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一种基于OpenGL和深度学习的三维人体建模方法

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本发明公开了一种基于OpenGL和深度学习的三维人体建模方法，使用深度学习模型Mask R‑CNN提取二维图像中人体图像，并通过OpenGL和标准3D人体模型相结合，重建具有个性化的三维人体模型的方法。首先采用Mask R‑CNN深度学习模型对二维图像中的人体图像进行分割，然后提取分割后所获得的人体轮廓的主要特征，最后使用OpenGL将人体轮廓图像的特征映射到3d‑max所建立的三维标准人体模型上，并在OpenGL中快速构建一个三维人体模型。本发明不仅图像处理快，而且模型生成效率高。

著录项

公开/公告号CN110648394A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-01-03

原文格式PDF
申请/专利权人南京邮电大学;
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申请/专利号CN201910888699.2
发明设计人贾柯阳;高宇;周宁宁;
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申请日2019-09-19
分类号G06T17/00(20060101);G06N3/04(20060101);
代理机构32249 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙);
代理人彭雄
地址 210000 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号
入库时间 2023-12-17 06:34:29

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-02-04

实质审查的生效 IPC(主分类):G06T17/00 申请日:20190919

实质审查的生效
2020-01-03

公开

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