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双分支时空关键点特征增强人体姿态迁移网络 被引量：1
1
作者 冉启材 王亮军 +1 位作者 方昱春 倪兰 《中国科技论文》 CAS 北大核心 2023年第3期252-258,共7页
为了充分利用动作序列之间的先验信息以提升姿态迁移模型的性能,提出了一个基于时空图卷积的双流关键点特征增强模块,即双分支时空图姿态迁移模块(dual-branch spatial temporal graph pose transfer block,DSTG-PTB)。DSTG-PTB从高帧... 为了充分利用动作序列之间的先验信息以提升姿态迁移模型的性能,提出了一个基于时空图卷积的双流关键点特征增强模块,即双分支时空图姿态迁移模块(dual-branch spatial temporal graph pose transfer block,DSTG-PTB)。DSTG-PTB从高帧率和低帧率2个不同的分支进行特征提取。输入的关键点数据首先经过位置嵌入和速度嵌入,然后构建人体骨骼关键点的时空图,并利用时空图卷积网络挖掘动作关键点之间的关联特征,最后将2个分支的特征进行融合并嵌入现有的姿态迁移模型中。对4个序列动作数据集进行了全面的定性和定量实验分析,结果表明,所提DSTG-PTB可以有效提升姿态迁移网络的性能,生成更符合用户审美的序列图像。 展开更多
关键词 时空图卷积 姿态迁移 特征增强 图像生成
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基于孪生对抗SGAN的行人重识别研究 被引量：4
2
作者 刘仁春 孟朝晖 《电子测量技术》 2019年第15期155-160,166,共7页
针对非重叠跨摄像头下的行人重识别任务易受行人姿态多变影响的问题,提出一种基于孪生生成式对抗网络(SGAN)的行人重识别改进方法。首先,在孪生网络结构中嵌入生成式对抗网络,组成SGAN。其次,在SGAN对抗学习中利用DeeperCut模型提取骨... 针对非重叠跨摄像头下的行人重识别任务易受行人姿态多变影响的问题,提出一种基于孪生生成式对抗网络(SGAN)的行人重识别改进方法。首先,在孪生网络结构中嵌入生成式对抗网络,组成SGAN。其次,在SGAN对抗学习中利用DeeperCut模型提取骨架关键点,完成姿态迁移,并擦除与原始行人姿态相关的特征。最后,行人匹配过程脱离额外姿态特征辅助,既降低了计算量又提升了识别精度。在大型数据集Market1501和CUHK03上验证该方法的有效性,一次匹配成功率达到84.06%,平均精度均值达到86.75%,优于多数典型行人重识别方法。 展开更多
关键词 行人重识别 SGAN 姿态迁移 骨架关键点 特征擦除
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基于变形图的谱姿态迁移 被引量：2
3
作者 苏鹏 尹梦晓 +3 位作者 王宇攀 韩艳茹 杨锋 李桂清 《图学学报》 CSCD 北大核心 2019年第2期282-289,共8页
为减低谱姿态迁移结果受几何代理Cage的影响程度,提出基于变形图的谱姿态迁移方法。首先,利用优化二次误差度量方法简化源网格得到变形图,将源网格顶点以测地距离为权重用变形图顶点表示,强制源网格顶点与基于耦合准调和基的姿态迁移结... 为减低谱姿态迁移结果受几何代理Cage的影响程度,提出基于变形图的谱姿态迁移方法。首先,利用优化二次误差度量方法简化源网格得到变形图,将源网格顶点以测地距离为权重用变形图顶点表示,强制源网格顶点与基于耦合准调和基的姿态迁移结果尽可能相同,同时保持变形图的拉普拉斯坐标,获得低频姿态迁移结果,并利用嵌入变形算法对此结果进行优化;然后,通过观察找到次级姿态学习不充分的局部网格,分割出局部子网格,对这些子网格使用低频姿态迁移方法,可以学习到次级姿态。实验结果表明,在一定程度上降低了几何代理的影响,有效地提高了谱姿态迁移结果。 展开更多
