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龍圖騰網(wǎng)獲悉上海科技大學(xué)申請的專利一種將回歸與優(yōu)化結(jié)合的三維人體參數(shù)化模型估計方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN116051750B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-08發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202310081008.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T17/00；該發(fā)明授權(quán)一種將回歸與優(yōu)化結(jié)合的三維人體參數(shù)化模型估計方法是由汪婧雅;張鋸澤;石野設(shè)計研發(fā)完成，并于2023-01-30向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種將回歸與優(yōu)化結(jié)合的三維人體參數(shù)化模型估計方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種將回歸與優(yōu)化結(jié)合的三維人體參數(shù)化模型估計方法，通過使用三維人體關(guān)節(jié)作為橋梁把三維人體參數(shù)化模型估計這個任務(wù)中常用到的回歸算法跟優(yōu)化算法結(jié)合了起來。為了發(fā)揮了各自的特長，本發(fā)明分別使用回歸算法對三維人體關(guān)節(jié)關(guān)鍵點進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸和優(yōu)化算法對預(yù)測的三維人體關(guān)節(jié)關(guān)鍵點進(jìn)行逆向動力學(xué)求解。該優(yōu)化分支在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里實現(xiàn)一步步迭代求解，并且作為其中一個層，即優(yōu)化層。通過設(shè)計的優(yōu)化算法，我們所設(shè)計的逆向運動學(xué)優(yōu)化層可以同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一同訓(xùn)練并且將優(yōu)化結(jié)果通過梯度回傳來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)。從而達(dá)到端到端三維人體參數(shù)化模型估計的效果。

本發(fā)明授權(quán)一種將回歸與優(yōu)化結(jié)合的三維人體參數(shù)化模型估計方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種將回歸與優(yōu)化結(jié)合的三維人體參數(shù)化模型估計方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1：對一張給定的圖片進(jìn)行裁剪處理，使得裁剪后的圖片中只包含一個人； 步驟2：將上一步獲得的數(shù)據(jù)輸入工作模型，該工作模型包括骨干網(wǎng)絡(luò)和多個頭部網(wǎng)絡(luò)，其中： 骨干網(wǎng)絡(luò)用于對輸入工作模型的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取得到多個頭部網(wǎng)絡(luò)共享的特征張量； 多個頭部網(wǎng)絡(luò)包括扭轉(zhuǎn)角頭部網(wǎng)絡(luò)、形狀參數(shù)頭部網(wǎng)絡(luò)以及三維關(guān)節(jié)頭部網(wǎng)絡(luò)分別用于獲得扭轉(zhuǎn)角φ、形狀參數(shù)β以及三維關(guān)節(jié)坐標(biāo)P的預(yù)測值，pk表示人體參數(shù)模型中的第k個關(guān)鍵關(guān)節(jié)，K表示人體參數(shù)模型中關(guān)鍵關(guān)節(jié)的總數(shù)，該人體參數(shù)模型提供了一個可微函數(shù)Mθ,β，θ為關(guān)鍵關(guān)節(jié)的相對軸角； 步驟3：使用羅德里格斯公式將相對軸角θ轉(zhuǎn)換為相對旋轉(zhuǎn)矩陣其中，pari表示第i個關(guān)鍵關(guān)節(jié)的父關(guān)節(jié)，Rpari,i表示相對于其父關(guān)節(jié)的第i個局部旋轉(zhuǎn)矩陣； 將第i個關(guān)鍵關(guān)節(jié)的全局旋轉(zhuǎn)矩陣表示為Ri，則Ri從相對旋轉(zhuǎn)矩陣遞歸計算為： Ri＝RpariRpari,i 式中，Rpari表示i個關(guān)鍵關(guān)節(jié)的父關(guān)節(jié)旋轉(zhuǎn)矩陣； 步驟4：將全局旋轉(zhuǎn)矩陣Ri分解為扭曲旋轉(zhuǎn)Rtw和擺動旋轉(zhuǎn)Rsw，則有： 式中：αi表示第i個關(guān)鍵關(guān)節(jié)旋轉(zhuǎn)的擺動旋轉(zhuǎn)角；φi表示第i個關(guān)鍵關(guān)節(jié)旋轉(zhuǎn)的扭轉(zhuǎn)角，由工作模型預(yù)測得到； 其中，骨盆關(guān)節(jié)和葉關(guān)節(jié)不包括在上述扭擺分解中，使用脊柱子關(guān)節(jié)、左髖關(guān)節(jié)和右髖關(guān)節(jié)進(jìn)行閉式求解； 步驟5：除去骨盆關(guān)節(jié)和葉關(guān)節(jié)，應(yīng)用步驟4所記載的扭擺分解，將前向動力學(xué)過程定義為： Q＝FKRswα；Rtwφ,T,P:＝fα 其中，Q表示從人體參數(shù)模型輸出重建的三維人體關(guān)節(jié)，α表示擺動旋轉(zhuǎn)角，f·表示用于簡化表示的正向模型算子，F(xiàn)K·表示正向運動學(xué)過程； 步驟6：將優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)表示為： 通過多次迭代使得優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)收斂，從而獲得擺動旋轉(zhuǎn)角的局部最優(yōu)值α*，其中： 第k次迭代時獲得的擺動旋轉(zhuǎn)角αk＝αk-1+Δαk，Δαk為第k次迭代獲得的在αk-1處的高斯-牛頓方向，并有： 式中：Jk-1表示從第k-1次迭代計算的雅可比矩陣，雅可比矩陣Jk-1與擺動旋轉(zhuǎn)角α、扭轉(zhuǎn)旋轉(zhuǎn)Rtw、靜止姿勢T和三維關(guān)節(jié)坐標(biāo)P的預(yù)測值的輸入相關(guān)聯(lián)并且可微；σ是一個常數(shù)項；I是3x3單位矩陣；ΔPk-1＝P-fαk-1表示殘差項。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人上海科技大學(xué)，其通訊地址為：201210 上海市浦東新區(qū)華夏中路393號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。