CN110363833A - 一种基于局部稀疏表示的完全人体运动参数化表示方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于局部稀疏表示的完全人体运动参数化表示方法，包括步骤：1)获取相对边长和二面角及其重构，即RLA及其重构；2)参数模型训练数据库合成；3)基于人体形状主成分分析PCA基进行形状参数提取；4)使用稀疏局部分解的方法提取出局部基；5)利用局部基表示不同身体部位的运动得到参数模型；6)对参数模型进行回归修正。本发明能够用统一的框架来描述身体姿态，脸部表情和手势的形状和动作变化，不仅可以捕获高质量的全身姿势，而且还能在关节扭转和复杂的手姿态恢复姿势时表现出优于现有技术的参数化人体模型。

Description

一种基于局部稀疏表示的完全人体运动参数化表示方法

技术领域

本发明涉及计算机图形学和计算机动画的技术领域，尤其是指一种基于局部稀疏表示的完全人体运动参数化表示方法。

背景技术

重构完全人体动态几何的问题仍是开放性问题，由于不同部位运动的尺度不同，建立完全人体参数化模型并未引起注意，相关文献较少。大部分现有的参数化表示仅针对身体、脸部、手部运动中的一种。到目前为止，Joo等提出的Frankenstein模型是第一个尝试同时捕获人体的完全运动包括身体姿态、脸部表情和手势的动态几何的完全人体模型。但是，由于Frankenstein模型包含三个单独模型分别捕获身体姿态、脸部表情和手势，并不是一个统一的参数化模型。另一方面，目前最流行的用于单一任务的方法还存在各种各样的问题。例如，进行扭转运动时,SCAPE模型生成的结果关节处会出现严重塌陷，SMPL参数化方法也避免不了严重的关节扭曲问题。

综上分析，现有的人体参数化方法主要缺点有：(1)大部分现有的参数化方法都是只关注身体姿态，脸部表情和手势姿态中的一种；(2)现有的同时捕获人体的完全运动包括身体姿态，脸部表情和手势的方法只是包含三个单独模型分别捕获身体姿态、脸部表情和手势，并不是一个统一的参数化模型；(3)目前最流行的用于单一任务的方法还存在各种各样的问题，比如会关节处会出现严重扭曲或塌陷等问题。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提出了一种基于局部稀疏表示的完全人体运动参数化表示方法，建立了身体姿态、脸部表情和手势姿态的统一表示的全新的完全人体模型，可以用统一的框架来描述身体姿态，脸部表情和手势的形状和动作变化，不仅可以捕获高质量的全身姿势，而且还能在关节扭转和复杂的手姿态恢复姿势时表现出优于现有技术的模型。

为实现上述目的，本发明所提供的技术方案为：一种基于局部稀疏表示的完全人体运动参数化表示方法，包括以下步骤：

1)获取相对边长和二面角及其重构，即RLA及其重构；

2)参数模型训练数据库合成；

3)基于人体形状主成分分析PCA基进行形状参数提取；

4)使用稀疏局部分解的方法提取出局部基；

5)利用局部基表示不同身体部位的运动得到参数模型；

6)对参数模型进行回归修正。

在步骤1)中，获取相对边长和二面角以及其重构，包括如下步骤：

1.1)提取出相对边长与二面角

令M₀＝(V₀,E,F)为参考三角网格，其中V₀,E,F分别为顶点、边、面的集合，而M＝(V,E,F)为由M₀变形得到的网格，M₀和M具有相同的顶点数N_MV和相同的边集合E与面集合F。

将所有边的相对边长二面角记为由公式计算，其中a₀(e)表示参考网格M₀中边e的二面角，a(e)表示变形网格M中边e的二面角。所有边的相对边长二面角按边的编号顺序排成一列向量记为X_A(V₀,V)，其中V₀为参考网络顶点的集合，V为变形网络顶点的集合。所有边的边长记为由公式计算，其中l(e)表示变形网格M中边e的边长，l₀(e)表示参考网格M₀中边e的边长。所有边的边长按边的编号顺序排成一列向量记为X_L(V₀,V)，其中V₀为参考网络顶点的集合，V为变形网络顶点的集合。我们称X_A(V₀,V)和X_L(V₀,V)为M相对于M₀的相对边长与二面角RLA向量，两个向量均为|E|维，其中|E|是网格边的条数；

