联合刚性运动和非刚性形变的三维重建方法及装置

    公开(公告)号:CN108711185B

    公开(公告)日:2021-05-28

    申请号:CN201810460091.5

    申请日:2018-05-15

    Abstract: 本发明公开了一种联合刚性运动和非刚性形变的三维重建方法及装置,其中,方法包括:对目标对象进行基于深度相机的拍摄得到单张深度图像;通过三维骨架提取算法对深度点云进行三维骨架提取;获取三维点云和重建模型顶点之间的匹配点对;根据匹配点对和三维骨架信息建立能量函数,并求解重建模型上每一个顶点的非刚性运动位置变换参数并优化对象骨架参数;对能量函数进行GPU优化求解,以获得每个表面顶点的非刚性形变,并根据求解结果将前一帧的重建三维模型进行形变,使得形变模型与当前帧三维点云进行对齐;获得当前帧的更新后的模型,以进入下一帧的迭代。该方法可以有效提高重建的实时性、鲁棒性和准确性,扩展性强,简单易实现。

    联合优化人体体态与外观模型的三维重建方法及系统

    公开(公告)号:CN108665537B

    公开(公告)日:2020-09-25

    申请号:CN201810460079.4

    申请日:2018-05-15

    Abstract: 本发明公开了一种联合优化人体体态与外观模型的三维重建方法及系统,其中,方法包括以下步骤:对人体进行深度图拍摄,以得到单张深度图像;将单张深度图像变换为三维点云,并获取三维点云和重建模型顶点及参数化人体模型顶点之间的匹配点对;根据匹配点对建立能量函数,并共同求解重建模型上每一个顶点的非刚性运动位置变换参数和参数化人体体态模型参数;对能量函数进行求解,并根据求解结果将重建模型与三维点云进行对齐;通过深度图更新和补全对齐后的模型,以进行实时人体动态三维重建。该方法可以有效提高重建的实时性、鲁棒性和准确性,扩展性强,简单易实现。

    联合优化人体体态与外观模型的三维重建方法及系统

    公开(公告)号:CN108665537A

    公开(公告)日:2018-10-16

    申请号:CN201810460079.4

    申请日:2018-05-15

    Abstract: 本发明公开了一种联合优化人体体态与外观模型的三维重建方法及系统,其中,方法包括以下步骤:对人体进行深度图拍摄,以得到单张深度图像;将单张深度图像变换为三维点云,并获取三维点云和重建模型顶点及参数化人体模型顶点之间的匹配点对;根据匹配点对建立能量函数,并共同求解重建模型上每一个顶点的非刚性运动位置变换参数和参数化人体体态模型参数;对能量函数进行求解,并根据求解结果将重建模型与三维点云进行对齐;通过深度图更新和补全对齐后的模型,以进行实时人体动态三维重建。该方法可以有效提高重建的实时性、鲁棒性和准确性,扩展性强,简单易实现。

    联合刚性运动和非刚性形变的三维重建方法及装置

    公开(公告)号:CN108711185A

    公开(公告)日:2018-10-26

    申请号:CN201810460091.5

    申请日:2018-05-15

    CPC classification number: G06T17/00 G06T7/521 G06T2207/10012

    Abstract: 本发明公开了一种联合刚性运动和非刚性形变的三维重建方法及装置,其中,方法包括:对目标对象进行基于深度相机的拍摄得到单张深度图像;通过三维骨架提取算法对深度点云进行三维骨架提取;获取三维点云和重建模型顶点之间的匹配点对;根据匹配点对和三维骨架信息建立能量函数,并求解重建模型上每一个顶点的非刚性运动位置变换参数并优化对象骨架参数;对能量函数进行GPU优化求解,以获得每个表面顶点的非刚性形变,并根据求解结果将前一帧的重建三维模型进行形变,使得形变模型与当前帧三维点云进行对齐;获得当前帧的更新后的模型,以进入下一帧的迭代。该方法可以有效提高重建的实时性、鲁棒性和准确性,扩展性强,简单易实现。

    抽动障碍检测方法及装置

    公开(公告)号:CN115105075B

    公开(公告)日:2025-04-01

    申请号:CN202210538724.6

    申请日:2022-05-17

    Applicant: 清华大学

    Inventor: 徐枫 郝进

    Abstract: 本申请公开了一种抽动障碍检测方法及装置,其中,方法包括:获取患者的抽动障碍的时序信息;提取时序信息的至少一个人体三维形变特征;以及将至少一个人体三维形变特征输入至预先构建的抽动障碍检测模型,得到至少一个抽动障碍表现特征,并根据至少一个抽动障碍表现特征评估患者的实际病情,其中,抽动障碍检测模型基于患者的三维重建结果构建得到。由此,解决了相关技术的抽动障碍程度评估结果受患者意志、情绪等状态影响较大,无法体现患者的真实状态,从而影响后续治疗的问题。

