三維人體模型姿態與形狀重構

摘要：為了解決單張照片人體重構出現的姿態翻轉問題,提高重構模型的準確度,提出相鄰幀姿態約束和人體輪廓線匹配的姿態與形狀序列同時重構算法.對視頻中的每一幀,首先估計出圖像中人物的二維關節點、人物臉部特征點及其邊緣輪廓線;然后將參數化模型SMPL所表達的三維人體投影到二維平面上,使得投影后的二維信息與對應的視頻幀二維信息相匹配;最后通過調整SMPL的姿態與形狀參數來最小化匹配能量函數,從而重構出與視頻幀中人物具有相似姿態與形狀的三維人體模型.此外,為了使重構結果顯得更真實,也對圖像幀中人體的頭部姿態進行了檢測和匹配.該算法在MPI-INF-3DHP數據集、Youku視頻和自拍視頻幀上均進行了實驗,實驗結果表明,與SMPLify算法等相比,該算法能有效地避免重構結果中出現姿態翻轉的現象,且能在保證模型整體姿態相似性的前提下重構出準確的頭部姿態和相似的模型形狀.