BLiSS：自举线性形状空间

可变形模型是众多以人为中心的过程的基础，因其提供了简洁而富有表现力的形状空间。然而，创建此类可变形模型既繁琐又昂贵。主要挑战在于建立跨原始扫描的密集对应，以捕捉充分的形状变化。这通常借助大量人工干预与非刚性配准的混合方式来解决。我们观察到，创建形状空间与求解密集对应紧密耦合——虽然构建形状空间需要密集对应，但富有表现力的形状空间提供了降维空间以正则化搜索。我们提出 BLiSS，一种逐步求解两者的方法。从一小批人工配准的扫描启动该过程，我们丰富形状空间，然后利用它自动将新的未配准扫描纳入对应。BLiSS 的关键组件是一个非线性形变模型，其捕捉了低维形状空间遗漏的细节，从而允许空间逐步丰富。