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龙图腾网获悉清华大学申请的专利一种语义保持的数字人手部动作重定向方法、装置和设备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：CN117037275B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202311021050.3，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种语义保持的数字人手部动作重定向方法、装置和设备是由叶梓杰;贾珈设计研发完成，并于2023-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种语义保持的数字人手部动作重定向方法、装置和设备在说明书摘要公布了：本申请中提供了一种语义保持的数字人手部动作重定向方法、装置和设备，所述方法包括：构建解剖局部坐标系下的源手部动作序列；基于源手部模型的静态数据，将源手部动作序列编码为源语义矩阵，源语义矩阵表征关节和手掌之间的空间关系；将源语义矩阵和目标手部模型的静态数据输入到预先训练的语义重建网络进行动作重定向，得到目标手部动作序列。本申请通过将关节和手掌之间的空间关系编码基于解剖结构的源语义矩阵，实现了对手部运动语义的精确测量，进而基于该源语义矩阵能实现动作重定向。并且基于源语义矩阵来量化手部运动语义的方式，不需要依赖于任何标准网格模板，使该方法可以适用于各种手部模型的动作重定向。

本发明授权一种语义保持的数字人手部动作重定向方法、装置和设备在权利要求书中公布了：1.一种语义保持的数字人手部动作重定向方法，其特征在于，所述方法包括： 构建解剖局部坐标系下的源手部动作序列； 基于源手部模型的静态数据将所述源手部动作序列编码为源语义矩阵，所述源语义矩阵表征关节和手掌之间的空间关系； 将所述源语义矩阵和目标手部模型的静态数据输入到预先训练的语义重建网络进行动作重定向，得到目标手部动作序列； 其中，所述语义重建网络的训练样本是不同手部模型的源手部动作序列，所述语义重建网络学习了所述源语义矩阵与所述目标手部动作序列的映射关系； 所述语义重建网络按照以下步骤进行训练： 从所述不同手部模型中确定出第一手部模型和第二手部模型； 将所述第一手部模型的手部动作序列对应的真实语义矩阵、所述第二手部模型的手部形状参数和手部解剖参数，输入到所述语义重建网络进行动作重定向，得到所述第二手部模型的预测手部动作序列； 基于所述第二手部模型的手部形状参数和手部解剖参数，将所述预测手部动作序列编码为预测语义矩阵； 根据所述真实语义矩阵和所述预测语义矩阵，得到语义损失值； 根据所述预测手部动作序列计算解剖损失值； 基于所述语义损失值和所述解剖损失值构建总损失值，并基于所述总损失值对所述语义重建网络的参数进行更新，直至所述语义重建网络收敛。

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