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基于深度学习的单图像三维人体重建研究综述

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成果类型:
期刊论文
作者:
刘乐元;孙见弛;高韵琪;高常鑫;陈靓影
作者机构:
华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心,湖北 武汉 430079
华中科技大学人工智能与自动化学院,湖北 武汉 430074
[陈靓影; 高韵琪; 刘乐元; 孙见弛] 华中师范大学
[高常鑫] 华中科技大学
语种:
中文
关键词:
三维着衣人体重建;单图像三维重建;深度学习;点云;体素;参数化模型;隐式曲面函数;混合模型
期刊:
华中科技大学学报(自然科学版)
期刊(英文):
Journal of Huazhong University of Science and Technology(Nature Science Edition)
ISSN:
1671-4512
年:
2024
卷:
52
期:
05
页码:
98-122
基金类别:
62077026:国家自然科学基金 61937001:国家自然科学基金 CCNU22QN012:中央高校基本科研业务费优秀青年团队资助项目
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
国家数字化学习工程技术研究中心
摘要:
对近年来基于深度学习的单图像三维人体重建的研究现状和发展趋势进行了总结.首先,从模型表示和计算方法两个方面梳理了当前主要的单图像三维人体重建算法.在模型表示上详细介绍了四种常见表示方式及它们之间的相互转化关系,包括深度图像与点云表示、参数化人体模型表示、体素及语义体素表示及隐式曲面函数表示.在计算方法上深入描述了基于上述四种表示方式所提出的算法,并分析了其优缺点;接着,介绍了单图像三维人体重建常用的公共数据集和客观评价指标;然后,在公共数据集上从客观指标和可视化两个角度对当前先进方法进行了评价和对比;最后,在实验结果的基础上总结了当前方法存在的...
摘要(英文):
Research progress and development tendencies of deep-learning-based single-image 3 dimensions(3D)human reconstruction methods in the past five years were summarized.First,a series of the current state-of-the-art single-image 3D human reconstruction methods were combed from both the perspectives of model representation and computing method.For model representation,the four common representations,including depth image and point cloud representation,parametric body model representation,voxel and semantic voxel representation,and implicit surface function representation,as well as their mutual tra...

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