公开(公告)号：CN119784951A

公开(公告)日：2025-04-08

申请号：CN202411915732.3

申请日：2024-12-24

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 李蔚清 ,  李可

IPC: G06T17/00 ,  G06T15/20 ,  G06T7/73 ,  G06V40/10 ,  G06V10/56

Abstract: 本发明公开了一种考虑动捕增强与重要性采样的神经辐射场三维人体重建方法及系统，包括：采集人体RGB图像与骨架数据，进行时间空间上的帧帧对齐；将人体关键点空间坐标映射得到SMPL姿态参数，以人体姿态数据作为先验，基于线性混合蒙皮算法的姿态驱动变形场，将混合权重场与人体骨架结合，实现从观测姿态到规范姿态的精准映射，得到人体的标准模型；基于RGB数据与姿态数据，通过估计体渲染过程中的相机射线透射率分布，实现体渲染的重要性采样；最后基于神经辐射场方法预测空间任意点任意方向的体密度和颜色值，使用体绘制方法实现人体渲染。本方法提高了动态人体的重建质量，并且能够生成新姿态下的虚拟人，实现重建对象的动作编辑。

公开(公告)号：CN117808004A

公开(公告)日：2024-04-02

申请号：CN202410003119.8

申请日：2024-01-02

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 夏睿 ,  李可

IPC: G06F40/30 ,  G06F16/36 ,  G06N5/022 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明公开了一种基于常识知识增强的对话情绪原因识别系统，系统将情绪原因抽取转化为情绪原因生成，利用以事件为中心的常识知识图谱，为每个话语抽取相关的常识知识信息；基于Seq2Seq架构，编码器对对话内容和常识知识进行编码；情绪感知的注意力模块筛选与情绪相关的常识知识信息；常识知识增强的图注意力模块建模情绪和原因之间的因果关联，进行有效的因果推理；将学习到的知识增强的对话特征送入解码器，生成目标情绪的原因片段序列。本发明的方法超越了现有的对话情绪原因识别方法，性能有明显提升。