1.2)相对边长和二面角的形状重构

已知网格模型的相对边长和二面角向量，重构三维网格模型包含以下步骤：

1.2.1)计算网格M的LA向量：

1.2.2)从LA向量计算各边的连接映射：

如果三角形t₁和t₂包含边e，则e的连接映射Q_E是一个3×3的矩阵，并且满足条件R₂＝Q_ER₁，其中R₁和R₂分别是三角形t₁和t₂的正交标架；

1.2.3)估计各个三角形的局部标架：

三角形t的正交标架R＝[u,v,n]为3×3矩阵,u是t的第一条边的单位列向量，n是三角形的单位外法向量，v＝n×u；

1.2.4)重构网格顶点位置。

在步骤2)中，利用多个数据库合成包含三类运动的人体几何数据库，再利用合成数据来进行参数化模型的训练，训练数据由如下4个数据子集构成：

形状子数据集 表示数据库中第i个标准人体，N_I表示形状子数据集包含的不同人体个数；

身体姿态数据集 表示数据库中第i个标准人体伴随第j个姿态，N_MB表示身体姿态数据集中每个人体包含的姿态数；

脸部表情数据集 表示数据库中第i个标准人体伴随第j个姿态和u个脸部表情，N_MF表示脸部表情数据集中每个人体包含的表情数；

手势数据集 表示数据库中第i个标准人体伴随第j个姿态、u个脸部表情和第v个手势，N_MH表示手势数据集中每个人体包含的手势数。

在步骤3)中，基于人体形状主成分分析PCA基进行形状参数提取，具体如下：

对步骤2)中的形状子数据集进行PCA分析，N_I表示形状子数据集包含的不同人体个数，得到一组正交基称为形状基，基的总数为N_SB个，其中每个基的维数是3N_MV；设是由N_SB个PCA形状基构成的矩阵，为这些人体的平均形状；任意特定人体的标准姿态通过混合形状基得到，即其中为该特定人体的形状参数列向量，上标T表示矩阵转置。

在步骤4)中，使用稀疏局部分解的方法提取出局部基，具体如下：

对所有相对二面角列向量构成的集合进行稀疏局部化分解，其中表示第i个个体的第j个姿态网格的相对二面角，表示数据库中第i个标准人体，表示数据库中第i个标准人体伴随第j个姿态，由此得到具有N_MC个局部运动基的矩阵M_A，N_MC为预定义的基提取个数；对相对边长向量集进行类似的处理，其中表示第i个个体的第j个姿态网格的边长，表示数据库中第i个标准人体，表示数据库中第i个标准人体伴随第j个姿态，由此提取出相同个数的稀疏局部化基M_L。

在步骤5)中，利用局部基表示不同身体部位的运动得到参数模型，即是基于稀疏局部化分解的姿态、表情、手势参数化，具体如下：

给定混合系数向量其中β_A对应为相对二面角的稀疏局部化基M_A的系数向量，β_L对应为边长的稀疏局部化基M_L的系数向量，和分别为稀疏局部化基矩阵M_A和M_L的第i个维度的值，N_MC为稀疏局部化基矩阵M_A和M_L的维度个数，由此得到特定个体形状B_S(α)的任意姿态B_P(α,β)的RLA向量：

其中，M_A和M_L分别为该个体网格相对二面角和边长的稀疏局部化基矩阵，β_L对应为M_L的系数向量，β_A对应为M_A的系数向量，B_S(α)₀为该人体的形状，B_P(α,β)为对应的姿态，X_A(B_S(α)₀,B_P(α,β))和X_L(B_S(α)₀,B_P(α,β))分别表示特定个体形状的在对应姿态下的相对边长二面角向量和边长向量，然后通过步骤1)中的重构得到相应的姿态：

