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一种基于深度学习的人体反向动力学求解方法、装置

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本申请提出一种基于深度学习的人体反向动力学求解方法：对获取到的目标的人体末端关节的坐标，首先利用深度全连接网络补全全身关节的坐标，之后根据全身关节的坐标利用深度全连接网络估计出人体的姿态，再判断估计出的人体的末端关节的坐标对应的位置与输入中要求达到的人体的末端关节的坐标对应的位置之间的误差是否达到设定的精度，若达到则进行渲染，否则利用循环坐标下降算法将姿态进行更新，并且重新判断直至渲染成功。本申请不限制根节点全局旋转，可以估计全局旋转，并通过循环坐标下降算法优化预估的姿态，从而使得最终得到的姿态更加自然、不失真，同时可以将得到的姿态实时渲染，得到渲染结果。

著录项

公开/公告号CN113643419A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-11-12

原文格式PDF
申请/专利权人清华大学;
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申请/专利号CN202110723970.4
发明设计人徐枫;伊昕宇;
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申请日2021-06-29
分类号G06T17/00(20060101);G06T15/00(20110101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构11201 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人张梦瑶
地址 100084 北京市海淀区清华园
入库时间 2023-06-19 13:13:51

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