基于学习的单目鸟类三维重建：现状综述
计算机视觉与模式识别
2022-08-01 v2
摘要
在自然界中，动物（如飞行鸟类）的群体行为由同种个体间的相互作用主导。然而，对鸟类此类行为的研究是一个复杂过程，人类无法使用焦点采样等常规视觉观测技术在自然中完成。对于鸟类等社会性动物，群体形成机制可帮助生态学家理解社会线索与其随时间变化的视觉特征（如姿态与形状）之间的关系。但是，恢复飞行鸟类变化的姿态与形状是一个极具挑战性的问题。解决该瓶颈的广泛采用方案是从二维图像到三维对应中提取姿态与形状信息。三维视觉的最新进展催生了诸多关于三维形状与姿态估计的出色工作，各有优劣。据我们所知，本工作是首次尝试概述基于单目视觉的鸟类三维重建最新进展，为计算机视觉与生物学研究者提供现有方法概览并比较其特性。
引用
@article{arxiv.2207.04512,
title = {Learning-based Monocular 3D Reconstruction of Birds: A Contemporary Survey},
author = {Seyed Mojtaba Marvasti-Zadeh and Mohammad N. S. Jahromi and Javad Khaghani and Devin Goodsman and Nilanjan Ray and Nadir Erbilgin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.04512},
year = {2022}
}
备注
Accepted in the International Conference on Patten Recognition Workshops (VAIB'22)