[发明专利]三维人体重建方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种三维人体重建方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标人体的人体图像；

将所述人体图像经过第一网络模型进行处理得到3D表面重建结果；所述第一网络模型包括图像编码器和全连接层；

利用预设大小的体素网格对所述3D表面重建结果进行体素化得到3D表面采样点；

将所述3D表面采样点经过第二网络模型进行处理得到颜色预测结果；所述第二网络模型包括所述图像编码器和多层感知机。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一网络模型表示为I₁＝F_CN(F(x),D(X))；

其中，I₁∈R表示所述3D表面重建结果，F_CN表示所述全连接层，F(x)表示所述图像编码器的输出，D(X)表示相机坐标空间中的深度值，X表示所述人体图像中的3D点，x表示所述人体图像中的3D点的2D投影。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一网络模型通过第一损失函数衡量所述3D表面重建结果，所述第一损失函数包括：

其中，ΔF表示所述3D表面预测值和真实值误差。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用预设大小的体素网格对所述3D表面重建结果进行体素化得到3D表面采样点，包括：

采用体素网格大小为(g_x,g_y,g_z)对所述3D表面重建结果进行体素化；将3D表面中的每个三维点映射到一个体素索引；

并将所有非空体素标记为V_i，在所述所有非空体素中随机选取若干体素作为中心体素V_c，选取所述中心体素V_c中随机一个点作为中心点P_c；

更新所述中心体素V_c，每个中心体素V_c的中心点P_c通过K近邻算法在其邻域体素网格V_neigh查找k个邻近点P_k作为采样点，最终得到全部的所述3D表面采样点P_sample。

5.根据权利要求4所述的方法，更新所述中心体素V_c，包括：

中心体素V_c更新后体素覆盖范围与未更新时覆盖范围进行差值计算，若差值大于0，则更新中心体素，否则不更新；

所述差值计算包括：

∑V∈V_neigh(V_next)f(m_next)-∑V∈V_neigh(V_percent)f(m_percent)

其中，m_netx表示更新后中心体素的数量，m_percent表示目前中心体素的数量，V_neigh(V_next)表示更新后中心体素V_next的非空邻域体素，V_neigh(V_percent)表示当前中心体素V_percent的非空领域体素，函数f表示计算每个中心体素的覆盖范围。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二网络模型表示为I₂＝F_MLP(F_C(x_i),D(X_i))；

其中，I₂∈R表示3D表面颜色预测结果，F_MLP表示所述多层感知机，X_i表示所述人体图像中的第i个3D表面采样点，x_i表示所述人体图像中第i个3D表面采样点的2D投影，F_C(x_i)表示x_i在所述图像编码器的输出，D(X_i)表示相机坐标空间中的深度值。