Abstract：
近年来，基于单目图像的人体三维重建技术取得了显著进展，但在自然场景中，图像模糊等问题仍限制了重建精度。对此，提出一种基于多特征融合的三维人体重建方法。该方法通过结合2D关节点预测网络和Transformer回归网络，引入多模态特征融合机制，充分利用图像、关节点和热图等多源信息，提升模型在复杂场景下的重建能力。实验结果表明，所提方法在Human3.6M数据集上较现有基线方法有明显性能提升，验证了其在三维人体重建任务中的有效性和健壮性。
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电视技术
Year： 2025
Issue： 07
Volume： 49
Page： 10-13
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