用于服装虚拟试穿的人体姿势变换方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及用于服装虚拟试穿的人体姿势变换方法，包括：分别采集试穿的人体和准备试穿的服装的图像，得到人体图像和目标服装图像；利用语义分割神经网络对人体图像进行语义分割；利用沙漏型卷积神经网络提取人体图像中的姿势点；结合姿势点图和目标服装，采用样条插值算法对目标服装进行多个试穿姿势的扭曲变换，得到具姿势变换的目标服装；采用生成对抗网络对具姿势变换的目标服装和人体图像进行融合，得到试穿服装的人体效果图。本发明专利技术还公开了相应的人体姿势变换系统。本发明专利技术可进行各种各样服装的虚拟试穿，并展示不同姿态的试穿效果，便于判断服装的穿着效果，代替现场的服装试穿，大大提高人试穿服装的效率，省时省力。

【技术实现步骤摘要】
用于服装虚拟试穿的人体姿势变换方法及系统
本专利技术属于智能服装制造领域，具体涉及一种用于服装虚拟试穿的人体姿势变换方法及系统。
技术介绍
目前，在图像处理时尚领域，对于包含人体图像的人体姿势进行转变的方法可以在2D图像试穿服装后进行各种姿势的变换调整，以增加用户的体验，当下有很大的潜在应用价值。现有的人体变换方法很难保留原始的人物身份信息，即人体的面部，头发，肤色等，使生成的图像模糊，丢失了过多的纹理信息，不具有使用价值。计算机视觉技术飞速发展，计算机能够处理的场景越来越多，因此越来越多的场合开始使用基于图像的服装处理技术。近年来，出现了基于图像分析的姿势转换方法。公开号为CN111680623A的中国专利“姿态转换方法及装置、电子设备、存储介质”通过对待处理图像进行特征提取，得到所述待处理图像所呈现目标体的目标表观特征，获取目标姿态特征，基于所述目标表观特征以及所述目标姿态特征，对所述待处理图像中的所述目标体进行姿态转换，得到目标图像。这种方法无法对人体进行服装的更换，实际应用中有很大局限性。申请号为CN201910966746.0本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.用于服装虚拟试穿的人体姿势变换方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1：分别采集试穿的人体和准备试穿的服装的图像，得到人体图像和目标服装图像；/n步骤2：利用语义分割神经网络对人体图像进行语义分割，得到人体语义分割图；/n步骤3：利用沙漏型卷积神经网络提取人体图像中的姿势点，得到姿势点图；/n步骤4：结合姿势点图和目标服装，采用样条插值算法对目标服装进行多个试穿姿势的扭曲变换，得到具姿势变换的目标服装；/n步骤5：根据人体语义分割图，采用生成对抗网络对具姿势变换的目标服装和人体图像进行融合，得到试穿服装的人体效果图。/n

【技术特征摘要】
20201228 CN 202011574031X1.用于服装虚拟试穿的人体姿势变换方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：分别采集试穿的人体和准备试穿的服装的图像，得到人体图像和目标服装图像；
步骤2：利用语义分割神经网络对人体图像进行语义分割，得到人体语义分割图；
步骤3：利用沙漏型卷积神经网络提取人体图像中的姿势点，得到姿势点图；
步骤4：结合姿势点图和目标服装，采用样条插值算法对目标服装进行多个试穿姿势的扭曲变换，得到具姿势变换的目标服装；
步骤5：根据人体语义分割图，采用生成对抗网络对具姿势变换的目标服装和人体图像进行融合，得到试穿服装的人体效果图。


2.根据权利要求1所述的用于服装虚拟试穿的人体姿势变换方法，其特征在于，所述方法还包括步骤6：利用卷积神经网络，将步骤5得到的试穿服装的人体效果图与姿势点图以及人体面部、肢体的肤色特征再次进行融合，得到最终的试穿服装的人体效果图。


3.根据权利要求1所述的用于服装虚拟试穿的人体姿势变换方法，其特征在于，步骤2中，所述语义分割神经网络为变分自动编码器，可采用Unet网络或FCN网络或DeepLab...

【专利技术属性】
技术研发人员：余锋，杜成虎，姜明华，周昌龙，
申请(专利权)人：武汉纺织大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42