B_P(α,β)＝g(M_Aβ_A,M_Lβ_L,B_S(α),H_V,H_F)

其中，g为姿态重构函数，M_A和M_L分别为该个体网格相对二面角和边长的稀疏局部化基矩阵，β_L对应为M_L的系数向量，β_A对应为M_A的系数向量，H_V表示锚定点位置的集合，H_F表示锚定三角形标架位置的集合。

在步骤6)中，利用基于多层次感知机MLP的运动补偿对参数模型进行回归修正，如下：

为提高表达精度，引入一个依赖于形状参数α和运动参数β的修正项，具体是利用多层感知机MLP来对RLA残差与形状参数α和运动参数β的关系进行回归分析：

记MLP网络的输出为R(α,β)＝[R_A(α,β),R_L(α,β)]^T，其中形状参数α和运动参数β作为网络的输入，R(α,β)为MLP网络的输出，由该网格相对边长二面角的残差R_A(α,β)和边长的残差R_L(α,β)组成。于是RLA向量更新为X_A(α,β)＝M_Aβ_A+R_A(α,β)和X_L(α,β)＝M_Lβ_L+R_L(α,β)，其中M_A和M_L分别为该个体网格相对二面角和边长的稀疏局部化基矩阵，β_L对应为M_L的系数向量，β_A对应为M_A的系数向量，R_L(α,β)和R_A(α,β)分别为网格相对边长二面角的残差和边长的残差。

因而个体姿态函数B_P(α,β)更新为B_P(α,β)＝g(X_A(α,β),X_L(α,β),B_S(α),H_V,H_F)，其中H_V表示锚定点位置的集合，H_F表示锚定三角形标架位置的集合，X_A(α,β)和X_L(α,β)的值由上文介绍的式子计算，B_S(α)特定个体的形状参数。

本发明与现有技术相比，具有如下优点与有益效果：

1、本发明能够表示完全人体运动的动态几何，利用稀疏局部基去表示身体姿态、脸部表情、手势运动。

2、本发明提出通过训练一个多层感知机MLP改进参数化模型的重构精度。

3、本发明从身体姿态数据库、脸部表情数据库和手部数据库中合成了训练数据集，并实际表明该数据集能够有效用于人体参数化模型训练，使该模型能够表达复杂运动。

4、本发明可以表达全尺度的人体运动，并且在生成大尺度扭转姿态和非常规手势时比其它参数化模型(例如SMPL模型及其拓展模型)产生的几何形状更自然。

附图说明

图1为训练数据集的示例图；其中，第1排展示5个男性和5个女性的标准姿态；第2排展示不同个体的不同姿态；第3排展示同一人体的不同人脸表情；第4排展示同一人体的不同手势。

图2为残差的MPL网络图。

图3为捕捉人体姿态、面部表情和手势的示意图。

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明作进一步说明。

本实施例所提供的基于局部稀疏表示的完全人体运动参数化表示方法，包括以下步骤：

1)获取相对边长和二面角及其重构，即RLA及其重构，包括如下步骤：

1.1)提取出相对边长与二面角

令M₀＝(V₀,E,F)为参考三角网格，其中V₀,E,F分别为顶点、边、面的集合，而M＝(V,E,F)为由M₀变形得到的网格，M₀和M具有相同的顶点数N_MV和相同的边集合E与面集合F。

将所有边的相对边长二面角记为由公式计算，其中a₀(e)表示参考网格M₀中边e的二面角，a(e)表示变形网格M中边e的二面角。所有边的相对边长二面角按边的编号顺序排成一列向量记为X_A(V₀,V)，其中V₀为参考网络顶点的集合，V为变形网络顶点的集合。所有边的边长记为由公式计算，其中l(e)表示变形网格M中边e的边长，l₀(e)表示参考网格M₀中边e的边长。所有边的边长按边的编号顺序排成一列向量记为X_L(V₀,V)，其中V₀为参考网络顶点的集合，V为变形网络顶点的集合。我们称X_A(V₀,V)和X_L(V₀,V)为M相对于M₀的相对边长与二面角RLA向量，两个向量均为|E|维，其中|E|是网格边的条数；

