[发明专利]一种动态人体三维模型序列压缩方法、电子设备及介质

权利要求书

1.一种动态人体三维模型序列的压缩方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：将待压缩的动态人体三维模型序列分为若干个模型序列段，对每个所述模型序列段执行如下步骤：

S1.1：对每个所述模型序列段内选取第一KF；

S1.2：对所述第一KF模型的脸部网格加密，使所述脸部网格密度大于身体部分网格密度；然后对所述脸部网格和所述身体部分网格分别采集SED-nod，组成完整的SED-graph，其中所述脸部网格采集点之间的距离小于所述身体部分网格采集点之间的距离；

S1.3：对所述第一KF模型进行分块非刚性运动求解，实现向前、后帧方向非刚性变形；

S3：保持各个所述模型序列段内模型三角面的纹理坐标不变，利用原始图片对变形后模型进行贴图。

2.如权利要求1所述的压缩方法，其特征在于，在步骤S3之前还包括步骤S2：以相邻模型序列连接处在前模型序列的最后x帧和在后模型序列最前x帧构成滤波范围，其中x是大于等于1的自然数，对所述滤波范围内的每一帧进行逐顶点时域滤波。

3.如权利要求1所述的压缩方法，其特征在于，所述步骤S1中分段的原则是两个相邻的闭合动作之间为一段。

4.如权利要求1所述的压缩方法，其特征在于，所述第一KF为该模型序列段中肢体打开程度最高的帧。

5.如权利要求1所述的压缩方法，其特征在于，步骤S1.2中所述脸部网格加密到2mm以内；所述脸部网格采集点之间的距离不大于1cm；所述身体部分网格采集点之间的距离距离不小于4cm。

6.如权利要求1～5任一所述的压缩方法，其特征在于，所述非刚性运动求解包括以下步骤：

S1.3.1：为优化SED-graph中各个SED-node的旋转矩阵R和平移向量t中的运动参数，构建能量方程：

E_total＝λ_dE_data+λ_rfE_reg-face+λ_rbE_reg-body

其中，是影响点v_i的所有SED-node，R_j，t_j，g_j是控制点的旋转矩阵、平移向量及位置，v^t是点v_i在目标模型上找到的最近三角面上的垂足及其面法向，m是模型上顶点的个数；是控制点j周围相互连接的SED-node，λ_d，λ_rf，λ_rb是对应数据项和正则项在总体能量项中的比重；

对所述能量方程进行最小化求解，求解得到每个SED-node的运动参数；

S1.3.2：对求解得到的SED-node插值得到第一KF模型上任一点P_j在旋转和平移后的位置P_j'，以此实现所述KF模型每个顶点向前后模型序列进行非刚性的变形，该旋转和平移以下述公式表示：

其中，是与点P_j附近的k个SED-node，k取4、6或8,g_i是该SED-node在世界坐标系中的位置，w_i是每个SED-node对该点P_j的影响权重，R_i是第i个SED-node的旋转矩阵，t_i是第i个SED-node的平移向量。

7.如权利要求6所述的压缩方法，其特征在于，旋转矩阵用李代数表示，即R_i＝exp(Φ∧),其中Φ＝(φ₁，φ₂，φ₃)，且exp(·)表示矩阵指数映射运算。