【摘 要】
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本文对近年来基于深度学习的单图像三维人体重建的研究现状和发展趋势进行了总结。首先，从模型表示和计算方法两个方面梳理了当前主要的单图像三维人体重建算法。在模型表示上详细地介绍了四种常见表示方式以及他们之间的相互转化关系，包括深度图像与点云表示、参数化人体模型表示、体素及语义体素表示以及隐式曲面函数表示。在计算方法上深入地描述了基于上述四种表示方式所提出的算法，并分析了其优缺点；接着，介绍了单图像三维
【基金项目】
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国家自然科学基金面上资助项目（62077026）;国家自然科学基金重点资助项目（61937001）； 中央高校基本科研业务费优秀青年团队资助项目（CCNU22QN012）；
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本文对近年来基于深度学习的单图像三维人体重建的研究现状和发展趋势进行了总结。首先，从模型表示和计算方法两个方面梳理了当前主要的单图像三维人体重建算法。在模型表示上详细地介绍了四种常见表示方式以及他们之间的相互转化关系，包括深度图像与点云表示、参数化人体模型表示、体素及语义体素表示以及隐式曲面函数表示。在计算方法上深入地描述了基于上述四种表示方式所提出的算法，并分析了其优缺点；接着，介绍了单图像三维人体重建常用的公共数据集和客观评价指标；然后，在公共数据集上从客观指标和可视化两个角度对当前先进方法进行了评价和对比；最后，在实验结果的基础上总结了当前方法存在的问题和挑战，并展望了单图像三维人体重建未来潜在的研究方向。
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