[发明专利]一种基于合成深度数据的三维人体重建方法

摘要

深度学习(Deep Learning)技术近年来在图形学及其三维人体重建(3D Human Reconstruction)领域有不错的成果，其中一些优秀的三维人体重建方法取得了很好的效果，但在精度和速度方面，仍有提升空间。本发明针对深度图进行三维人体重建，首先构建大规模的合成人体深度数据集；然后利用合成数据进行监督学习，其中选择了三维信息和二维信息作为监督条件约束人体参数的求解；最后通过迁移学习(Transfer Learning)的阈领域迁移，设计训练策略来使得网络对真实数据有更好的预测能力。

主权项

1.一种基于合成深度数据的三维人体重建方法，其特征在于，包括如下三个步骤：步骤1、基于图形学渲染技术的人体深度图数据集的生成；步骤2、基于单张深度图的三维人体参数估计神经网络的设计；步骤3、基于迁移学习训练策略提高真实深度数据预测的准确性。