【技术实现步骤摘要】
本专利技术实施例涉及数据处理领域，并且更具体地，涉及一种数据处理的方法和装置。
技术介绍
人体建模在计算机图形学和计算机视觉领域有很多应用，比如电影特效，3D游戏，虚拟现实和人机交互等等。在当前的人体建模系统中，人体点云中存在的强噪声或漏洞被引入到重建的人体模型中，导致人体模型的准确性较低，目前，还没有较为有效的方法来解决上述问题。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种数据处理的方法和装置，能够有效提高模型的准确性。第一方面提供了一种数据处理的方法，该方法包括：获取目标对象的第一重建模型；将该第一重建模型划分为M个局部块，该第一重建模型的M个局部块中不同的局部块对应于该目标对象不同的部位，该不同部位用不同的部位名称表示，M为大于1的正整数；获取N个目标对象样本对齐模型，每个目标对象样本对齐模型的姿势对应的姿势参数与该第一重建模型的姿势对应的姿势参数相同，且该每个目标对象样本对齐模型包括M个局部块，其中，该每个目标对象样本对齐模型的第i个局部块与该第一重建模型的第i个局部块对应于该目标对象的用同一个部位名称所表示的部位，该每个目标对象样本对齐模型的第i个局部块与该第一重建模型的第i个局部块对齐，N为正整数，i为1,…,M；使用该N个目标对象样本对齐模型来逼近该第一重建模型，从而确定该目标对象的包括M个局部块的第二重建模型，该第二重建模型的第i个局部
块是由该每个目标对象样本对齐模型的第i个局部块确定得到的，i为1,…,M。结合第一方面，在第一方面的第一种可能的实现方式中，使用该N个目标对象样本对齐模型来逼近该第一重建模型，从而确定该目标对象的...
【技术保护点】
一种数据处理的方法，其特征在于，包括：获取目标对象的第一重建模型；将所述第一重建模型划分为M个局部块，所述第一重建模型的M个局部块中不同的局部块对应于所述目标对象不同的部位，所述不同部位用不同的部位名称表示，M为大于1的正整数；获取N个目标对象样本对齐模型，每个目标对象样本对齐模型的姿势对应的姿势参数与所述第一重建模型的姿势对应的姿势参数相同，且所述每个目标对象样本对齐模型包括M个局部块，其中，所述每个目标对象样本对齐模型的第i个局部块与所述第一重建模型的第i个局部块对应于所述目标对象的用同一个部位名称所表示的部位，所述每个目标对象样本对齐模型的第i个局部块与所述第一重建模型的第i个局部块对齐，N为正整数，i为1,…,M；使用所述N个目标对象样本对齐模型来逼近所述第一重建模型，从而确定所述目标对象的包括M个局部块的第二重建模型，所述第二重建模型的第i个局部块是由所述每个目标对象样本对齐模型的第i个局部块确定得到的。
【技术特征摘要】
1.一种数据处理的方法，其特征在于，包括：获取目标对象的第一重建模型；将所述第一重建模型划分为M个局部块，所述第一重建模型的M个局部块中不同的局部块对应于所述目标对象不同的部位，所述不同部位用不同的部位名称表示，M为大于1的正整数；获取N个目标对象样本对齐模型，每个目标对象样本对齐模型的姿势对应的姿势参数与所述第一重建模型的姿势对应的姿势参数相同，且所述每个目标对象样本对齐模型包括M个局部块，其中，所述每个目标对象样本对齐模型的第i个局部块与所述第一重建模型的第i个局部块对应于所述目标对象的用同一个部位名称所表示的部位，所述每个目标对象样本对齐模型的第i个局部块与所述第一重建模型的第i个局部块对齐，N为正整数，i为1,…,M；使用所述N个目标对象样本对齐模型来逼近所述第一重建模型，从而确定所述目标对象的包括M个局部块的第二重建模型，所述第二重建模型的第i个局部块是由所述每个目标对象样本对齐模型的第i个局部块确定得到的。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述使用所述N个目标对象样本对齐模型来逼近所述第一重建模型，从而确定所述目标对象的包括M个局部块的第二重建模型，包括：根据以下公式，获取所述第二重建模型：Ki＝Bici+μi(i＝1,...,M)其中，Ki为所述第二重建模型的M个局部块中的第i个局部块，Bi为由所述N个目标对象样本对齐模型的第i个局部块组成的基，μi为所述N个目标对象样本对齐模型的第i个局部块的顶点坐标的平均值，ci是Bi的系数向量，其中，获得ci的公式包括： C = Δ arg min C ( Σ i = 1 M | | B i c i + μ i - V i | | 2 2 + β Σ ( i , j ∈ Γ ) | | B ij c i + μ ij - B ji c j - μ ji | | 2 2 ) , ]]>或s.t.ci＞0(i＝1,...,M) C = Δ arg min C ( Σ i = 1 M | | B i c i + μ i - V i | | 2 2 + β Σ ( i , j ) ∈ Γ | | B ij c i + μ ij - B ji c j - μ ji | | 2 2 + λ Σ i = 1 M | | c i | | 1 ) ; ]]>s.t.ci＞0(i＝1,...,M)其中，C＝[c1,c2,...,cM]T，Vi为所述第一重建模型的第i个局部块，Γ为所述每个目标对象样本对齐模型的M个局部块中相邻的局部块的集合，(i,j)∈Γ表示所述每个目标对象样本对齐模型的第j个局部块为与所述每个目标对象样本对齐模型的第i个局部块相邻的局部块，Bj为由所述每个目标对象样本对齐模型的第j个局部块组成的基，Bij用于表达所述每个目标对象样本对齐模型的第i个局部块与第j个局部块在彼此连接处的边界顶点，且Bij为Bi的子集，μij为Bij的平均值，Bji用于表达所述每个目标对象样本对齐模型的第j个局部块与第i个局部块在彼此连接处的边界顶点，Bji为Bj的子集，μji为Bji的平均值，β为权重，λ为权重，|| ||1为L1范式，|| ||2为L2范式。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述第一重建模型的M个局部块中相邻的局部块在彼此连接处具有共享的边界顶点。4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述获取目标对象的第一重建模型，包括：获取所述目标对象的目标对象点云数据；获取所述目标对象的模板模型，所述模板模型为描述所述目标对象在预设的标准姿势下的标准目标对象点云数据的模型；确定所述目标对象点云数据与所述模板模型的点对应关系；基于骨架驱动变形技术以及所述点对应关系，估计所述目标对象点云数据相对于所述模板模型的姿势变化参数；利用所述目标对象点云数据相对于所述模板模型的姿势变化参数，将所述模板模型变形为与所述目标对象点云数据具备相同姿势的所述第一重建模型。5.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述获取目标对象的第一重建模型，包括：获取所述目标对象的目标对象点云数据；获取所述目标对象的模板模型，所述模板模型为描述所述目标对象在预设的标准姿势下的标准目标对象点云数据的模型；确定所述目标对象点云数据与所述模板模型的点对应关系；基于骨架驱动变形技术以及所述点对应关系，估计所述目标对象点云数据相对于所述模板模型的姿势变化参数；利用所述目标对象点云数据相对于所述模板模型的姿势变化参数，将所述模板模型变形为与所述目标对象点云数据具备相同姿势的骨架变形模型，使得所述骨架变形模型与所述目标对象点云数据对齐；基于网格变形技术对所述骨架变形模型进行变形，获得所述第一重建模型，使得所述第一重建模型与所述目标对象点云数据的形状匹配。6.根据权利要求1至5所述的方法，其特征在于，所述获取N个目标对象样本对齐模型，包括：从预设的目标对象数据库中获取N个目标对象样本模型；基于骨架驱动变形技术，根据所述第一重建模型的姿势参数，将所述N个目标对象样本模型变形为与所述第一重建模型对应于相同的姿势参数的N个目标对象样本骨架变形模型；将每个目标对象样本骨架变形模型划分为M个局部块，所述每个目标对象样本骨架变形模型的第i个局部块与所述第一重建模型的第i个局部块对应于所述目标对象的用同一个部位名称表示的部位；通过对所述每个目标对象样本骨架变形模型的第i个局部块进行旋转、平移和缩放中的至少一种变换，从而获得所述N个目标对象样本对齐模型，其中，每个目标对象样本对齐模型的第i个局部块在经过所述旋转、平移和缩放中的至少一种变换后与所述第一重建模型的第i个局部块对齐，i为1,2，…，M。7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：对所述第二重建模型进行平滑优化处理。8.一种数据处理的装置，其特征在于，包括：第一获取模块，用于获取目标对象的第一重建模型；划分模块，用于将所述获取模块获取的所述第一重建模型划分为M个局部块，所述第一重建模型的M个局部块中不同的局部块对应于所述目标对象不同的部位，所述不同部位用不同的部位名称表示，M为大于1的正整数；第二获取模块，用于获取N个目标对象...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈子冲，章国锋，王康侃，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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