南京航空航天大学学报

作者：朱炜，吉根林，王泽宇，李宁

单位：南京师范大学计算机与电子信息/人工智能学院，南京 210023；,南京师范大学计算机与电子信息/人工智能学院，南京 210023；,南京师范大学计算机与电子信息/人工智能学院，南京 210023；,南京师范大学计算机与电子信息/人工智能学院，南京 210023；

关键词：人体网格恢复;姿态约束;形状参数优化;姿态参数优化;姿态对称性

基金：国家自然科学基金（41971343，62102186）。

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。

来源：2026年第2期

《南京航空航天大学学报》期刊编辑部

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