1.2)相对边长和二面角的形状重构

已知网格模型的相对边长和二面角向量，重构三维网格模型包含以下步骤：

1.2.1)计算网格M的LA向量：

1.2.2)从LA向量计算各边的连接映射：

如果三角形t₁和t₂包含边e，则e的连接映射Q_E是一个3×3的矩阵，并且满足条件R₂＝Q_ER₁，其中R₁和R₂分别是三角形t₁和t₂的正交标架；

1.2.3)估计各个三角形的局部标架：

三角形t的正交标架R＝[u,v,n]为3×3矩阵,u是t的第一条边的单位列向量，n是三角形的单位外法向量，v＝n×u；

1.2.4)重构网格顶点位置。

2)参数模型训练数据库合成

目前为止，还没有一个能同时训练身体、脸部、手部运动的人体数据库,然而关于三个部位中某一部运动的数据则比较充足。因此，我们考虑利用多个数据库合成包含三类运动的人体几何数据库，再利用合成数据来进行参数化模型的训练，如图1所示，训练数据由如下4个数据子集构成：

形状子数据集 表示数据库中第i个标准人体，N_I表示形状子数据集包含的不同人体个数；

身体姿态数据集 表示数据库中第i个标准人体伴随第j个姿态，N_MB表示身体姿态数据集中每个人体包含的姿态数；

脸部表情数据集 表示数据库中第i个标准人体伴随第j个姿态和u个脸部表情，N_MF表示脸部表情数据集中每个人体包含的表情数；

手势数据集 表示数据库中第i个标准人体伴随第j个姿态、u个脸部表情和第v个手势，N_MH表示手势数据集中每个人体包含的手势数。

3)基于人体形状主成分分析PCA基进行形状参数提取

对步骤2)中的形状子数据集进行PCA分析，N_I表示形状子数据集包含的不同人体个数，得到一组正交基称为形状基，基的总数为N_SB个，其中每个基的维数是3N_MV；设是由N_SB个PCA形状基构成的矩阵，为这些人体的平均形状；任意特定人体的标准姿态通过混合形状基得到，即其中为该特定人体的形状参数列向量，上标T表示矩阵转置。

为了获取形状基S，首先计算平均的标准姿态的形状然后对个体残差矩阵的协方差矩阵D^TD进行特征分解，按照特征值的大小进行降序得到N_SB个形状基在实现过程中，我们选取了10个形状基，即N_SB＝10。

4)使用稀疏局部分解的方法提取出局部基

对所有相对二面角列向量构成的集合进行稀疏局部化分解，其中表示第i个个体的第j个姿态网格的相对二面角，表示数据库中第i个标准人体，表示数据库中第i个标准人体伴随第j个姿态，由此得到具有N_MC个局部运动基的矩阵M_A，N_MC为预定义的基提取个数；对相对边长向量集进行类似的处理，其中表示第i个个体的第j个姿态网格的边长，表示数据库中第i个标准人体，表示数据库中第i个标准人体伴随第j个姿态，由此提取出相同个数的稀疏局部化基M_L。

由于稀疏局部化分析得到的基具有局部性，我们可以对身体姿态子数据集、脸部表情子数据集和手势子数据集分别做稀疏局部分解得到表示身体运动、脸部表情和手势的局部基。与形状PCA不同，这里是分别对模型数据RLA向量的两个分量进行稀疏局部分解。对每个类型的子数据集的处理方法是一样的。首先，计算每帧的运动网格与其特定形状的参考网格之间的相对边长和二面角向量，组成相对边长矩阵和相对二面角矩阵；然后分别对两个矩阵进行自适应稀疏局部分解得到稀疏局部化基；在实现过程中，从这三类数据提取的基的个数分别为N_MB＝200,N_MF＝100,N_MH＝50，因而总共包含N_MC＝350个基。我们通过实验检测发现，每个性别的N_MB＝200个局部基共包含约23|E|个非0元素。为了观察用这些基重构训练身体姿态数据集的RLA向量的误差，以及这些基的表达能力，我们分析了拟合误差与基的个数之间的关系，得出实验结果是400个基能够得到好的拟合结果。

