[发明专利]基于相机参数约束的单帧图像3D人体姿态估计及重建方法

权利要求书

1.一种基于相机参数约束的单帧图像3D人体姿态估计及重建方法，其特征在于，步骤包括：

S1，标定单目相机参数；

S2，利用2D姿态估计模型对所述单目相机采集的单帧图像进行2D人体关键点和2D人体轮廓识别，得到2D人体关键点K和2D人体轮廓图S；

S3，以所述2D人体关键点K和所述2D人体轮廓图S为SMPL参数估计模型的输入，推理得到形体尺寸Shape参数β、姿态Pose参数θ和相机参数T；

S4，以步骤S1标定的真实相机参数和步骤S3推理得到的所述相机参数T为重建3D人体时的空间约束，通过β、θ驱动SMPL模型重建3D人体。

2.根据权利要求1所述的基于相机参数约束的单帧图像3D人体姿态估计及重建方法，其特征在于，所述SMPL参数估计模型包括形体尺寸Shape估计模块、姿态Pose估计模块、相机Camera估计模块,所述形体尺寸Shape估计模块包括第一形体尺寸Shape估计模块和第二形体尺寸Shape估计模块，

所述姿态Pose估计模块以所述2D人体关键点K为输入，预测输出所述姿态Pose参数θ；

所述相机Camera估计模块以所述2D人体关键点K为输入，预测输出所述相机参数T；

所述第一形体尺寸Shape估计模块以所述2D人体轮廓图S为输入，预测输出中间特征向量f；

所述第二形体尺寸Shape估计模块以所述中间特征向量f、所述姿态Pose参数θ、所述相机参数T为输入预测输出所述形体尺寸Shape参数β。

3.根据权利要求1或2所述的基于相机参数约束的单帧图像3D人体姿态估计及重建方法，其特征在于，所述SMPL参数估计模型的目标函数通过以下公式(1)表达：

L＝L_J+λ_SL_S+λ_VL_V+λ_aL_a+λ_bL_b 公式(1)

公式(1)中，L_J表示3D人体重建后的关键点投影损失；

L_S表示3D人体重建后的人体轮廓投影损失；

L_V表示对重建的所述3D人体，计算用于表征所述3D人体的各三角网格的顶点投影损失；

L_a表示关节弯曲的先验惩罚；

L_b表示全身姿态先验惩罚；

λ_S、λ_V、λ_a、L_b分别表示L_S、L_V、L_a、L_b的损失权重系数。

4.根据权利要求3所述的基于相机参数约束的单帧图像3D人体姿态估计及重建方法，其特征在于，L_J通过以下公式(2)计算而得：

公式(2)中，K_i表示所述2D人体关键点K中的第i个关键点的坐标；

J_proj-i表示所述SMPL模型重建的所述3D人体上与K_i具有一一对应关系的关键点投影坐标；

M表示所述2D人体关键点K中的关键点数量。

5.根据权利要求3所述的基于相机参数约束的单帧图像3D人体姿态估计及重建方法，其特征在于，L_S通过以下公式(3)计算而得：

公式(3)中，S表示所述2D人体轮廓图S；

S_proj表示3D人体重建后的人体轮廓投影。