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公开(公告)号：CN111914618B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202010521352.7
申请日：2020-06-10
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于对抗式相对深度约束网络的三维人体姿态估计方法，包括步骤：1)输入人体16个关节点的二维像素坐标，并归一化预处理；2)输入二维像素坐标到深度预测网络，输出人体16个关节点的深度值；3)利用深度值与二维像素坐标来重构关节点的三维坐标；4)输入三维人体姿态到生成式对抗网络的判别器进行真实性误差计算，利用三维人体姿态与图像对应的各关节点间的相对深度信息进行相对深度误差计算；5)将生成式对抗网络的判别器计算的真实性误差与相对深度误差相加得到总误差，并反馈到深度预测网络，得到更加准确的三维人体姿态。本发明解决了室外三维人体姿态数据缺少和生成式对抗网络方法的结果与图片各关节点间的相对深度关系不符合的问题。
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公开(公告)号：CN115937390A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211742790.1
申请日：2022-12-30
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06T15/00
Abstract: 本发明公开了一种基于调色板和凸包变形的图像重着色方法，包括：1)构造输入图像在RGB颜色空间的凸包，对凸包顶点聚类，并通过聚类中心投影的方式从凸包顶点中挑选调色板；2)从除调色板颜色以外的凸包顶点中挑选辅助颜色,与调色板颜色一起构成紧密凸包；3)将紧密凸包剖分为多个多面体的集合，并计算像素所在的多面体，用该多面体顶点的均值坐标对像素进行分解；4)改变调色板颜色，通过凸包的刚性变形带动辅助点移动，实现图像重着色。本发明引入了“辅助颜色”的概念，提出了一种误差递减的凸包构造方法来使凸包更加紧凑，缓解了凸包顶点缺乏代表性的问题，同时提高了图像重构的精度，进一步可实现更直观和精确的下游应用。
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公开(公告)号：CN107862749B
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201711205368.1
申请日：2017-11-27
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06T19/20
Abstract: 本发明公开了一种基于滚动法向量滤波和多法向技术的点云几何细节特征去除方法，包括步骤：1)利用滚动滤波方法对点云法向量场进行滤波；2)根据滤波后的法向量场对点位置进行更新，完成细节特征去除过程。本发明利用滚动滤波方法对法向量场进行滤波，可以在去除细节特征的同时，保持物体的大尺度特征不被模糊，并采用多法向方法使其尖锐特征避免被扭曲，有助于对点云模型几何特征进行编辑，并可应用于噪声数据，具有高鲁棒性的特点，具有很好的推广前景。
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公开(公告)号：CN106202352B
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201610525746.3
申请日：2016-07-05
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F16/583 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯网络的室内家居风格与颜色搭配设计的方法，包括步骤：1)室内风格和颜色设计方案的收集；2)对下载的设计方案进行标注；3)对每类物体的颜色进行聚类；4)训练贝叶斯网络；5)为3D室内场景进行颜色推荐；6)颜色多样化调整；7)设计得到的颜色迁移到纹理上，并将纹理贴在3D场景模型上。本发明利用贝叶斯网络从优秀的室内设计方案(图片)中编码装饰风格和家具颜色搭配之间的关系，可以用于室内场景中的家具颜色搭配的设计。根据用户对装饰风格的要求，本发明的系统可以推荐出符合该风格的室内场景的家具颜色搭配，为我国城市的家装市场、3D游戏动画和虚拟现实场景提供方便快捷的效果展示，具有实际的推广价值。
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公开(公告)号：CN108665470A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201810457555.7
申请日：2018-05-14
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种交互式轮廓提取方法，包括步骤：1)建立l-d轴坐标系，以用户交互草图为初始化，建立以初始曲线为中心的l-d轴坐标系；2)局部轮廓线提取，将l-d轴坐标系中寻找局部轮廓线的过程建模为最大化能量函数的问题，并使用动态规划求解局部最优解；3)多尺度局部轮廓线集合的生成，在初始化曲线上提取不同长度密集重叠的局部轮廓线集合；4)全局轮廓线融合，使用一种基于wPCA的方法，从冗余的局部轮廓线集合中提取出一条全局轮廓线。本发明方法能够表示任意复杂的物体轮廓，并且具有准确便捷，用户交互少，运行速度快，全局轮廓线连续和平滑的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108509866A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810199612.6
