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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

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2023年第3期43卷 1-10页

作者：刘峰周弈帆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

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... 详细信息

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。

关键词：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

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单视图几何量测方法研究与实现

单视图几何量测方法研究与实现

作者：王自然南京邮电大学

学位级别：硕士

图像真实记录了场景中对象的空间分布、空间形态等信息,是人类获取场景中对象几何信息的一种数据源,目前场景三维信息多通过多视图几何来恢复。然而随着图像拍摄、传播方式的多样化,无法同时获得某一场景多幅图像,或是图像之间无法匹配... 详细信息

图像真实记录了场景中对象的空间分布、空间形态等信息,是人类获取场景中对象几何信息的一种数据源,目前场景三维信息多通过多视图几何来恢复。然而随着图像拍摄、传播方式的多样化,无法同时获得某一场景多幅图像,或是图像之间无法匹配的情况时有发生。发展利用单视图恢复图像中对象几何信息的理论与方法,一直是计算机视觉、机器视觉等领域关注的研究问题之一。本文旨在梳理已有单视图几何量测方法,设计并实现单视图几何量测系统,为用户提供单视图几何信息提取的平台。本文的主要工作有以下几个部分： (1)单视图几何量测方法研究：研究现有单视图几何量测方法,从单视图几何量测原理角度将其分为基于单应和基于不变量两类方法,从所提取的信息的维度将其分为二维平面上几何量测与三维空间上几何量测。对比基于同一几何特征的几何量测方法,从各类几何信息计算方便性的角度出发,将多种方法混合使用。 (2)单视图几何量测方法交互界面与交互方式设计：单视图几何量测需要依赖图像中的几何特征,图像中的几何特征决定了采用何种方法,因此,本文设计了两类界面,一类为几何特征与待量测信息选取界面,界面中列出所有可能用于几何量测的特征组合以及待测信息供用户选择,另一类为几何量测界面,提供用户与图像交互的窗口,并按算法步骤“向导式”指导用户进行交互,并当用户提取信息不全时给予相应的提示。 (3)单视图几何量测方法实现：实现集几何特征提取、不变量计算、二维信息几何量测、三维信息几何量测等功能于一体的原型系统。可实现对包含单个矩形、多个圆形或二者组合场景的二维和三维几何信息的计算,包括两点距离、折线长度、多边形面积、圆形面积、周长等。本文所实现的单视图几何量测方法,具有图像获取快捷性、测量灵活性、交互方便等特点,使不具备摄影测量、计算机视觉等学科专业知识的用户也能轻松获取图像中对象的几何信息,进一步推动了计算机视觉等技术的智能化、社会化和人性化发展。本研究可为城市规划、建筑施工、刑事侦查、交通运输等诸多领域提供较为全面的应用技术支持。

关键词：单视图几何量测不变量相机矩阵

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基于单视图的多姿态人脸识别算法

计算机学报 2003年第1期26卷 104-109页

作者：朱长仁王润生国防科学技术大学ATR国家重点实验室长沙410073

针对基于多视图的多姿态人脸识别方法的缺陷 ,即需要对每个人脸拍摄多个视图为前提条件 ,提出了基于单视图的多姿态人脸识别技术 .首先基于二元高次多项式函数最小二乘拟合方法由单视图通过变形生成多姿态人脸图像 ,然后基于该单视图和... 详细信息

针对基于多视图的多姿态人脸识别方法的缺陷 ,即需要对每个人脸拍摄多个视图为前提条件 ,提出了基于单视图的多姿态人脸识别技术 .首先基于二元高次多项式函数最小二乘拟合方法由单视图通过变形生成多姿态人脸图像 ,然后基于该单视图和生成的多姿态图像进行多姿态人脸识别 .实验结果表明该文算法识别的正确率远高于经典算法 .

关键词：单视图多姿态人脸识别算法图像生成计算机视觉模式识别

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基于单视图的多姿态人脸图像生成技术研究

电子与信息学报 2003年第3期25卷 300-305页

作者：朱长仁王润生国防科技大学电子科学与工程学院ATR国家重点实验室长沙410073

该文提出了一种基于单视图或小样本的多姿态人脸图像生成技术,它首先利用一个特征点集表示人脸,然后基于二元高次多项式函数最小二乘方法对人脸各姿态之间的特征点集坐标变化进行拟合,形成全局的变形域,最后由单视图通过变形映射生成多... 详细信息

该文提出了一种基于单视图或小样本的多姿态人脸图像生成技术,它首先利用一个特征点集表示人脸,然后基于二元高次多项式函数最小二乘方法对人脸各姿态之间的特征点集坐标变化进行拟合,形成全局的变形域,最后由单视图通过变形映射生成多姿态人脸图像。实验结果表明,利用单视图和生成的多姿态图像进行多姿态人脸识别,正确率得到大大提高,证明该文人脸图像生成技术十分有效。

关键词：人脸图像生成多姿态多项式函数单视图最小二乘拟合人脸识别变形映射

基于最小冗余子集的单视图鲁棒精确复原目标三维位姿

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模式识别与人工智能 2001年第1期14卷 38-41页

作者：杨忠根上海海运学院电子工程系

基于随机采样最小冗余子集新概念,本文开发了一个从目标的单视图特征点集合鲁棒精确地复原其三维位姿的新算法。在强噪声高出格点率的恶劣条件下,该算法仍能高精度地复原目标的三维位姿。实验表明,对于由100个点组成的单视图特征点集合... 详细信息

