【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数字人图像处理，尤其涉及一种应用于视频影像的数字人动作生成方法及系统。
技术介绍
1、随着科技的不断发展，虚拟数字人一直是三维视觉和计算机图形学的研究热点，相关技术更是广泛应用于ar、vr、全息通信、影视与游戏制作等多个领域。
2、虚拟数字人(metahuman)是“元宇宙”中的基本行为主体，融合了计算机图形学、语音合成技术、计算科学等众多新兴科技，是物理世界用户与“元宇宙”实现交互的媒介，被视为未来人们进入“元宇宙”的入口，简称“数字人”。依靠相对成熟的支撑技术和明确的应用场景，虚拟数字人成为“元宇宙”率先突围落地的
，近年来涌现出虚拟客服、虚拟主播、虚拟主持、虚拟偶像等大量应用方案。数字人，是信息科学与生命科学融合的产物，是利用信息科学的方法对人体在不同水平的形态和功能进行虚拟仿真，通过建立多学科和多层次的数字模型以达到对人体从微观到宏观的精确模拟。数字人视频目前已被应用于各种场合，其能够为人们带来比较好的体验。
3、目前很多影视和制作流程都可以采用动捕加面捕的技术快速对动画场景搭建，数字...
【技术保护点】
1.一种应用于视频影像的数字人动作生成方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的应用于视频影像的数字人动作生成方法，其特征在于，在步骤S2中，所述利用图像生长分割方法对应用于视频影像的变化图像区域进行识别包括：
3.根据权利要求2所述的应用于视频影像的数字人动作生成方法，其特征在于，在步骤S202中，所述对图像进行均值滤波包括：对图像进行降采样，采用平均加权的均值滤波器，表达式为：
4.根据权利要求2所述的应用于视频影像的数字人动作生成方法，其特征在于，在步骤S203中，所述基于最小偏差率准则的偏差分类器，将数...
【技术特征摘要】
1.一种应用于视频影像的数字人动作生成方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的应用于视频影像的数字人动作生成方法，其特征在于，在步骤s2中，所述利用图像生长分割方法对应用于视频影像的变化图像区域进行识别包括：
3.根据权利要求2所述的应用于视频影像的数字人动作生成方法，其特征在于，在步骤s202中，所述对图像进行均值滤波包括：对图像进行降采样，采用平均加权的均值滤波器，表达式为：
4.根据权利要求2所述的应用于视频影像的数字人动作生成方法，其特征在于，在步骤s203中，所述基于最小偏差率准则的偏差分类器，将数字人疑似的应用于视频影像的变化的图像目标区域变化的视频影像分为正变化的视频影像和负变化的视频影像，并进行训练包括：
5.根据权利要求1所述的应用于视频影像的数字人动作生成方法，其特征在于，在步骤s3中，利用数字人动作链路追踪方法进行应用于视频影像的变化图像区域目标动作轨迹进行追踪包括：输入目标初始状态x0，预训练的长短记忆神经网络，长度为n图像集图像；输出目标运动轨迹；具体包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的应用于视频影像的数字人动作生成方法，其特征在于，所述第二步中，所述估计第o个片段的应用于视频影像的变化图像区域目标动作轨迹包括：
7.根据权利要求5所述的应用于视频影像的数字人动作生成方法，其特征在于，在第二步中，所述建立训...
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