自然场景中瞬时变化的建模

本项目旨在创建自然世界的三维模型并对其中的瞬时变化进行建模。提出了一种使用拉格朗日粒子框架和流体-粒子网格方法实时建模自然场景瞬时变化的框架。本项目以基于证明的系统形式呈现，表明该设计在理论上是可行的，但目前我们仅有完成特定任务的脚本，完整的软件仍在开发中。本研究可分为三个不同的部分：第一部分讨论了一种能够精确测量自运动高达88%的多相机装置，该装置如何成为我们框架的骨干，以及为优化一个名为make3d的已知框架（用于从单张静态图像估计深度图和三维结构）而设计的一些改进。第二部分讨论了用于建模自然场景的流体-粒子框架，介绍了一些我们用于完成此任务的算法，并展示了我们框架的一个应用如何扩展make3d以实时建模自然场景。这部分研究构建了计算机视觉与计算机图形学之间的桥梁，使得计算机图形学领域产生的想法、答案和直觉现在可以应用于计算机视觉和自然建模。本研究的最后一部分改进了可能成为第一个通用视觉系统的深度信念架构，并通过使用受限玻尔兹曼机（RBM）的变体，提供了另一个框架来提升用于Boosting的训练图像的下界。我们还讨论了在这些领域的工作可能产生的其他应用。