基于随机采样最小冗余子集新概念,本文开发了一个从目标的单视图特征点集合鲁棒精确地复原其三维位姿的新算法。在强噪声高出格点率的恶劣条件下,该算法仍能高精度地复原目标的三维位姿。实验表明,对于由100个点组成的单视图特征点集合而言,当出格点率高达90%并且内点信噪比低达28db时,它仍能以1%的相对误差复原目标特征点的三维坐标。

关键词：单视图三维位姿复原鲁棒估计最小冗余子集图像匹配计算机视觉

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一种基于单视图的可变焦相机标定方法

传感器与微系统 2009年第11期28卷 102-105,108页

作者：王文斌刘桂华西南科技大学信息工程学院四川绵阳621010

提出了一种新的可变焦相机的标定方法。它采用至少6个已知空间点用最小二乘获取投影矩阵的最优解,在计算投影矩阵的基础上,利用旋转矩阵的正交性和摄像机参数之间的约束关系,用单幅图像即可实现摄像机内外参数的恢复。模拟和真实实验结... 详细信息

提出了一种新的可变焦相机的标定方法。它采用至少6个已知空间点用最小二乘获取投影矩阵的最优解,在计算投影矩阵的基础上,利用旋转矩阵的正交性和摄像机参数之间的约束关系,用单幅图像即可实现摄像机内外参数的恢复。模拟和真实实验结果均表明了本文算法的可行性和鲁棒性。

关键词：标定投影矩阵三维测量单视图

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基于单视图稀疏点的汽车三维模型重建

武汉科技大学学报 2023年第4期46卷 296-302页

作者：王博江祖毅武汉科技大学汽车与交通工程学院湖北武汉430065

基于深度学习的图像识别模型训练需要大量数据,而不同角度的汽车视图数据难以在短时间内收集,为此提出一种利用单视图稀疏点的汽车三维模型重建方法,依靠少量数据也能得到精确的结果。创建了包含3000多张不同汽车品牌的多视角二维汽车... 详细信息

基于深度学习的图像识别模型训练需要大量数据,而不同角度的汽车视图数据难以在短时间内收集,为此提出一种利用单视图稀疏点的汽车三维模型重建方法,依靠少量数据也能得到精确的结果。创建了包含3000多张不同汽车品牌的多视角二维汽车图形数据集,并在TensorFlow框架下搭建了基于MobileNet V2网络和迁移学习的汽车视图角度识别系统,其结果能够进一步用于快速的模型匹配及重建;根据创建的汽车三维线框模型库以及二维关键点和三维模型的映射关系,利用带约束的最小二乘法求出模型库中不同模型对于重建的贡献量系数,直接由二维图片上稀疏的25个关键点生成三维模型。误差分析结果显示,重建的三维车身模型具有较高精度。

关键词：三维模型重建汽车造型图像识别单视图稀疏点 MobileNet V2 迁移学习

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基于注意力机制的单视图三维重建

激光杂志 2023年第1期44卷 109-114页

作者：吴繁贺赛先武汉大学电子信息学院武汉430000

利用深度学习的方法进行单视图三维重建时,网络中的外部辅助结构大幅提高了其重建效果,但也增加了网络的参数量和运算量。对此,在编码器中减少卷积层数量,并设计注意力模块。在注意力模块中,利用大核注意力为图像空间信息分配不同的权... 详细信息

利用深度学习的方法进行单视图三维重建时,网络中的外部辅助结构大幅提高了其重建效果,但也增加了网络的参数量和运算量。对此,在编码器中减少卷积层数量,并设计注意力模块。在注意力模块中,利用大核注意力为图像空间信息分配不同的权重。此外,利用向量融合保持空洞卷积过程中的空间信息关系。在重建过程中,编码器通过卷积层和注意力模块交替提取图像特征后,将编码向量直接输入到解码器,在解码器中上采样并输出重建模型,实现无需外部辅助结构的重建。在ShapeNet数据集上的对比实验表明网络在较低的模型参数量和运算量下具有更好的三维重建效果。

关键词：单视图三维重建体素模型注意力机制

基于注意力机制与对比损失的单视图草图三维重建

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计算机科学 2024年

作者：钟悦谷杰铭中国政法大学证据科学研究院哈尔滨工业大学网络空间安全学院

元宇宙是三维的沉浸式互联空间，随着虚拟现实、人工智能等技术的发展，元宇宙正在重塑人类的生活方式。三维重建是元宇宙的核心技术之一，其中，基于深度学习的三维重建是计算机视觉领域的研究热点。针对手绘草图难以避免的前景和背景... 详细信息

元宇宙是三维的沉浸式互联空间，随着虚拟现实、人工智能等技术的发展，元宇宙正在重塑人类的生活方式。三维重建是元宇宙的核心技术之一，其中，基于深度学习的三维重建是计算机视觉领域的研究热点。针对手绘草图难以避免的前景和背景模糊性、绘制风格差异性和视角偏差问题，提出了基于注意力机制与对比损失的单视图草图三维重建方法，重建过程中无需额外的标注信息和交互操作。该模型首先通过空间变换模块矫正输入草图的空间位置，随后使用基于归一化的注意力模块在草图上建立长距离和多层次的依赖关系，利用草图的全局结构信息缓解前景和背景的模糊性所带来的重建困难，并设计对比损失函数使得模型学习到对草图风格和视角不变的潜空间特征，提升模型对输入草图的鲁棒性。在多个数据集上的实验结果证明了所提模型的有效性和先进性。

关键词：深度学习手绘草图三维重建单视图注意力机制