数包括优化后平移矩阵和优化后旋转矩阵，所述根据所述优化后相机参数将所述人体的正视三维模型投影至图像空间，得到所述人体对应的三维模型，包括：

获取预设的弱透视投影矩阵；

计算所述弱透视投影矩阵、优化后旋转矩阵和正视三维模型的乘积；

计算所述乘积与优化后平移矩阵的和，得到所述人体对应的三维模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取体素回归网络之前，还包括：

采集多张标注了体素真实值的二维人体样本；

采用预设多层沙漏网络对所述二维人体样本的体素进行计算，得到体素预测值；

对所述二维人体样本的体素预测值和体素真实值进行收敛，得到体素回归网络。

5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述采用预设三维参数回归网络对所述体素预测值进行计算之前，还包括：

采集多张标注了三维形变模型参数真实值的三维人体样本；

采用预设三维回归网络对三维人体样本的三维形变模型参数进行计算，得到三维形变模型参数预测值；

对所述三维人体样本的三维形变模型参数真实值和三维形变模型参数预测值进行收敛，得到三维参数回归网络。

6.一种人体三维模型重建装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取待重建人体的二维图像；

映射单元，用于获取体素回归网络，并将所述二维图像输入至所述体素回归网络中进行计算，得到该二维图像的体素预测值；

计算单元，用于采用预设三维参数回归网络对所述体素预测值进行计算，得到所述二维图像对应的三维形变模型参数，所述三维形变模型参数包括形态系数、状态系数和相机参数；

构建子单元，用于获取预设的平均人体模型、形态基向量矩阵以及状态基向量矩阵；采用所述形态系数对所述形态基向量矩阵进行调整，得到调整后形态基向量矩阵，以及采用所述状态系数对所述状态基向量矩阵进行调整，得到调整后状态基向量矩阵；计算所述平均人体模型、调整后形态基向量矩阵和调整后状态基向量矩阵的和，得到所述人体的正视三维模型；

投影子单元，具体用于采用迭代最近邻算法对所述相机参数进行优化，得到优化后相机参数，根据所述优化后相机参数将所述人体的正视三维模型投影至图像空间，得到所述人体对应的三维模型。