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基于多尺度层次网络的人体重建神经辐射场: 1; 作者王洋王国栋 +1 位作者赵俊莉盛筱萌《计算机科学》北大核心 2025年第11期175-183,共9页; 单目RGB视频中的三维人体重建面临着准确捕捉人体姿态的挑战,尤其在使用诸如SMPL人体先验模型时,其刚性假设限制,难以描述姿态的细微变化,导致重建效果不理想。此外,现有的基于神经辐射场的人体建模方法在处理未见过的姿态时,容易在局... 展开更多; 关键词神经网络辐射场蒙皮多人线性模型人体重建深度学习多层感知机; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于高分辨率网络和图卷积网络的三维人体重建模型被引量：3: 2; 作者苏亚婷刘翠响《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第2期583-588,共6页; 针对单目图像重建人体时出现的头部姿态翻转和图像特征间隐式空间线索缺失的问题,提出了一种基于高分辨率网络(HRNet)和图卷积网络(GCN)的三维人体重建模型。首先利用HRNet和残差块作为主干网络从原始图像中提取丰富的人体特征信息,然... 展开更多; 关键词图卷积网络高分辨率网络人体重建多人线性蒙皮模型残差块; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于单-多视图优化的足球球员三维姿态和体型估计被引量：1: 3; 作者谢欢刘纯平季怡《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期200-207,共8页; 足球比赛场景的三维重建有助于观众自由切换视角,增加了互动性和沉浸感。针对足球比赛场景中的足球球员,提出一种三维姿态和体型估计方法。对球员的多视图图像使用训练好的部分注意力回归的三维人体估计(PARE)模型生成初始的三维姿态和... 展开更多; 关键词三维姿态和体型估计参数化人体模型单-多视图优化反向传播蒙皮多人线性模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于单视图的带纹理三维人体网格参数化重建被引量：1: 4; 作者邢燕徐冬 +1 位作者洪沛霖檀结庆《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第3期347-353,共7页; 针对计算机视觉中的三维人体重建问题,文章提出一种端到端的的网络框架,在三维和二维混合监督下,从单幅彩色图像重建带纹理信息的精准三维人体网格。使用4个编码器分别提取形状姿态特征、纹理特征、光照参数和像机参数,得到的图像特征... 展开更多; 关键词三维人体重建深度学习蒙皮多人线性(SMPL)模型形状姿态纹理; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多尺度层次网络的人体重建神经辐射场: 1; 作者王洋王国栋赵俊莉盛筱萌; 机构青岛大学计算机科学技术学院; 出处《计算机科学》北大核心 2025年第11期175-183,共9页; 基金国家自然科学基金(62172247) 青岛市自然科学基金(23-2-1-163-zyyd-jch)。; 文摘单目RGB视频中的三维人体重建面临着准确捕捉人体姿态的挑战,尤其在使用诸如SMPL人体先验模型时,其刚性假设限制,难以描述姿态的细微变化,导致重建效果不理想。此外,现有的基于神经辐射场的人体建模方法在处理未见过的姿态时,容易在局部区域产生不自然的阴影或漂浮现象,且在纹理细节的呈现上有所不足。为了解决这些问题,提出了一种基于三平面多尺度分解网络,旨在通过神经辐射场方法增强三维人体的纹理细节,并提高模型对不同姿态的泛化能力。在方法上,使用多分辨率哈希编码技术替代传统的三角频率编码函数,能够更高效地捕获人体的高频特征,并加快模型的收敛速度。三平面多尺度学习策略被应用于人体姿态的细节捕捉,从而有效提高了三维重建的精度与视觉质量。在实验中,所提出的改进方法显著提升了人体三维模型的重建效果,尤其在处理复杂的姿态变化时表现突出。该方法在训练速度、渲染质量以及姿态泛化能力上均优于传统方法,展示出较大的优势。应用该模型生成的三维人体模型在细节上更加逼真,且在新颖姿态下的合成结果表现良好,进一步推动了单目视频中的三维人体重建技术的发展。; 关键词神经网络辐射场蒙皮多人线性模型人体重建深度学习多层感知机; Keywords Neural radiance field SMPL Human reconstruction Deep learning MLP; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于高分辨率网络和图卷积网络的三维人体重建模型被引量：3: 2; 作者苏亚婷刘翠响; 机构河北工业大学电子信息工程学院; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第2期583-588,共6页; 基金河北省自然科学基金资助项目(F2020202045)。; 文摘针对单目图像重建人体时出现的头部姿态翻转和图像特征间隐式空间线索缺失的问题,提出了一种基于高分辨率网络(HRNet)和图卷积网络(GCN)的三维人体重建模型。首先利用HRNet和残差块作为主干网络从原始图像中提取丰富的人体特征信息,然后使用GCN来捕获特征之间隐式的空间线索以获得空间精确的特征表示,最后使用此特征来预测多人线性蒙皮模型(SMPL)的参数以得到更加准确的重建结果;同时为了有效解决人体头部姿态翻转的问题,对SMPL的关节点重新进行了定义,在原有关节的基础上增加对头部关节点的定义。