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申请/专利权人：吉林动画学院
摘要：本发明公开了一种个性化3D角色生成方法，涉及3D模型技术领域，本发明包括S1模型样本储备，建立模型训练数据库，S2数据准备，对所收集的数据样本进行数据清洗和格式转换，S3模型训练，使用深度学习方法对所收集的数据集进行训练，S4参数命令输入，导入图片数据，S5初步模型生成，使用图片转STL技术对优化后的图像进行扫描，同时导入个性化特征参数，并使用3D建模软件生成3D模型，S6模型对比重建，将所生成的模型与所输入的图像进行像素对比。本发明对所生成的初步模型通过余弦相似度算法进行相似度判定，由此可判断所生成的3D角色模型与所给的图像之间的相似度，对于相似度不合格的模型则返回重新扫描生成，由此能够提高3D角色建模的还原度。
主权项：1.一种个性化3D角色生成方法，其特征在于，包括以下步骤：S1模型样本储备，建立模型训练数据库，在模型训练数据库内收集并导入基础3D角色模型样本；S2数据准备，对所收集的数据样本进行数据清洗和格式转换，将模型数据库内的3D角色模型转换并统一为相同的格式，同时对模型数据进行重新审查和校验、删除重复信息、纠正存在的错误，处理无效值和缺失值并提供数据一致性；S3模型训练，使用深度学习方法对所收集的数据集进行训练，对数据进行分析和学习，应用机器学习算法构建机器学习模型，并对数据进行预处理、模型选择以及参数优化操作；S4参数命令输入，导入图片数据，并对图像信息进行预处理以及分析优化，对图像进行几何变换、图像增强、图像去噪、图像压缩、图像复原以及图像分割等操作；S5初步模型生成，使用图片转STL技术对优化后的图像进行扫描，同时导入个性化特征参数，并使用3D建模软件生成3D模型；S6模型对比重建，将所生成的模型与所输入的图像进行像素对比，并将相似度不合格的模型进行重新建模。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林动画学院 一种个性化3D角色生成方法
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