-
公开(公告)号：CN111467131A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010363665.4
申请日：2020-04-30
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种3D打印定制护目镜框的自动设计方法，包括以下步骤：(1)获取用户的三维人脸模型；(2)在三维人脸模型对应的佩戴位置生成镜框；(3)将镜框背部的边沿朝三维人脸模型的脸部方向进行拉伸形变，使镜框背部的边沿与三维人脸模型的脸部轮廓相吻合。本发明能够使生成的护目镜佩戴起来更为舒适、服帖。
-
公开(公告)号：CN109448083A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811148661.3
申请日：2018-09-29
Applicant: 浙江大学 , 杭州相芯科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种从单幅图像生成人脸动画的方法。该方法主要分为四个步骤：图像中人脸特征点生成、图像全局二维形变、人脸区域细节的优化、口腔区域纹理的生成。本发明可以根据人脸特征点变化实时地生成人脸动画，动画质量达到当前最先进的人脸图像动画技术的水平。本发明可以用在一系列应用中，如人脸图像编辑，基于单幅图像的肖像动画生成，以及视频中人脸表情的编辑。
-
公开(公告)号：CN105913492B
公开(公告)日：2019-03-05
申请号：CN201610210981.1
申请日：2016-04-06
Applicant: 浙江大学 , 联想(北京)有限公司
Abstract: 本发明公布了一种RGBD图像中物体形状的补全方法，该方法采用单幅RGBD图像中预分割出的物体作为输入，借助数据库中的同类别三维模型计算估计出初步的完整形状，然后通过基于体块匹配的优化算法计算得到最优的完整形状；本发明简化了三维数据采集的复杂流程，用户不再需要手持RGBD相机围绕物体进行多次扫描，而只需像拍摄照片一样按一个按钮即可；本发明的方法在后台可以将用户拍摄的单幅RGBD图像的数据进行自动补全，补全后的物体形状不仅从全局外观上符合用户预期，而且局部细节也和RGBD图像中可见部分的细节保持一致。
-
公开(公告)号：CN108805977A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810576253.1
申请日：2018-06-06
Applicant: 浙江大学
CPC classification number: G06T17/00 , G06N3/0454 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于单张人脸图片的人脸三维重建方法，该方法基于端到端卷积神经网络，为了充分发挥深度卷积神经网络的能力，将人脸三维模型编码到二维点坐标图，并且提出了一种新的更适合人脸重建的损失函数，可以直接使用一个轻量级的端到端网络来学习和预测。同时，该算法还能进行人脸对齐，得到准确的三维人脸关键点坐标。在多个公开的人脸数据集上的对比实验表明，本发明仅使用单张人脸图片就可以重建出准确的人脸三维模型。相比于已有的人脸重建方法，本发明提出的方法在精度和速度上都有较大的提升。
-
公开(公告)号：CN105946205B
公开(公告)日：2018-04-03
申请号：CN201610333027.1
申请日：2016-05-18
Applicant: 浙江大学 , 联想(北京)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种可计算的彩色纹理热塑成型方法，本发明首先将数字化模型作为模具，对真空热塑成型的过程进行虚拟仿真，然后根据仿真结果计算出预形变图案并将其打印在塑料片上；再通过对抽真空过程的仿真，在模具上设置排气孔，在模具底部设置定位销孔，并通过3D打印制作出带有排气孔和定位销孔的模具；将塑料片和模具固定在真空成型机上，并通过定位销使模具与塑料片图案精确对齐；最后经过真空热塑成型，带有彩色纹理的塑料片就贴在了模具的表面，形成与数字化模型相同形状和纹理的实物模型。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104866861B
公开(公告)日：2018-01-30
申请号：CN201510163379.2
申请日：2015-04-08
