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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种基于螺旋图卷积网络的全身人体模型重建方法、系统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：CN115953531B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202211596766.1，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种基于螺旋图卷积网络的全身人体模型重建方法、系统是由徐怡;樊宗强;方贤勇设计研发完成，并于2022-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于螺旋图卷积网络的全身人体模型重建方法、系统在说明书摘要公布了：本发明属于人工智能技术领域，具体涉及一种基于螺旋图卷积网络的全身人体模型重建方法、系统，以及对应的全身人体模型重建设备。该全身人体模型重建方法包括如下步骤：S1：从原始图像中提取出全身、手部关节和脸部的局部图像。S2：通过特征提取网络各局部图像对应的特征向量。S3：采用螺旋图卷积网络进行图结构处理并预测每个顶点的位置，重建出对应的局部模型。S4：按照定义的顶点序列将重建的身体模型、手部模型、人脸模型整合到一起，得到所需的包含脸部表情和手势动作的三维全身模型。本发明解决了现有现有各类方案重建人体三维模型时存在模型表面不规则不光滑、脸部和手部的特征信息不足，模型的整体表现不佳等问题。

本发明授权一种基于螺旋图卷积网络的全身人体模型重建方法、系统在权利要求书中公布了：1.一种基于螺旋图卷积网络的全身人体模型重建方法，其用于根据输入的人物的二维图像，重建出对应人物的包含脸部表情和手势动作的三维全身模型，其特征在于，所述全身人体模型重建方法包括如下步骤： S1：对输入的人物图像进行预处理，分别提取出对应人体全身、手部关节和脸部的局部图像，并将得到的身体图像、手部图像和脸部图像的尺寸统一调整为224*224； S2：将ResNet50卷积神经网络中的全连接层去除，以平均池化层输出作为最终输出，并作为所需的特征提取网络；通过预先训练的特征提取网络分别对身体图像、手部图像和脸部图像进行特征提取，得到对应的2048维的特征向量Fb、Fh、Ff； S3：基于人体各个部分的参考拓扑结构和提取特征向量，采用螺旋图卷积网络进行图结构处理并预测每个顶点的位置，重建出对应的局部模型，具体过程如下： S31：采用对应的参数化网格模型作为螺旋图卷积网络的参考拓扑结构； S32：将各局部图像提取出的特征向量嵌入到各参数化网络模型顶点中，得到含有图像特征信息的顶点特征； S33：将顶点特征输入到螺旋图卷积网络中，以螺旋卷积的方式在顶点之间进行信息传递，最后输出预测出的每个顶点的位置； S34：基于螺旋图卷积网络预测的顶点位置，在参数化网格模型中生成对应的三维局部模型；所述三维局部模型包括身体模型、手部模型和脸部模型； S4：按照SMPL-X参数化人体网格模型中定义的顶点序列将重建的身体模型、手部模型、人脸模型整合到一起，得到所需的包含脸部表情和手势动作的三维全身模型。

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