[發明專利]基于計算機視覺智能技術的人體三維建模及測量方法

在審

• 申請號: 202010639215.3
• 申請日: 2020-07-06
• 公開（公告）號: CN111784824A
• 公開（公告）日: 2020-10-16
• 發明（設計）人: 許忠慧
• 申請（專利權）人: 許忠慧
• 主分類號: G06T17/00
• 分類號: G06T17/00;G06N3/04;G06N3/08;G01B11/24
• 代理公司: 深圳紫晴專利代理事務所(普通合伙) 44646
• 代理人: 雒盛林

本發明公開了基于計算機視覺智能技術的人體三維建模及測量方法，具體包括人體體型建模；將樣本表示為人體數學模型；利用深度學習技術學習二維平面照片到三維人體模型的映射和空間曲面走線到量體尺寸四個步驟。本發明屬于計算機技術領域，具體是提供了基于計算機視覺智能技術的人體三維建模及測量方法，該方法通過單張二維平面照片即可實現人體體型的拍照量體，不需再使用正面和側面雙面照片，并利用深度學習技術實現從二維平面照片到三維人體模型的映射，替代了傳統的簡單提取人體輪廓，通過固定編號三維空間點序列以計算量體數據，而不是利用幾何特征去尋找量體路徑，采用真正的專有中國大陸各地人體數據，而不是利用歐美的人體模特數據庫。

技術領域

本發明屬于計算機技術領域，具體是指基于計算機視覺智能技術的人體三維建模及測量方法。

背景技術

服裝行業從規模化、模式化過渡到個性化、定制化，由此整個產業鏈走向智能化是必然的選擇。目前，作為服裝產業智能化的重要一環，智能量體是急需突破的瓶頸。

傳統的裁縫式手工量體，基于皮尺，依賴于個人經驗加適當松量，且每個人量的結果都不一樣，不具備規模效應，對現代制衣工業而言，二十年前的國標已經不能滿足當前人群的尺碼要求，特別是對于定制來說，必須要實現人體的精準測量。

自2016年起興起的深度學習技術，引領了一波人工智能落地大發展的浪潮。以深度神經網絡為基礎的各項人工智能技術，已經在圖像處理、語音識別、圍棋、自動駕駛、機器人等行業證明了其遠超過人類的能力。特別是圖像處理領域，出現了從2維向3維甚至4維空間拓展的技術趨勢。利用深度學習技術進行人體三維重建，已經逐步走向實用化。當人體三維模型建立之后，各種服裝定制所需的量體數據就自然呼之欲出。

自動量體技術，服裝界已經探索多年。近年來出現了一些利用各種計算機技術進行智能量體的嘗試：(1)多點掃描儀技術——利用激光或者高頻無線電波，采取多點發射計算反射距離以獲取人體表面各項曲面參數建模后截取制衣所需的各項量體指標；該方法需要一個占地面積較大的專用掃描儀組件，且需要被測量者盡可能凈體測量(至少需要穿緊身衣)，精度較高，成本高昂，易用性差，用戶體驗不佳；目前僅在服飾品牌門店架設以獲取上門目標客戶的量體數據；(2)特征點視覺估計技術——被測量者穿上專門設計的樣衣，樣衣上用各種預先設計好的特征點標明人體各個關鍵點位，再用相機拍攝后進行圖像識別和分析，尺度變換后可對人體進行建模。該方法中樣衣的選擇難以推廣普適，對拍攝條件有一定要求，且量體周期較長，需要郵寄樣衣，用戶體驗不佳；目前僅在日本等少數地區有商業化運作，且多以失敗告終；(3)計算機視覺智能技術——利用最新的計算機人工智能視覺識別技術，多角度把人體識別出來后，在空間嘗試恢復人體建模，然后截取相應的制衣參數。該技術目前需要人體多角度嚴格按照一定姿勢要求拍攝，且需要大量樣本將人體模板化，然后進行模版匹配，再得到量體參數，目前看精度還未能達到足夠商用，對各種人體穿衣后的取模效果也不能保證一致性，大多數方法均需要至少2張照片，正面和側面，且對被測量者穿衣有一定的緊身要求以保證精度，用戶體驗達不到商業落地級別。

業內普遍共識，目前還缺乏真正有效便捷的商業級別人體測量技術。有鑒于此，本發明致力于實現一種基于手機拍照實現的智能量體技術，一次拍照，無需脫衣或者緊身穿衣要求，無需外部電子設備輔助，方便快捷，非常適合于目前的電商平臺類線上定制業務，也非常適合于廣大線下服裝門店的現場量體需求，具有最佳的用戶體驗和技術實施性價比。

現有技術中，采取正面、側面拍兩張手機照片的方式，然后用這兩個不同視角空間截面的幾何尺寸數據，去擬合匹配事先建好的人體模型。該方法將所有人體近似為不同橢圓柱的組合，然后用大量凈體測量數據抽取出人體模型，歸結為一個個不同體型的模版，這樣拍照后利用人工智能的圖片摳取技術(matting)勾勒出人體的凈體，然后用傳統的神經網絡學習技術適配到前述的模版上去，最后用幾何原理計算各項人體測量指標，就得到了量體數據。具體技術原理如下：