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Kinect设备的材质外观采集方法，该方法利用单个微软体感设备Kinect来采集某物体的材质外观，最终获得该物体随位置、光照以及观察角度不同而变化的六维外观函数，物体各个位置的法向量和采集物体时周围的环境光照。该方法包括三个步骤：物体几何与RGB图像的采集，对物体法向量、双向反射分布函数（BRDF）、相机方位和环境光照的联合优化和后处理。本发明不使用专业或昂贵的采集设备，只需要普通的Kinect设备，即可采集非平面物体的表面材质与法向量以及被测物体所处的环境光照。
-
公开(公告)号：CN107146251A
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201710193356.5
申请日：2017-03-28
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T7/68
Abstract: 本发明公开了一种三维人脸模型的对称性分析方法，该方法通过对输入人脸模型进行采样，并对采样结果进行配对进而得到对称特征；再对所得对称特征进行提取和聚类，进而得出模型所存在的对称性关系。本发明通过在特征提取时添加PCA约束，在计算资源有限的情况下有效地提升了初始采样点的最大数量；通过改进对称特征的提取方法，提升了聚类结果的有效性；通过在特征‑网格重匹配时添加松弛因子，在保证结果稳定性的同时将匹配延伸到了整个模型。在Kinect采集并使用KinectFusion重建的人脸模型上，进行了测试并验证了方法的有效性。
-
公开(公告)号：CN103942090B
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201410146159.4
申请日：2014-04-11
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种数据驱动的实时头发运动仿真方法，该方法包括如下步骤：基于预先设定的多段运动序列，对目标头发模型进行离线的高精度运动仿真，并进行预处理得到训练运动数据；构建表示头发发丝之间运动关系的运动相似图，并通过图割方法进行聚类并优化选取最佳代表发丝；通过能量优化方法优化得到蒙皮权重表示的运动简化模型；以实时采集得到的角色运动数据为驱动，基于生成的头发运动简化模型实现高质量的实时头发运动效果。本发明可在大大减少运动仿真计算耗时的同时达到与完全离线仿真类似的效果，可对发丝数量超过十万的角色发型实现实时的高质量运动仿真，效果优于现有方法，且具有通用性强、使用简便等优点。
-
公开(公告)号：CN106023288A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610331428.3
申请日：2016-05-18
Applicant: 浙江大学 , 联想(北京)有限公司
IPC: G06T13/40
Abstract: 本发明公开了一种基于图像的动态替身构造方法，该方法首先进行数据采集和预处理：使用普通的网络摄像头，采集用户的一系列设定动作表情的人脸图像，并对这些图像进行分割、特征点标定等预处理工作；然后基于处理后的图像，生成用户的人脸融合模型和头发形变模型，继而得到用户基于图像的替身表达；在实时人脸动画驱动过程中，根据跟踪得到的人脸动作表情参数，驱动替身表达生成对应的人脸和头发几何；最后基于得到的人脸和头发几何，映射采集图像，并将映射后的图像根据图像置信度进行融合，生成真实的人脸动画图像。利用本发明生成得到的人脸动画结果，具有高真实感、表现力强、细节丰富、还原度高等特点。
-
公开(公告)号：CN105956995A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610244605.4
申请日：2016-04-19
Applicant: 浙江大学 , 联想(北京)有限公司
CPC classification number: G06T3/0012 , G06T2207/10016 , G06T2207/20101 , G06T2207/30201
Abstract: 本发明公开了一种基于实时视频本征分解的人脸外观编辑方法，在视频播放之前，用户先在参考人脸图像的本征albedo层和shading层做编辑；在视频播放时，这些编辑会被实时传递到视频流的人脸对应的层上。该技术主要分为如下三个步骤：参考人脸图像的处理、视频流的实时本征分解、和视频流的人脸外观编辑。本发明首次提出了在实时视频中进行本征分解的技术，利用此技术可以在实时视频中实现多种人脸外观编辑，如去除人脸皱纹，改变环境光照，色调传递等。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
135
records
(took 0.03 seconds)
