时间：2022-08-31 16:54:35 来源：www.xiaofamao.com 作者：喵喵
假设人体形状不随考虑的姿势范围而显著变化，将姿势变形和体型变形解耦。 其次，提出了一种新的三维人体建模方法，不仅可以满足均匀采样的二维点云，还可以满足二维缺陷点云。 没有特征提取部分的：省略特征提取，将整个副图像直接作为神经网络输入的方式，大大增加了系统神经网络结构的复杂度，输入模式维数的增加导致网络规模的庞大。
混合模型的目的是综合面模型和体模型的优点，综合规则体和不规则体的优点，取长补短。 绘制使用CAD技术制作人体模型需要专家的工作，制作的人体模型容易出现缺乏真实感的问题。 更具体地说，变形包括关节旋转、姿势引起的非刚性变形、人体体型变形。 重要的是，通过他们的方法，研究人员可以将这些结果可视化为驱动人类和网络行为的3D脸。
1、神经网络生成3d模型
在所处环境的激励下，一个接一个地在网络中输入样本模式，按照一定的学习算法规则调整网络各层权重矩阵，等待网络各层权重收敛到一定值，学习过程结束，然后生成的神经网络可以看到，表面细节通过普通的精细网络进一步细分，可以使用我们提出的体积方法连接到投影层的体积生成网络。
2、神经元建模
基于面的建模方法基于面模型的建模方法侧重于三维空间实体的表面表示，如地形面、地质面、构筑物(建筑物)、地下工程的轮廓和空间框架等。 二、BP模型原理接下来以三层BP网络为例，说明学习和应用的原理。
3、神经网络三维几何建模
本论文将4种可能的情况作为网络输入进行了分析( a )为了不丢失摄像机的校准信息，将人的单一二进制文件按固定尺寸进行缩放( b )阴影为了保持与轮廓互补的信息，将人的阴影图像调整为一定的尺寸c )假设已知摄像机参数的正面轮廓； d )假设已知摄像机参数的正面、侧面轮廓。 假设BP网络结构输入层为三维，隐层为一层，隐层为三维，输出层为四维，学习率为0.8，系统误差1e-4，迭代次数为5000。
4、神经网络3d演示图
网络结构本实验采用三层BP网络，输入层神经元数量等于样本图像像素数168。 道路和桥梁三维建模系统(以下简称3DROAD )是EICAD )集成交互式道路和立交设计CAD软件包的一部分。 虚拟社交：应用于模型拍摄、精品视频、表情包等，支持网络直播、视频社交、远程聊天等多种场景，让开发者为用户创造更多新鲜有趣的玩法。 隐层数量必须选择，每层神经元数量必须合适，目前多采用隐层网络结构。
其中，对于第k个模式对，输出层单元j的权重输入是该单元的实际输出，隐含层单元I的权重输入是该单元的实际输出，函数f是可微分的递减函数，其算法描述如下： (1)初始化网络和学习参数，包括网络初始权重矩阵、学习因子的设置等。
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