关键词 姿态迁移 网格简化 嵌入变形 耦合准调和基
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针对多姿态迁移的虚拟试衣算法研究
4
作者 陈亚东 杜成虎 +1 位作者 余锋 姜明华 《武汉纺织大学学报》 2022年第1期3-9,共7页
针对人体姿态迁移结果会损失服装和人脸等大量细节,以及现有的虚拟试衣算法没有实现多姿势迁移,提出一种新的姿态迁移网络。通过设计解析图生成网络,对目标姿势的解析图进行生成,再对空间变换网络(Spatial Transformer Network, STN)扭... 针对人体姿态迁移结果会损失服装和人脸等大量细节,以及现有的虚拟试衣算法没有实现多姿势迁移,提出一种新的姿态迁移网络。通过设计解析图生成网络,对目标姿势的解析图进行生成,再对空间变换网络(Spatial Transformer Network, STN)扭曲目标服装进行正则限制,最后利用优化的融合网络对服装和人体进行融合得到最终的姿态迁移图像。实验结果表明了该方法具有较高的鲁棒性和可靠性。 展开更多
关键词 姿态迁移 虚拟试衣 解析图 空间变换网络
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融合衣物特征的人体姿态迁移方法
5
作者 李和彬 丁纪峰 《智能计算机与应用》 2022年第12期202-207,共6页
人体姿态迁移任务即将输入图片中的人物姿势转变为目标姿势,同时保证图片中衣物等外貌特征不变。本文提出了一种新型的生成式对抗网络用来生成人体姿态迁移后的图片,对抗网络的生成器使用注意力机制和风格迁移方法交替对人的外貌信息和... 人体姿态迁移任务即将输入图片中的人物姿势转变为目标姿势,同时保证图片中衣物等外貌特征不变。本文提出了一种新型的生成式对抗网络用来生成人体姿态迁移后的图片,对抗网络的生成器使用注意力机制和风格迁移方法交替对人的外貌信息和姿势信息进行更新。此外,本文较以往的研究还增加了人物衣物的平铺图片作为网络输入,以此来补充人体姿态迁移过程中可能丢失的外貌信息,网络能够使生成图片中人物所穿衣物更加接近真实样式。通过大量实验证明,本文提出的网络在量化分数上获得了更高得分,图片的肉眼观感也更真实自然。 展开更多
关键词 姿态迁移 注意力机制 生成式对抗网络
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基于自适应蒙皮变形的点云姿态迁移
6
作者 李明 尹梦晓 +2 位作者 李桂清 赵美 杨锋 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第11期1673-1683,共11页
为避免全局平滑系数的DDM在点云姿态迁移时出现撕裂、扭曲以及姿态学习不充分等问题,提出一种自适应权重蒙皮变形点云姿态迁移方法.首先利用改进的拉普拉斯收缩骨架提取方法提取源点云模型和参考点云模型的同构骨架,用聚类优化关节点位... 为避免全局平滑系数的DDM在点云姿态迁移时出现撕裂、扭曲以及姿态学习不充分等问题,提出一种自适应权重蒙皮变形点云姿态迁移方法.首先利用改进的拉普拉斯收缩骨架提取方法提取源点云模型和参考点云模型的同构骨架,用聚类优化关节点位置,并计算2个同构骨架之间的关节点的几何变换;然后根据顶点变形程度和聚类划分改进DDM的逐点平滑系数,利用骨架层次信息对源姿态进行刚性蒙皮权重绑定;最后将蒙皮问题重新表达成求解刚性变换矩阵,实现姿态迁移.在现有MPI DYNA的人体点云模型和MIT的动物点云模型上进行骨架提取与蒙皮变形实验,实验结果表明,所提方法可生成无冗余分支和关节点的同构骨架,得到细节保持良好、姿态学习较充分的目标姿态模型. 展开更多
关键词 姿态迁移 蒙皮变形 点云处理 骨架提取
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变形图驱动和变形感知的谱姿态迁移
7
