用于快速、序列式密集非刚性运动恢复结构的内在动态形状先验及时间不相交刚性检测
计算机视觉与模式识别
2020-07-01 v2
摘要
尽管近年来从可重建性问题的角度对密集非刚性运动恢复结构（NRSfM）进行了广泛研究，但几乎无人尝试将其引入实际应用。其缓慢普及的原因在于严重的病态性、对运动与形变线索的高度敏感性，以及在绝大多数实际场景中难以获得可靠点轨迹。为弥补这一差距，我们提出一种混合方法：从带 NRSfM 的输入序列中提取先验形状知识，并将其用作具有重复性的场景中序列式表面恢复的动态形状先验。我们的动态形状先验重建（DSPR）方法可与现有密集 NRSfM 技术结合，同时其能量泛函以随机梯度下降对新到达点轨迹以实时速率优化。所提出的带有新核心 NRSfM 方法的通用框架，在能够处理不准确和含噪点轨迹方面优于其他几种方法，前提是我们能获取具代表性（就形变多样性而言）的图像序列。综合实验凸显了 DSPR 在不同扰动效应下的收敛性质与精度。我们还进行了跟踪与重建的联合研究，并展示了在遮挡下的形状压缩与心脏重建应用。我们在不同场景中取得了最先进的指标（精度与压缩比）。
引用
@article{arxiv.1909.02468,
title = {Intrinsic Dynamic Shape Prior for Fast, Sequential and Dense Non-Rigid Structure from Motion with Detection of Temporally-Disjoint Rigidity},
author = {Vladislav Golyanik and André Jonas and Didier Stricker and Christian Theobalt},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.02468},
year = {2020}
}
备注
16 pages, 13 figures, 5 tables