3D动物图鉴：建模动物的三维形状与姿态
计算机视觉与模式识别
2017-04-13 v2
摘要
在构建逼真、铰接式的人体三维模型方面已有大量工作。相比之下，尽管应用广泛，此类动物模型却寥寥无几。主要挑战在于动物远不如人类配合。最佳的人体模型是从数千个特定姿态下人体的三维扫描中学习而来，这对活体动物而言不可行。因此，我们从一小组任意姿态下的玩具动物模型三维扫描中学习模型。我们采用一种新颖的基于部件的形状模型来计算对扫描数据的初始配准。然后归一化其姿态，学习一个统计形状模型，并联合优化配准与模型。通过这种方式，我们精确对齐了来自不同四足动物科、形状和姿态差异巨大的动物扫描数据。借助与通用模板的配准，我们学习了一个涵盖狮子、猫、狗、马、牛和河马等动物的形状空间。可从该模型中采样动物形状，进行姿态调整、动画制作并拟合数据。我们通过将其拟合到包括训练中未见物种在内的真实动物图像上，展示了模型的泛化能力。
引用
@article{arxiv.1611.07700,
title = {3D Menagerie: Modeling the 3D shape and pose of animals},
author = {Silvia Zuffi and Angjoo Kanazawa and David Jacobs and Michael J. Black},
journal= {arXiv preprint arXiv:1611.07700},
year = {2017}
}
备注
Accepted at CVPR 2017 (camera ready version)