作者 邹歆仪 李桂清 +2 位作者 尹梦晓 柳雨新 王宇攀 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第8期1234-1245,共12页
为了提高姿态迁移过程中网格表面形状细节的保持能力,减少分层姿态迁移的交互环节,提出变形图驱动且变形感知的自动分层谱姿态迁移方法.首先利用变形图对三维模型进行形状保持的全局低频姿态迁移;然后根据模型变形前后的特征变化自动分... 为了提高姿态迁移过程中网格表面形状细节的保持能力,减少分层姿态迁移的交互环节,提出变形图驱动且变形感知的自动分层谱姿态迁移方法.首先利用变形图对三维模型进行形状保持的全局低频姿态迁移;然后根据模型变形前后的特征变化自动分割出局部刚性块,并对它再次进行姿态迁移,直到所有局部网格的姿态得到充分迁移.通过多个例子对文中方法和Yin等方法进行了比较,实验结果表明,文中方法次级姿态迁移的次数降低38.0%,平均距离误差降低54.0%,表面积和体积的变化降低12.5%.该方法的姿态迁移较充分,在模型的形状保持上更有优势,且自动化程度较高. 展开更多
关键词 姿态迁移 网格简化 变形图 网格分割
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基于物体姿态迁移学习的机器人无序抓取方法
8
作者 段彦卉 钱堃 马旭东 《工业控制计算机》 2022年第11期93-95,共3页
采用智能机器人完成无序抓取任务(Bin-picking)已成为工业自动化的上下料场景的新型解决方案,而从散乱零件中识别目标物体并完成姿态估计是解决此类问题的关键。为解决高度自动化的工业上下料场景中的机器人无序抓取任务,借助基于物体... 采用智能机器人完成无序抓取任务(Bin-picking)已成为工业自动化的上下料场景的新型解决方案,而从散乱零件中识别目标物体并完成姿态估计是解决此类问题的关键。为解决高度自动化的工业上下料场景中的机器人无序抓取任务,借助基于物体渲染的样本合成方法,提出用于姿态估计样本的改进CycleGAN迁移模型,增加了基于物体掩码的内容一致性损失,实现了无需真实域标注和无配对样本下的姿态估计样本的跨域迁移,并提出了基于姿态迁移学习的机器人无序抓取方法,进行了无需人工标注的物体6D姿态估计,实现了高度自动化的模型训练流程和简单易用的模型部署流程。同时,该文方法经实际场景下的抓取实验证明其切实有效。 展开更多
关键词 工业机器人 机器人无序抓取 物体姿态估计 姿态迁移学习 CycleGAN
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四边形网格与三角形网格模型间的低频谱姿态迁移 被引量：1
9
作者 尹梦晓 王淋 +2 位作者 钟诚 杨锋 马玉林 《广西大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2019年第3期703-711,共9页
为使谱姿态迁移能够操纵更多类型的网格,本文研究四边形网格与三角形网格模型间的姿态迁移方法。作为变形编辑技术的一种,目前的谱姿态迁移主要在三角网格模型之间进行。本文首先对多边形网格的拉普拉斯矩阵进行特征分解,手工选取网格... 为使谱姿态迁移能够操纵更多类型的网格,本文研究四边形网格与三角形网格模型间的姿态迁移方法。作为变形编辑技术的一种,目前的谱姿态迁移主要在三角网格模型之间进行。本文首先对多边形网格的拉普拉斯矩阵进行特征分解,手工选取网格模型之间对应确定四边形网格与三角形网格之间的泛函映射,然后求解四边形与三角形网格模型的耦合准调和基,在此基础上设计并实现了四边形网格与三角网格模型之间的平凡谱姿态迁移、基于耦合准调和基的低频谱姿态迁移和基于拉普拉斯坐标投影的低频谱姿态迁移,使得在四边形网格模型之间、四边形与三角形网格模型之间均能进行低频姿态迁移。 展开更多
关键词 低频谱姿态迁移 网格编辑 耦合准调和基 拉普拉斯矩阵
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