申请日：2018-03-12
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种人脸轮廓提取方法，包括步骤：1)输入一张图像之后，使用人脸检测的算法提取出其中人脸的区域，并通过关键特征点定位算法找到人脸轮廓的大致区域；2)在沿着人脸轮廓的大致区域采样生成一系列稠密的正方形，将整个人脸轮廓区域包含其中；3)在每个局部正方形区域中，都提取一条抛物线引导基于梯度信息的局部轮廓曲线，构成局部轮廓曲线组成的局部结果集合；4)通过基于PCA的全局融合算法，将稠密冗余的局部轮廓曲线融合成为一条全局轮廓曲线结果，得到完整的人脸轮廓线。本发明方法具有精度高，速度快，可以全自动也可以用户交互，最后得到的人脸轮廓曲线具有像素级别的高精度，符合人脸轮廓抛物线状的特点等优点。
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公开(公告)号：CN113012268B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202110245019.2
申请日：2021-03-05
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种静态行人图像的运动动态化方法、系统、装置及介质，其中方法包括：获取两张行人图像，根据所述行人图像提取一对人体的2D姿态；根据动作相似度将一对所述2D姿态映射到3D空间，生成一对3D姿态；根据一对所述3D姿态生成一组3D运动姿态序列；将所述3D运动姿态序列进行2D投影，获得2D运动姿态序列；根据一对所述2D姿态对所述2D运动姿态序列进行优化；根据所述行人图像和优化后的2D运动姿态序列生成行人运动图像序列。本发明通过设计动作相似度对人体姿态进行2D和3D之间的映射，能够避免数据标注的人力和时间耗费，使得人体姿态的生成更加灵活，可广泛应用于图像数据处理领域。
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公开(公告)号：CN116198771A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310259079.9
申请日：2023-03-17
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的二维矩形条带包装方法，该方法考虑二维情况下，将多个矩形对象逐一包装到一个末端开口的条带中，以最小化矩形对象所达到的高度，结合天际线算法将二维矩形条带包装过程建模为马尔可夫决策过程，再通过强化学习方法训练用于二维矩形条带包装的网络模型，最终得到一种最优的包装方案。本发明利用强化学习技术，能够获取多个不同的较优解，不需要人为设计复杂的启发式规则。本发明可以应用于多种物品的包装和运输，同时还可以适应不同的环境和布局。
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公开(公告)号：CN113223124B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202110354636.6
申请日：2021-03-30
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于三维人体参数化模型的姿态迁移方法，包括：1)得到与源人物姿态和表情一致的目标人物三维人体参数化模型；2)将目标人物三维人体参数化模型不同的部位绑定不同的颜色进行渲染，得到姿态图像；3)对姿态图像进行图像操作后，得到头部以及身体姿态图；4)将头部以及身体姿态图像输入至人体部位生成模块，得到头部以及身体姿态迁移图像；5)对头部以及身体姿态迁移图像进行图像操作后，得到头部以及身体姿态迁移中间图像；6)将头部以及身体姿态迁移中间图像输入至融合模块，得到目标人物姿态迁移后的结果图像。本发明在保证结果质量的同时，减少了训练数据需求量，降低了训练数据的采集难度，加快了训练的时间。
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公开(公告)号：CN110363833B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201910499437.7
申请日：2019-06-11
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于局部稀疏表示的完全人体运动参数化表示方法，包括步骤：1)获取相对边长和二面角及其重构，即RLA及其重构；2)参数模型训练数据库合成；3)基于人体形状主成分分析PCA基进行形状参数提取；4)使用稀疏局部分解的方法提取出局部基；5)利用局部基表示不同身体部位的运动得到参数模型；6)对参数模型进行回归修正。本发明能够用统一的框架来描述身体姿态，脸部表情和手势的形状和动作变化，不仅可以捕获高质量的全身姿势，而且还能在关节扭转和复杂的手姿态恢复姿势时表现出优于现有技术的参数化人体模型。
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