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公开(公告)号：CN110335342A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910504554.8
申请日：2019-06-12
Applicant: 清华大学 , 中科恒运股份有限公司
Abstract: 本发明提出了一种用于沉浸式模拟器的手部模型实时生成方法，包括以下步骤：S1、采集含有手部数据的彩色图像和深度图，分析所述深度图的连续性和连通性，获取近景连通图；S2、利用椭圆皮肤模型分析所述彩色图像，获取具有皮肤特征的连通图；S3、将所述近景连通图和具有皮肤特征的连通图做交运算，获得包括一个或多个重叠区域的重叠连通图；S4、根据有效条件从重叠连通图中选取有效手部区域，并进行手部数据填补；S5、利用有效手部区域内的数据构建三角网格，生成手部轻量级三维模型。本发明方法能够实时获取轻量化人手模型，计算量较小，成本较低，易于推广使用。
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公开(公告)号：CN110335342B
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN201910504554.8
申请日：2019-06-12
Applicant: 清华大学 , 中科恒运股份有限公司
Abstract: 本发明提出了一种用于沉浸式模拟器的手部模型实时生成方法，包括以下步骤：S1、采集含有手部数据的彩色图像和深度图，分析所述深度图的连续性和连通性，获取近景连通图；S2、利用椭圆皮肤模型分析所述彩色图像，获取具有皮肤特征的连通图；S3、将所述近景连通图和具有皮肤特征的连通图做交运算，获得包括一个或多个重叠区域的重叠连通图；S4、根据有效条件从重叠连通图中选取有效手部区域，并进行手部数据填补；S5、利用有效手部区域内的数据构建三角网格，生成手部轻量级三维模型。本发明方法能够实时获取轻量化人手模型，计算量较小，成本较低，易于推广使用。
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公开(公告)号：CN108711185B
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201810460091.5
申请日：2018-05-15
Applicant: 清华大学 , 清华大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公开了一种联合刚性运动和非刚性形变的三维重建方法及装置，其中，方法包括：对目标对象进行基于深度相机的拍摄得到单张深度图像；通过三维骨架提取算法对深度点云进行三维骨架提取；获取三维点云和重建模型顶点之间的匹配点对；根据匹配点对和三维骨架信息建立能量函数，并求解重建模型上每一个顶点的非刚性运动位置变换参数并优化对象骨架参数；对能量函数进行GPU优化求解，以获得每个表面顶点的非刚性形变，并根据求解结果将前一帧的重建三维模型进行形变，使得形变模型与当前帧三维点云进行对齐；获得当前帧的更新后的模型，以进入下一帧的迭代。该方法可以有效提高重建的实时性、鲁棒性和准确性，扩展性强，简单易实现。
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公开(公告)号：CN108665537B
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN201810460079.4
申请日：2018-05-15
Applicant: 清华大学 , 清华大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公开了一种联合优化人体体态与外观模型的三维重建方法及系统，其中，方法包括以下步骤：对人体进行深度图拍摄，以得到单张深度图像；将单张深度图像变换为三维点云，并获取三维点云和重建模型顶点及参数化人体模型顶点之间的匹配点对；根据匹配点对建立能量函数，并共同求解重建模型上每一个顶点的非刚性运动位置变换参数和参数化人体体态模型参数；对能量函数进行求解，并根据求解结果将重建模型与三维点云进行对齐；通过深度图更新和补全对齐后的模型，以进行实时人体动态三维重建。该方法可以有效提高重建的实时性、鲁棒性和准确性，扩展性强，简单易实现。
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公开(公告)号：CN108665537A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201810460079.4
申请日：2018-05-15
Applicant: 清华大学 , 清华大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公开了一种联合优化人体体态与外观模型的三维重建方法及系统，其中，方法包括以下步骤：对人体进行深度图拍摄，以得到单张深度图像；将单张深度图像变换为三维点云，并获取三维点云和重建模型顶点及参数化人体模型顶点之间的匹配点对；根据匹配点对建立能量函数，并共同求解重建模型上每一个顶点的非刚性运动位置变换参数和参数化人体体态模型参数；对能量函数进行求解，并根据求解结果将重建模型与三维点云进行对齐；通过深度图更新和补全对齐后的模型，以进行实时人体动态三维重建。该方法可以有效提高重建的实时性、鲁棒性和准确性，扩展性强，简单易实现。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108711185A
