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龙图腾网获悉上海科技大学申请的专利一种将回归与优化结合的三维人体参数化模型估计方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116051750B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310081008.4，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种将回归与优化结合的三维人体参数化模型估计方法是由汪婧雅;张锯泽;石野设计研发完成，并于2023-01-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种将回归与优化结合的三维人体参数化模型估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种将回归与优化结合的三维人体参数化模型估计方法，通过使用三维人体关节作为桥梁把三维人体参数化模型估计这个任务中常用到的回归算法跟优化算法结合了起来。为了发挥了各自的特长，本发明分别使用回归算法对三维人体关节关键点进行神经网络回归和优化算法对预测的三维人体关节关键点进行逆向动力学求解。该优化分支在神经网络里实现一步步迭代求解，并且作为其中一个层，即优化层。通过设计的优化算法，我们所设计的逆向运动学优化层可以同神经网络一同训练并且将优化结果通过梯度回传来训练神经网络的参数。从而达到端到端三维人体参数化模型估计的效果。

本发明授权一种将回归与优化结合的三维人体参数化模型估计方法在权利要求书中公布了：1.一种将回归与优化结合的三维人体参数化模型估计方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：对一张给定的图片进行裁剪处理，使得裁剪后的图片中只包含一个人； 步骤2：将上一步获得的数据输入工作模型，该工作模型包括骨干网络和多个头部网络，其中： 骨干网络用于对输入工作模型的数据进行特征提取得到多个头部网络共享的特征张量； 多个头部网络包括扭转角头部网络、形状参数头部网络以及三维关节头部网络分别用于获得扭转角φ、形状参数β以及三维关节坐标P的预测值，pk表示人体参数模型中的第k个关键关节，K表示人体参数模型中关键关节的总数，该人体参数模型提供了一个可微函数Mθ,β，θ为关键关节的相对轴角； 步骤3：使用罗德里格斯公式将相对轴角θ转换为相对旋转矩阵其中，pari表示第i个关键关节的父关节，Rpari,i表示相对于其父关节的第i个局部旋转矩阵； 将第i个关键关节的全局旋转矩阵表示为Ri，则Ri从相对旋转矩阵递归计算为： Ri＝RpariRpari,i 式中，Rpari表示i个关键关节的父关节旋转矩阵； 步骤4：将全局旋转矩阵Ri分解为扭曲旋转Rtw和摆动旋转Rsw，则有： 式中：αi表示第i个关键关节旋转的摆动旋转角；φi表示第i个关键关节旋转的扭转角，由工作模型预测得到； 其中，骨盆关节和叶关节不包括在上述扭摆分解中，使用脊柱子关节、左髋关节和右髋关节进行闭式求解； 步骤5：除去骨盆关节和叶关节，应用步骤4所记载的扭摆分解，将前向动力学过程定义为： Q＝FKRswα；Rtwφ,T,P:＝fα 其中，Q表示从人体参数模型输出重建的三维人体关节，α表示摆动旋转角，f·表示用于简化表示的正向模型算子，FK·表示正向运动学过程； 步骤6：将优化目标函数表示为： 通过多次迭代使得优化目标函数收敛，从而获得摆动旋转角的局部最优值α*，其中： 第k次迭代时获得的摆动旋转角αk＝αk-1+Δαk，Δαk为第k次迭代获得的在αk-1处的高斯-牛顿方向，并有： 式中：Jk-1表示从第k-1次迭代计算的雅可比矩阵，雅可比矩阵Jk-1与摆动旋转角α、扭转旋转Rtw、静止姿势T和三维关节坐标P的预测值的输入相关联并且可微；σ是一个常数项；I是3x3单位矩阵；ΔPk-1＝P-fαk-1表示残差项。

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