一种基于深度图像的三维外形恢复和姿态估计方法和装置

摘要

本发明提出一种基于深度图像的三维外形恢复和姿态估计方法和装置，采用基于点云的级联深度学习网络，实时高精度地恢复三维外形以及三维关节点坐标。本发明提出参数化模型层，基于预定义的参数化模型，通过神经网络恢复模型参数恢复三维外形和对应关节点坐标。本发明提出关节自适应调整子网络，解绑三维外形与关节点之间的内在关系，自适应学习三维外形和不同骨架标注的关节点坐标的关系。同时现有数据集缺乏三维外形标注，因此本发明提出Chamfer损失提供三维外形的弱监督。经过实际使用验证，本发明具有自动化程度高、精度高和实时性的优点，可满足专业的或者大众化的应用需求。