实验结果表明,所提模型能够准确地重建出三维人体,在2D数据集LSP上的重建准确率达到了92.41%,在3D数据集MPI-INF-3DHP上的关节误差和重建误差也大幅降低,平均误差仅分别为97.73 mm和64.63 mm,验证了所提模型在人体重建领域的有效性。; 关键词图卷积网络高分辨率网络人体重建多人线性蒙皮模型残差块; Keywords Graph Convolutional Network(GCN) High-Resolution Net(HRNet) human reconstruction Skinned Multi-Person Linear model(SMPL) residual block; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于单-多视图优化的足球球员三维姿态和体型估计被引量：1: 3; 作者谢欢刘纯平季怡; 机构苏州大学计算机科学与技术学院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期200-207,共8页; 基金江苏省高等学校自然科学研究重大项目(19KJA230001) 江苏高校优势学科建设工程资助项目。; 文摘足球比赛场景的三维重建有助于观众自由切换视角,增加了互动性和沉浸感。针对足球比赛场景中的足球球员,提出一种三维姿态和体型估计方法。对球员的多视图图像使用训练好的部分注意力回归的三维人体估计(PARE)模型生成初始的三维姿态和体型估计,并使用人工标注的二维关节点作为优化目标。单-多视图优化操作利用蒙皮多人线性模型(SMPL)和正交投影的可微性,将球员的三维姿态和体型参数映射到二维关节点,计算其与人工标注之间的差异,再使用神经网络的反向传播算法更新三维姿态和体型参数,持续这些过程直到差异最小化。在自建的足球球员多视图数据集上的实验结果表明,该方法能够有效估计足球球员的三维姿态和体型,与人体网格恢复、在循环中优化SMPL、PARE等方法相比,二维关节点精度在单视图上提高了9.2%~37.5%,在多视图交叉验证中提高了34.9%~54.1%。; 关键词三维姿态和体型估计参数化人体模型单-多视图优化反向传播蒙皮多人线性模型; Keywords Three-Dimensional(3D)pose and body shape estimation parametric human body model singleand multi-view optimization backpropagation Skinned Multi-Person Linear(SMPL)model; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于单视图的带纹理三维人体网格参数化重建被引量：1: 4; 作者邢燕徐冬洪沛霖檀结庆; 机构合肥工业大学数学学院安徽中医药大学医药信息工程学院; 出处《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第3期347-353,共7页; 基金国家自然科学基金资助项目(62172135) 合肥工业大学校级教研资助项目(KCSZ2022034) 安徽中医药大学教研重点资助项目(2020xjjy_zd005)。; 文摘针对计算机视觉中的三维人体重建问题,文章提出一种端到端的的网络框架,在三维和二维混合监督下,从单幅彩色图像重建带纹理信息的精准三维人体网格。使用4个编码器分别提取形状姿态特征、纹理特征、光照参数和像机参数,得到的图像特征被送入三维回归模块,迭代推断出三维人体参数;纹理参数送入纹理解码器网络得到纹理图;学习到的人体参数可转化为三维人体网格;对于损失函数的设置,预测的人体网格顶点与真实顶点的差值用来进行三维监督;通过预测的像机参数、光照参数和纹理计算二维渲染损失;通过三维关节投射得到的二维关节与图像上的二维关节真值计算二维关节重投影损失;生成对抗网络的鉴别器使得渲染图像更加真实。该文方法与现有的三维人体重建方法相比具有竞争力,而且重建的三维人体网格带有纹理信息。; 关键词三维人体重建深度学习蒙皮多人线性(SMPL)模型形状姿态纹理; Keywords 3D human reconstruction deep learning skinned multi-person linear(SMPL)model shape and pose texture; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于多尺度层次网络的人体重建神经辐射场	王洋王国栋赵俊莉盛筱萌	《计算机科学》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于高分辨率网络和图卷积网络的三维人体重建模型	苏亚婷刘翠响	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2023	3	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于单-多视图优化的足球球员三维姿态和体型估计	谢欢刘纯平季怡	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于单视图的带纹理三维人体网格参数化重建	邢燕徐冬洪沛霖檀结庆	《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料