5)利用局部基表示不同身体部位的运动得到参数模型，即是基于稀疏局部化分解的姿态、表情、手势参数化，具体如下：

给定混合系数向量其中β_A对应为相对二面角的稀疏局部化基M_A的系数向量，β_L对应为边长的稀疏局部化基M_L的系数向量，和分别为稀疏局部化基矩阵M_A和M_L的第i个维度的值，N_MC为稀疏局部化基矩阵M_A和M_L的维度个数，由此得到特定个体形状B_S(α)的任意姿态B_P(α,β)的RLA向量：

其中，M_A和M_L分别为该个体网格相对二面角和边长的稀疏局部化基矩阵，β_L对应为M_L的系数向量，β_A对应为M_A的系数向量，B_S(α)₀为该人体的形状，B_P(α,β)为对应的姿态，X_A(B_S(α)₀,B_P(α,β))和X_L(B_S(α)₀,B_P(α,β))分别表示特定个体形状的在对应姿态下的相对边长二面角向量和边长向量，然后通过步骤1)中的重构得到相应的姿态：

B_P(α,β)＝g(M_Aβ_A,M_Lβ_L,B_S(α),H_V,H_F)

其中，g为姿态重构函数，M_A和M_L分别为该个体网格相对二面角和边长的稀疏局部化基矩阵，β_L对应为M_L的系数向量，β_A对应为M_A的系数向量，H_V表示锚定点位置的集合，H_F表示锚定三角形标架位置的集合。

6)利用基于多层次感知机MLP的运动补偿对参数模型进行回归修正，如下：

为提高表达精度，引入一个依赖于形状参数α和运动参数β的修正项，具体是利用多层感知机MLP来对RLA残差与形状参数α和运动参数β的关系进行回归分析：

记MLP网络的输出为R(α,β)＝[R_A(α,β),R_L(α,β)]^T，其中形状参数α和运动参数β作为网络的输入，R(α,β)为MLP网络的输出，由该网格相对边长二面角的残差R_A(α,β)和边长的残差R_L(α,β)组成。于是RLA向量更新为X_A(α,β)＝M_Aβ_A+R_A(α,β)和X_L(α,β)＝M_Lβ_L+R_L(α,β)，其中M_A和M_L分别为该个体网格相对二面角和边长的稀疏局部化基矩阵，β_L对应为M_L的系数向量，β_A对应为M_A的系数向量，R_L(α,β)和R_A(α,β)分别为网格相对边长二面角的残差和边长的残差。

因而个体姿态函数B_P(α,β)更新为B_P(α,β)＝g(X_A(α,β),X_L(α,β),B_S(α),H_V,H_F)，其中H_V表示锚定点位置的集合，H_F表示锚定三角形标架位置的集合，X_A(α,β)和X_L(α,β)的值由上文介绍的式子计算，B_S(α)特定个体的形状参数。

得到形状全局PCA和运动稀疏局部分解后，可以通过线性组合形状基(记混合系数为)加上平均形状得到数据库中任意形状的标准姿态类似地，运动数据库中任意姿态的RLA向量可以通过混合局部基来逼近(混合系数记为)，因此我们记录下每个运动姿态的拟合后误差，并利用多层感知机(MLP)来拟合这些误差项，输入为形状混合参数α和运动混合参数β，而输出为F(α,β)。如图2所示的残差的MPL网络图，其中，输入参数为10个形状基混合系数和400个运动稀疏局部化基混合系数。

如图3所示，我们用最终训练得出的完全人体运动模型能够同时捕捉人体姿态、面部表情和手势。

以上所述实施例只为本发明之较佳实施例，并非以此限制本发明的实施范围，故凡依本发明之形状、原理所作的变化，均应涵盖在本发明的保护范围内。

Claims (7)

