南京邮电大学学报(自然科学版)

作者：刘　峰,周弈帆

单位：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 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 通信与信息工程学院，江苏 南京 210003

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

基金：国家自然科学基金（61277029）和校企合作项目（HF221065）资助项目

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。

来源：2023年第03期

《南京邮电大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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