一种人体模型的建立方法、系统、设备和存储介质与流程

技术特征：
1.一种人体模型的建立方法，所述方法包括：1)获取目标人体的二维图像；2)经处理获得目标人体的二维人体轮廓图像；3)通过两级神经网络获取目标人体模型的三维人体参数，包括三维人体姿态参数和三维人体体型参数；4)结合数学模型构造三维标准人体模型；6)获得的三维人体姿态和体型参数与三维标准人体模型的若干个基和骨骼参数相对应；7)将获得的若干组基和骨骼参数输入标准三维标准人体模型中进行拟合；8)获得与目标人体姿态和体型相同的三维目标人体模型网格。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述二维人体轮廓图像的获取利用目标检测算法，所述目标检测算法是基于卷积神经网络的目标区域快速生成网络。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将二维人体图像输入第一神经网络模型之前，还包括训练神经网络的过程，训练样本包括标注原始关节点位置的标准二维人体图像，所述原始关节点位置由人工在二维人体图像上进行高准确度地标注。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标人体模型三维人体参数的步骤还包括，将二维人体轮廓图像代入经过深度学习的第一神经网络进行关节点的回归。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标人体模型三维人体参数的步骤还包括，获得目标人体的关节点图；获取人体各部分语义分割图；身体关键点和/或身体骨骼点。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括，将生成的目标人体的关节点图、语义分割图，身体骨骼点以及关键点信息代入经过深度学习的第二神经网络进行人体姿态和体型参数的回归。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述三维标准人体模型由若干个形体基的参数以及若干根骨骼参数构成，所述若干个形体基构成整个人体模型，每个形体基分别由基的参数单独控制变化，互不影响。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括以下步骤，1)获得初始姿态和目标姿态的位置坐标；2)生成从初始姿态移动到目标姿态的动画序列；3)生成动画序列的过程中，采用网格mesh插帧的方式进行处理；4)插帧速度采用非匀速的插帧速率，设置为距离初始点和目标点的位置慢，中间运动过程快；5)至运动末尾则降低驱动速度，并且在最终目标姿态时静止数帧，得到整个动画序列；6)完成从初始姿态驱动骨骼移动到目标姿态。9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，如果目标人体姿态复杂，通过多级拟合的方式完成准确拟合。10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述三维人体模型具有骨骼点和模型网格的数学权值关系，骨骼点的确定可关联确定目标人体姿态的人体模型。11.一种人体模型建立系统，包括：1)二维人体图像获取模块；2)关节点图获得模块；3)语义分割图获得模块；4)人体姿态和体型参数的回归模块；5)标准三维标准人体模型拟合模块；6)三维人体模型数据处理和精修模块；7)目标人体模型网格输出模块。12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质内存储有计算机
程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-10任一所述的方法步骤。13.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；存储器，用于存放计算机程序；处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现权利要求1-10任一所述的方法步骤。

技术总结
本发明公开了一种人体模型的建立方法，所述方法包括，获取目标人体的二维图像；将二维人体轮廓图像代入经过深度学习的第一神经网络进行关节点的回归；获得目标人体的关节点图等信息；代入经过深度学习的第二神经网络进行人体姿态和体型参数的回归；获得三维人体参数，包括三维人体动作姿态参数和三维人体体型参数；结合数学模型构造三维标准人体模型，即基础人台；将获得的若干组基和骨骼参数输入标准三维标准人体模型中进行拟合；获得与目标人体姿态和体型相同的三维人体模型。本发明通过自有标准人体模型的建立，挑选出适合亚洲人体型特点的形体基，并使用与20个形体基和170根骨骼相对应的参数，生成了比马普所人体SMPL模型更加贴近亚洲人体型，独立操作和控制性更佳的三维人体模型。的三维人体模型。的三维人体模型。


技术研发人员：张胜凯 周润楠 焦年红 郑天祥 闫浩男 杨超杰
受保护的技术使用者：北京陌陌信息技术有限公司
技术研发日：2020.08.27
技术公布日：2022/3/18