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基于参数模型和法线推理的单视图三维人体隐式重建

Implicit reconstruction of 3D human body from single view based on parametric-model and normal inference

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为了克服单视图三维人体重建中出现的伪影及肢体残缺现象,提出了一种基于参数模型和法线推理的三维人体隐式重建算法(Parametric-Model and Normal Inference,PMNI),该方法能够从单一RGB图像重建出包含服装的三维人体.网络的输入仅为一张包含人物全身的RGB图像,首先基于图卷积神经网络预测对应的SMPL参数模型,接着基于条件GAN(Generative Adversarial Networks)网络生成人物的后视图像,并分别从前后视图中提取法线特征,最后将它们作为深度隐式函数的额外参数辅助训练.实验结果表明,相较于传统方法,该方法有效提升了重建结果的整体质量和表面细节.得益于参数体和法线作为先验,该方法也可以很好地处理一些复杂人体姿态.

3D reconstructiondeep implicit functionparametric body modelnormal predictionhuman digitizationsingle view

刘峰、周弈帆

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南京邮电大学江苏省图像处理与图像通信重点实验室,江苏南京210003

南京邮电大学教育科学与技术学院,江苏南京210023

南京邮电大学通信与信息工程学院,江苏南京210003

三维重建 深度隐式函数 参数体模型 法线预测 人体数字化 单视图

国家自然科学基金校企合作项目

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2023

南京邮电大学学报(自然科学版)
南京邮电大学

南京邮电大学学报(自然科学版)

CSTPCD北大核心
影响因子:0.486
ISSN:1673-5439
年,卷(期):2023.43(3)
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