存在遮挡与极小纹理下的稠密图像配准与可变形表面重建
计算机视觉与模式识别
2015-09-28 v3
摘要
从单目图像进行可变形表面跟踪是众所周知的欠约束问题。遮挡常使该任务更具挑战性，并且若表面纹理不足可能导致失败。在本工作中，我们明确处理低纹理、被遮挡表面的三维重建问题，提出一种基于模板匹配方法的框架，该框架通过相关性分数对稠密鲁棒特征进行缩放。我们的方法与使用局部特征匹配和稠密模板对齐的当前方法进行了广泛比较。我们在标准数据集以及一个稀疏纹理、被遮挡表面的新数据集（将公开提供）上进行测试。我们的框架对于有纹理和无纹理的被遮挡表面均取得了 state-of-the-art 结果。
引用
@article{arxiv.1503.03429,
title = {Dense image registration and deformable surface reconstruction in presence of occlusions and minimal texture},
author = {Dat Tien Ngo and Sanghuyk Park and Anne Jorstad and Alberto Crivellaro and Chang Yoo and Pascal Fua},
journal= {arXiv preprint arXiv:1503.03429},
year = {2015}
}
备注
In Proceedings of International Conference on Computer Vision, 2015