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201810460091.5
申请日：2018-05-15
Applicant: 清华大学 , 清华大学深圳研究生院
CPC classification number: G06T17/00 , G06T7/521 , G06T2207/10012
Abstract: 本发明公开了一种联合刚性运动和非刚性形变的三维重建方法及装置，其中，方法包括：对目标对象进行基于深度相机的拍摄得到单张深度图像；通过三维骨架提取算法对深度点云进行三维骨架提取；获取三维点云和重建模型顶点之间的匹配点对；根据匹配点对和三维骨架信息建立能量函数，并求解重建模型上每一个顶点的非刚性运动位置变换参数并优化对象骨架参数；对能量函数进行GPU优化求解，以获得每个表面顶点的非刚性形变，并根据求解结果将前一帧的重建三维模型进行形变，使得形变模型与当前帧三维点云进行对齐；获得当前帧的更新后的模型，以进入下一帧的迭代。该方法可以有效提高重建的实时性、鲁棒性和准确性，扩展性强，简单易实现。
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公开(公告)号：CN115105075B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202210538724.6
申请日：2022-05-17
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请公开了一种抽动障碍检测方法及装置，其中，方法包括：获取患者的抽动障碍的时序信息；提取时序信息的至少一个人体三维形变特征；以及将至少一个人体三维形变特征输入至预先构建的抽动障碍检测模型，得到至少一个抽动障碍表现特征，并根据至少一个抽动障碍表现特征评估患者的实际病情，其中，抽动障碍检测模型基于患者的三维重建结果构建得到。由此，解决了相关技术的抽动障碍程度评估结果受患者意志、情绪等状态影响较大，无法体现患者的真实状态，从而影响后续治疗的问题。
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公开(公告)号：CN114299206B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202111672607.0
申请日：2021-12-31
Applicant: 清华大学 , OPPO广东移动通信有限公司
Abstract: 本申请公开了一种三维卡通人脸生成方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机图形学技术领域。该方法包括：根据二维真实人脸图像获取三维卡通人脸网格模型；根据所述二维真实人脸图像获取三维卡通人脸纹理贴图；基于所述三维卡通人脸网格模型以及所述三维卡通人脸纹理贴图获取三维卡通人脸。本方法实现了能够根据真实人脸图像生成三维卡通人脸，使得生成的三维卡通人脸具有明显的输入人脸的个性化特征，并且，为三维卡通人脸生成了对应的纹理贴图，使得生成的三维卡通人脸较为美观，提升用户体验。
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公开(公告)号：CN115100217B
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202210495089.8
申请日：2022-05-07
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请涉及头颈部CT影像中脑部区域的提取方法技术领域，特别涉及一种头颈部CT影像中脑部区域的提取方法、装置、设备及介质，其中，方法包括：获取待提取头颈部的实际CT影像；建立参考CT影像与实际CT影像之间的三维变化关系，并基于三维变化关系将参考CT影像的脑部区域标注结果变化至实际CT影像中，得到实际CT影像的脑部区域标注结果；根据实际CT影像的脑部区域标注结果从实际CT影像中提取待提取头颈部的实际脑部区域影像。由此，本申请实施例可以使用灌水算法可以将颅骨内所有脑组织区域提取出来，提取结果完整，且可以使用膨胀、腐蚀等操作对于颅骨缺损、颅骨薄的情况也可以去除脑外组织，提升鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118587752A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202310198171.9
申请日：2023-03-02
Applicant: 南京欧珀软件科技有限公司 , 清华大学
Abstract: 本申请公开了一种人脸重建方法、模型训练方法及相关装置，应用于电子设备，电子设备包括人脸重建模型，人脸重建模型包括第一有监督人脸重建模型和第二有监督人脸重建模型，方法包括：获取目标人脸数据集；在目标人脸数据集包括二维人脸数据和三维人脸数据时，将目标人脸数据集进行特征提取，得到第一图像特征和第二图像特征；将第一图像特征输入到第一有监督人脸重建模型，得到第一人脸重建结果；将第二图像特征输入到第二有监督人脸重建模型，得到第二人脸重建结果；根据第一人脸重建结果和第二人脸重建结果确定第一最终人脸重建结果。采用本申请实施例能够提供一种既能够应用于移动端又具备高质量的人脸重建方式。
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