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北京大学深圳研究生院刘宏获国家专利权

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龙图腾网获悉北京大学深圳研究生院申请的专利基于图骨架注意力的三维人体网格重建方法和系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN115294265B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202210740281.9,技术领域涉及:G06T17/00;该发明授权基于图骨架注意力的三维人体网格重建方法和系统是由刘宏;游盈萱;陈阳;李文豪设计研发完成,并于2022-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

基于图骨架注意力的三维人体网格重建方法和系统在说明书摘要公布了:本发明涉及一种基于图骨架注意力利用二维人体姿态重建三维人体网格的方法和系统。该方法的步骤包括:1关节特征化,将输入的二维关节线性映射为高维特征向量;2关节特征学习,通过SkeletalMHA获得人体拓扑结构信息,同时GCN强化局部信息交互能力,使得训练后的模型能够学习人体的全局和局部的特征,更好地适用于人体重建任务;3进行网格顶点的回归,再加到基于人体模型提供的网格模板上,得到三维人体网格输出。本发明通过引入人体结构的先验信息,结合Transformer的全局感知能力和GCN的局部聚合与传递功能,使得GSAT网络能够在全局和局部水平进行学习,从而重建出更加准确的三维人体网格。

本发明授权基于图骨架注意力的三维人体网格重建方法和系统在权利要求书中公布了:1.一种基于图骨架注意力利用二维人体姿态重建三维人体网格的方法,其特征在于,包括以下步骤: 将输入的二维关节映射到高维空间中,获得高维的特征向量; 将关节的位置编码加到特征向量中,得到带有位置信息的关节特征; 将带有位置信息的关节特征输入图骨架注意力增强的Transformer块,以捕获全局和局部的人体关节特征; 将图骨架注意力增强的Transformer块输出的关节特征进行网格顶点回归,并加到基于人体模型提供的网格模板上,得到三维人体网格; 所述图骨架注意力增强的Transformer块利用骨架多头注意力机制SkeletalMHA和图卷积神经网络GCN来捕获全局和局部的人体关节特征;其中骨架多头注意力机制SkeletalMHA获得人体拓扑结构信息,同时图卷积神经网络GCN强化局部信息交互能力,集成二者的信息并连接到前向传播网络FFN以整合特征结果; 所述骨架多头注意力机制SkeletalMHA将人体关节的之间的连接关系和骨头长度的先验信息编码为注意力偏置矩阵,加入到注意力矩阵中,以此来建模人体的拓扑结构; 所述人体关节的之间的连接关系的注意力偏置矩阵的计算公式为:ABSi,j=bdisi,j·disi,j,其中bdisi,j是与关节i和关节j之间的连接距离disi,j有关的一个可学习系数;所述骨头长度的注意力偏置矩阵的计算公式为:表示从关节i到关节j的所有骨头特征的加权平均,其中wek是可学习的权重参数;通过人体骨架信息强化后的注意力公式为:其中是原始Transformer的自注意力公式。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人北京大学深圳研究生院,其通讯地址为:518055 广东省深圳市南山区西丽深圳大学城北京大学校区;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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