[发明专利]生成三维人体模型的方法、装置及计算机可读存储介质

说明书

本公开提供了一种生成三维人体模型的方法、装置及计算机可读存储介质，涉及人工智能技术领域。其中的生成三维人体模型的方法包括：获取人物图像的局部二维特征点；利用预先训练的第一神经网络对人物图像的局部二维特征点进行处理，获得人物图像基于人体形状模型的局部参数；根据人物图像的局部二维特征点获取人物图像的人体区域；利用预先训练的第二神经网络对人物图像的人体区域进行处理，获得人物图像基于人体形状模型的全局参数；将局部参数与全局参数进行组合，获得人物图像基于人体形状模型的组合参数；将组合参数输入人体形状模型，生成人物图像所对应的三维人体模型。本公开能够根据单张二维人物图像，准确高效的生成完整的三维人体模型。

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域，特别涉及一种生成三维人体模型的方法、装置及计算机可读存储介质。

背景技术

SMPL(Skinned Multi-Person Linear，具有骨骼蒙皮的多人线性)是一种参数化的人体形状模型。在确定了SMPL人体形状模型中的各个参数后，SMPL人体形状模型能够生成三维人体模型(也可称为三维人体网格)。人体三维模型可以用于实现智能试衣、身份认证等功能。

发明内容

本公开解决的一个技术问题是，如何根据单张人物图像准确高效的生成完整的三维人体模型。

根据本公开实施例的一个方面，提供了一种生成三维人体模型的方法，包括：获取人物图像的局部二维特征点；利用预先训练的第一神经网络对人物图像的局部二维特征点进行处理，获得人物图像基于人体形状模型的局部参数；根据人物图像的局部二维特征点获取人物图像的人体区域；利用预先训练的第二神经网络对人物图像的人体区域进行处理，获得人物图像基于人体形状模型的全局参数；将局部参数与全局参数进行组合，获得人物图像基于人体形状模型的组合参数；将组合参数输入人体形状模型，生成人物图像所对应的三维人体模型。

在一些实施例中，该方法还包括：根据三维人体扫描数据，生成三维人体扫描数据基于人体形状模型的局部参数；根据三维人体扫描数据，生成三维人体扫描数据的局部二维特征点；将三维人体扫描数据的局部二维特征点作为训练数据，将三维人体扫描数据基于人体形状模型的局部参数作为训练标签，对第一神经网络进行训练。

在一些实施例中，根据三维人体扫描数据，生成三维人体扫描数据基于人体形状模型的局部参数包括：对三维人体扫描数据进行人体形状模型回归处理，获得三维人体扫描数据基于人体形状模型的局部参数。

在一些实施例中，根据三维人体扫描数据，生成三维人体扫描数据的局部二维特征点包括：对三维人体扫描数据进行人体形状模型回归处理，获得三维人体扫描数据基于人体形状模型的全局参数；将三维人体扫描数据基于人体形状模型的局部参数和全局参数输入人体形状模型，生成三维人体扫描数据所对应的三维人体模型；将三维人体扫描数据所对应的三维人体模型的顶点输入人体形状模型的人体节点回归器，获得三维人体扫描数据所对应的三维特征点；利用相机投影矩阵将三维人体扫描数据所对应的三维特征点投影为三维人体扫描数据所对应的二维特征点；从三维人体扫描数据所对应的二维特征点中，获取局部二维特征点。

在一些实施例中，相机投影矩阵为随机采样的相机投影矩阵。

在一些实施例中，对第一神经网络进行训练包括：利用三维人体扫描数据基于人体形状模型的局部参数，对第一神经网络的输出结果进行监督，以调整第一神经网络的第一神经网络参数；将第一神经网络的输出结果与三维人体扫描数据基于人体形状模型的全局参数进行组合，获得三维人体扫描数据基于人体形状模型的组合中间参数；将组合中间参数输入人体形状模型，生成三维人体扫描数据所对应的三维人体中间模型；将三维人体中间模型的顶点输入人体形状模型的人体节点回归器，获得三维人体中间模型的三维特征点；利用三维人体扫描数据所对应的三维特征点，对三维人体中间模型的三维特征点进行监督，以调整第一神经网络的第一神经网络参数。