ArticulatedFusion：利用单台深度相机实时重建运动、几何与分割
计算机视觉与模式识别
2018-07-20 v1
摘要
本文提出一种实时动态场景重建方法，能够在给定单台RGB-D相机的实时深度流时，同时复现运动、几何与分割。我们的方法逐帧融合几何，并使用分割增强的节点图结构在配准步骤中驱动几何形变。提出了一种两级节点运动优化。通过利用关节运动先验（由高效的节点图分割方法求解），节点运动的优化空间与物理合理形变的范围被大幅缩减。相较于以往基于融合的动态场景重建方法，我们的实验展示了对切向与遮挡运动更鲁棒且改进的重建结果。
引用
@article{arxiv.1807.07243,
title = {ArticulatedFusion: Real-time Reconstruction of Motion, Geometry and Segmentation Using a Single Depth Camera},
author = {Chao Li and Zheheng Zhao and Xiaohu Guo},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.07243},
year = {2018}
}
备注
European Conference on Computer Vision 2018