对称可区分的三维人体模型语义分割

摘要：

针对三维人体模型语义获取和对称区分的难题,提出一种自动的、左右可区分的三维人体模型语义分割方法.对于输入的人体模型,首先采用模板嵌入的方法提取其左右可区分的、具有语义信息的运动骨架;然后基于运动骨架确定人体模型的分割块数量,并提取各个分割块对应的关键点;再以关键点为边界约束计算模型的调和场,获取分割线的候选集;最后以关键点为聚类中心对模型进行谱聚类,利用聚类结果引导分割线的筛选,确定其中准确的分割线.该方法使骨架的语义信息可直接传递至三维人体模型的分割块,且借助骨架的结构可以控制分割块的数量.在SCAPE数据库、MPI-FAUST数据库和普林斯顿分割数据集上的结果表明,对不同形状和姿态的三维人体模型,该方法均能自动、鲁棒地实现对称可区分的语义分割.

关键词：三维人体模型、对称可区分、语义分割、调和场、谱聚类

所属期刊栏目：33

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;浙江省重点研发计划

在线出版日期：2021-07-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1064-1072