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申请/专利权人：华东师范大学
摘要：本发明公开了一种儿童手绘形象的动作自动重定向方法，该方法包括三个步骤：儿童手绘形象提取：构建手绘形象提取模型算法，将手绘形象和人物关节点从儿童手绘画中提取出来；视频动作提取：将视频中的动作数据提取出来，以BVH的格式保存；儿童手绘角色动作重定向：将提取出来的动作捕捉数据，经过一系列动作重定向算法，迁移到提取出来的儿童手绘形象上去。本发明实现了将视频片段中的人物动作自动地重定向到儿童手绘角色形象上。
主权项：1.一种儿童手绘形象的动作自动重定向方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：儿童手绘形象提取构建基于显著性检测的形象提取模型，对输入的儿童手绘画进行显著性目标提取，得到目标形象掩码，然后使用儿童手绘人体形象关节点检测模型进行关节点检测，得到确定了关节点信息的儿童手绘形象；步骤2：视频动作提取对输入的人物运动视频进行人体姿态估计，得到姿态运动信息，然后对姿态运动信息进行归一化处理，得到BVH文件；步骤3：儿童手绘角色动作重定向将从视频中提取到的姿态运动信息与原手绘形象的关节点信息进行自动关节点映射，使用基于PCA的投影算法将三维姿态信息投影到二维，最后使用基于ARAP算法进行蒙皮，将从视频中提取到的动作重定向到儿童手绘形象上；其中：步骤1所述构建基于显著性检测的形象提取模型，具体包括：构建模型：将深层嵌套U型网络U2-Net架构作为模型的基础架构，自定义层级数和每一层的通道数，构建由5个编码器和4个解码器的U2-Net结构模型，每个编码器和解码器的中间层通道数为16，输出层通道数为64，让模型能够兼顾分割效率和分割效果；构建数据集：对儿童手绘角色画样本进行标注，从儿童手绘画照片中标注出属于角色形象的像素部分，对标注好的所有数据，按照2∶1划分出训练集和测试集；在训练的过程中，采用Adam优化器，使用二元交叉熵损失函数，计算每个尺度下的损失函数叠加，经过至少500次的迭代，得到能够准确将儿童手绘形象提取出来的形象提取模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华东师范大学 一种儿童手绘形象的动作自动重定向方法
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