1.一种基于局部稀疏表示的完全人体运动参数化表示方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)获取相对边长和二面角及其重构，即RLA及其重构；

2)参数模型训练数据库合成；

3)基于人体形状主成分分析PCA基进行形状参数提取；

4)使用稀疏局部分解的方法提取出局部基；

5)利用局部基表示不同身体部位的运动得到参数模型；

6)对参数模型进行回归修正。

2.根据权利要求1所述的一种基于局部稀疏表示的完全人体运动参数化表示方法，其特征在于：在步骤1)中，获取相对边长和二面角以及其重构，包括如下步骤：

1.1)提取出相对边长与二面角

令M₀＝(V₀,E,F)为参考三角网格，其中V₀,E,F分别为顶点、边、面的集合，而M＝(V,E,F)为由M₀变形得到的网格，M₀和M具有相同的顶点数N_MV和相同的边集合E与面集合F；

将所有边的相对边长二面角记为由公式计算，其中a₀(e)表示参考网格M₀中边e的二面角，a(e)表示变形网格M中边e的二面角；所有边的相对边长二面角按边的编号顺序排成一列向量记为X_A(V₀,V)，其中V₀为参考网络顶点的集合，V为变形网络顶点的集合；所有边的边长记为由公式计算，其中l(e)表示变形网格M中边e的边长，l₀(e)表示参考网格M₀中边e的边长；所有边的边长按边的编号顺序排成一列向量记为X_L(V₀,V)，其中V₀为参考网络顶点的集合，V为变形网络顶点的集合；称X_A(V₀,V)和X_L(V₀,V)为M相对于M₀的相对边长与二面角RLA向量，两个向量均为|E|维，其中|E|是网格边的条数；

1.2)相对边长和二面角的形状重构

已知网格模型的相对边长和二面角向量，重构三维网格模型包含以下步骤：

1.2.1)计算网格M的LA向量：

1.2.2)从LA向量计算各边的连接映射：

如果三角形t₁和t₂包含边e，则e的连接映射Q_E是一个3×3的矩阵，并且满足条件R₂＝Q_ER₁，其中R₁和R₂分别是三角形t₁和t₂的正交标架；

1.2.3)估计各个三角形的局部标架：

三角形t的正交标架R＝[u,v,n]为3×3矩阵，u是t的第一条边的单位列向量，n是三角形的单位外法向量，v＝n×u；

1.2.4)重构网格顶点位置。

3.根据权利要求1所述的一种基于局部稀疏表示的完全人体运动参数化表示方法，其特征在于：在步骤2)中，利用多个数据库合成包含三类运动的人体几何数据库，再利用合成数据来进行参数化模型的训练，训练数据由如下4个数据子集构成：

形状子数据集 表示数据库中第i个标准人体，N_I表示形状子数据集包含的不同人体个数；

身体姿态数据集 表示数据库中第i个标准人体伴随第j个姿态，N_MB表示身体姿态数据集中每个人体包含的姿态数；

脸部表情数据集 表示数据库中第i个标准人体伴随第j个姿态和u个脸部表情，N_MF表示脸部表情数据集中每个人体包含的表情数；

手势数据集 表示数据库中第i个标准人体伴随第j个姿态、u个脸部表情和第v个手势，N_MH表示手势数据集中每个人体包含的手势数。

4.根据权利要求1所述的一种基于局部稀疏表示的完全人体运动参数化表示方法，其特征在于：在步骤3)中，基于人体形状主成分分析PCA基进行形状参数提取，具体如下：

对步骤2)中的形状子数据集进行PCA分析，N_I表示形状子数据集包含的不同人体个数，得到一组正交基称为形状基，基的总数为N_SB个，其中每个基的维数是3N_MV；设是由N_SB个PCA形状基构成的矩阵，为这些人体的平均形状；任意特定人体的标准姿态通过混合形状基得到，即其中为该特定人体的形状参数列向量，上标T表示矩阵转置。