    三维卡通人脸生成方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN114299206B

    公开(公告)日:2025-02-18

    申请号:CN202111672607.0

    申请日:2021-12-31

    Abstract: 本申请公开了一种三维卡通人脸生成方法、装置、电子设备及存储介质,涉及计算机图形学技术领域。该方法包括:根据二维真实人脸图像获取三维卡通人脸网格模型;根据所述二维真实人脸图像获取三维卡通人脸纹理贴图;基于所述三维卡通人脸网格模型以及所述三维卡通人脸纹理贴图获取三维卡通人脸。本方法实现了能够根据真实人脸图像生成三维卡通人脸,使得生成的三维卡通人脸具有明显的输入人脸的个性化特征,并且,为三维卡通人脸生成了对应的纹理贴图,使得生成的三维卡通人脸较为美观,提升用户体验。

    头颈部CT影像中脑部区域的提取方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN115100217B

    公开(公告)日:2025-01-17

    申请号:CN202210495089.8

    申请日:2022-05-07

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本申请涉及头颈部CT影像中脑部区域的提取方法技术领域,特别涉及一种头颈部CT影像中脑部区域的提取方法、装置、设备及介质,其中,方法包括:获取待提取头颈部的实际CT影像;建立参考CT影像与实际CT影像之间的三维变化关系,并基于三维变化关系将参考CT影像的脑部区域标注结果变化至实际CT影像中,得到实际CT影像的脑部区域标注结果;根据实际CT影像的脑部区域标注结果从实际CT影像中提取待提取头颈部的实际脑部区域影像。由此,本申请实施例可以使用灌水算法可以将颅骨内所有脑组织区域提取出来,提取结果完整,且可以使用膨胀、腐蚀等操作对于颅骨缺损、颅骨薄的情况也可以去除脑外组织,提升鲁棒性。

    人脸重建方法、模型训练方法及相关装置

    公开(公告)号:CN118587752A

    公开(公告)日:2024-09-03

    申请号:CN202310198171.9

    申请日:2023-03-02

    Abstract: 本申请公开了一种人脸重建方法、模型训练方法及相关装置,应用于电子设备,电子设备包括人脸重建模型,人脸重建模型包括第一有监督人脸重建模型和第二有监督人脸重建模型,方法包括:获取目标人脸数据集;在目标人脸数据集包括二维人脸数据和三维人脸数据时,将目标人脸数据集进行特征提取,得到第一图像特征和第二图像特征;将第一图像特征输入到第一有监督人脸重建模型,得到第一人脸重建结果;将第二图像特征输入到第二有监督人脸重建模型,得到第二人脸重建结果;根据第一人脸重建结果和第二人脸重建结果确定第一最终人脸重建结果。采用本申请实施例能够提供一种既能够应用于移动端又具备高质量的人脸重建方式。

    人脸嘴部重建方法及装置

    公开(公告)号:CN114973355B

    公开(公告)日:2024-08-20

    申请号:CN202210483528.3

    申请日:2022-05-05

    Applicant: 清华大学

    Inventor: 徐枫 郑成伟

    Abstract: 本申请公开了一种人脸嘴部重建方法及装置,其中,方法包括:采集目标对象各个表情的多视角图像;根据多视角图像获取目标对象的2D嘴部特征点,并基于2D嘴部特征点计算目标对象的3D嘴部特征点;由3D嘴部特征点生成嘴部特征向量,并利用嘴部特征向量重建最终的不透明度与表面颜色值,生成人脸嘴部重建图像。由此,解决了相关技术中对于由嘴部运动引起的拓扑变化的处理效果较差,嘴部动态重建精度较低,不利于表情运动迁移的技术问题。

    一种根据人影重建三维人体姿态的方法

    公开(公告)号:CN114387392B

    公开(公告)日:2024-06-28

    申请号:CN202111521118.5

    申请日:2021-12-13

    Applicant: 清华大学

    Inventor: 徐枫 郑成伟

    Abstract: 本发明提出一种根据人影重建三维人体姿态的方法,该方法使用训练得到的深度神经网络来对人体的阴影部分进行分割;由于拍摄到的投影出的人影可能存在形变,使用基于格点的空间变化的仿射变换来对阴影进行恢复;基于恢复得到的阴影,使用基于轮廓的人体参数化模型拟合算法,得到三维人体的姿态。本发明能够基于人体阴影重建得到三维人体姿态,在只拍摄到人影时能够估计较为准确的人体姿态,而在同时拍摄到人体与人影时,也能够提升只使用人体信息的方法来进行姿态估计的效果,适用范围广;算法鲁棒性强,不受遮挡、衣物颜色等影响人体直接观测的因素的干扰。

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