基于姿态约束的3D人体网格细化算法

朱炜; 吉根林; 王泽宇; 李宁

doi:10.16356/j.2097-6771.2026.02.021

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基于姿态约束的3D人体网格细化算法

更新时间：2026-04-30

- 基于姿态约束的3D人体网格细化算法
- Pose‑Constrained 3D Human Mesh Refinement Algorithm
- 南京航空航天大学学报 2026年58卷第2期页码：449-456
- 作者机构：
  
  南京师范大学计算机与电子信息/人工智能学院，南京 210023
- 作者简介：
  
  吉根林，教授，博士生导师，E-mail：glji@njnu.edu.cn。
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金(41971343;62102186)
- DOI：10.16356/j.2097-6771.2026.02.021
  中图分类号： TP391.41;
- 收稿：2025-07-05，
  
  修回：2025-10-24，
  
  纸质出版：2026-04-28
- 稿件说明：
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朱炜，吉根林，王泽宇，等. 基于姿态约束的3D人体网格细化算法［J］. 南京航空航天大学学报（自然科学版），2026，58（2）：449⁃456.

ZHU Wei， JI Genlin， WANG Zeyu， et al. Pose‑constrained 3D human mesh refinement algorithm［J］. Journal of Nanjing University of Aeronautics & Astronautics（Natural Science Edition），2026， 58（2）：449⁃456.
朱炜，吉根林，王泽宇，等. 基于姿态约束的3D人体网格细化算法［J］. 南京航空航天大学学报（自然科学版），2026，58（2）：449⁃456. DOI： 10.16356/j.2097-6771.2026.02.021.

ZHU Wei， JI Genlin， WANG Zeyu， et al. Pose‑constrained 3D human mesh refinement algorithm［J］. Journal of Nanjing University of Aeronautics & Astronautics（Natural Science Edition），2026， 58（2）：449⁃456. DOI： 10.16356/j.2097-6771.2026.02.021.

摘要

3D人体网格恢复（Human mesh recovery，HMR）在虚拟现实、增强现实、自动驾驶和运动科学等领域具有广泛应用前景。然而，现有方法面临着3D模型与2D关键点无法精确对齐的问题，且在恢复过程中常忽视人体固有的对称性和比例约束，导致恢复的3D人体网格模型不符合人体基本特征。本文提出了一种基于姿态约束的人体网格细化（Pose‑constrained human mesh refinement，PC‑HMR）算法，通过多维约束融合策略优化形状参数和姿态参数。在形状参数优化方面，引入人体对称性特征和骨骼比例约束；在姿态参数优化方面，设计了一种多算法融合的姿态约束建模框架，通过系统性整合多种互补算法来替代传统的乘法路径选择机制。为了评估本文方法的有效性，在3DPW和Human3.6M两个标准数据集上进行了实验。实验结果表明，相比现有最优方法，PC‑HMR综合性能更优。消融实验进一步验证了各模块对算法性能的影响。

Abstract

3D human mesh recovery （HMR） has extensive applications in virtual reality， augmented reality， autonomous driving， and sports science. However， the existing methods suffer from imprecise alignment between 3D models and 2D keypoints and often neglect the inherent symmetry and proportion constraints of the human body， resulting in recovered meshes that violate fundamental human characteristics.Our paper proposes a pose-constrained human mesh refinement （PC-HMR） algorithm that optimizes shape and pose parameters through constraint fusion. For shape parameter optimization， we introduce human body symmetry features and skeletal proportion constraints. For pose parameter optimization， we designe a multi-algorithm fusion framework that systematically integrates complementary algorithms to replace traditional single-path selection mechanisms.We evaluate the proposed method in two standard datasets： 3DPW and Human3.6M. Experimental results demonstrate that PC-HMR achieve superior performance compared to existing state-of-the-art methods. Ablation studies further validate the contribution of each module to overall performance.

关键词

Keywords

references

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