5.根据权利要求1所述的一种基于局部稀疏表示的完全人体运动参数化表示方法，其特征在于：在步骤4)中，使用稀疏局部分解的方法提取出局部基，具体如下：

对所有相对二面角列向量构成的集合进行稀疏局部化分解，其中表示第i个个体的第j个姿态网格的相对二面角，表示数据库中第i个标准人体，表示数据库中第i个标准人体伴随第j个姿态，由此得到具有N_MC个局部运动基的矩阵M_A，N_MC为预定义的基提取个数；对相对边长向量集进行类似的处理，其中表示第i个个体的第j个姿态网格的边长，表示数据库中第i个标准人体，表示数据库中第i个标准人体伴随第j个姿态，由此提取出相同个数的稀疏局部化基M_L。

6.根据权利要求1所述的一种基于局部稀疏表示的完全人体运动参数化表示方法，其特征在于：在步骤5)中，利用局部基表示不同身体部位的运动得到参数模型，即是基于稀疏局部化分解的姿态、表情、手势参数化，具体如下：

给定混合系数向量β＝[β_A,β_L]^T,其中β_A对应为相对二面角的稀疏局部化基M_A的系数向量，β_L对应为边长的稀疏局部化基M_L的系数向量，和分别为稀疏局部化基矩阵M_A和M_L的第i个维度的值，N_MC为稀疏局部化基矩阵M_A和M_L的维度个数，由此得到特定个体形状B_S(α)的任意姿态B_P(α,β)的RLA向量：

其中，M_A和M_L分别为该个体网格相对二面角和边长的稀疏局部化基矩阵，β_L对应为M_L的系数向量，β_A对应为M_A的系数向量，B_S(α)₀为该人体的形状，B_P(α,β)为对应的姿态，X_A(B_S(α)₀,B_P(α,β))和X_L(B_S(α)₀,B_P(α,β))分别表示特定个体形状的在对应姿态下的相对边长二面角向量和边长向量，然后通过步骤1)中的重构得到相应的姿态：

B_P(α,β)＝g(M_Aβ_A,M_Lβ_L,B_S(α),H_V,H_F)

其中，g为姿态重构函数，M_A和M_L分别为该个体网格相对二面角和边长的稀疏局部化基矩阵，β_L对应为M_L的系数向量，β_A对应为M_A的系数向量，H_V表示锚定点位置的集合，H_F表示锚定三角形标架位置的集合。

7.根据权利要求1所述的一种基于局部稀疏表示的完全人体运动参数化表示方法，其特征在于：在步骤6)中，利用基于多层次感知机MLP的运动补偿对参数模型进行回归修正，如下：

为提高表达精度，引入一个依赖于形状参数α和运动参数β的修正项，具体是利用多层感知机MLP来对RLA残差与形状参数α和运动参数β的关系进行回归分析：

记MLP网络的输出为R(α,β)＝[R_A(α,β),R_L(α,β)]^T，其中形状参数α和运动参数β作为网络的输入，R(α,β)为MLP网络的输出，由该网格相对边长二面角的残差R_A(α,β)和边长的残差R_L(α,β)组成；于是RLA向量更新为X_A(α,β)＝M_Aβ_A+R_A(α,β)和X_L(α,β)＝M_Lβ_L+R_L(α,β)，其中M_A和M_L分别为该个体网格相对二面角和边长的稀疏局部化基矩阵，β_L对应为M_L的系数向量，β_A对应为M_A的系数向量，R_L(α,β)和R_A(α,β)分别为网格相对边长二面角的残差和边长的残差；

因而个体姿态函数B_P(α,β)更新为B_P(α,β)＝g(X_A(α,β),X_L(α,β),B_S(α),H_V,H_F)，其中H_V表示锚定点位置的集合，H_F表示锚定三角形标架位置的集合，X_A(α,β)和X_L(α,β)的值由上文介绍的式子计算，B_S(α)特定个体的形状参数。