非刚性运动恢复结构中的固有先验
计算机视觉与模式识别
2022-07-19 v3 计算几何
摘要
本文倡导在经典非刚性运动恢复结构（NRSfM）中使用固有先验。所谓固有先验，是指内蕴于NRSfM矩阵分解理论中的宝贵中间先验信息。我们表明此类先验存在于分解后的矩阵中，而令人惊讶的是，现有方法普遍忽视了它们。本文的主要贡献是提出一种简单、系统且实用的方法，能有效利用此类固有先验求解NRSfM。所提方法除对低秩形状的普遍假设外不做其他假设，并在正交投影下为NRSfM提供可靠解。我们的工作揭示，固有先验的可获取性与相机运动和形状形变类型无关。此外，本文对NRSfM分解（包括形状和运动）提供了深入见解，并且是首个展示单旋转平均对NRSfM有益的方法。进而，我们概述了如何利用所提基于固有先验的方法有效恢复运动与非刚性三维形状，并展示了显著优于无先验NRSfM的性能结果。最后，我们通过多个基准数据集上的广泛实验与评估呈现了方法的优势。
引用
@article{arxiv.2207.06262,
title = {Organic Priors in Non-Rigid Structure from Motion},
author = {Suryansh Kumar and Luc Van Gool},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.06262},
year = {2022}
}
备注
To appear in ECCV 2022 Conference (Oral Presentation). Draft info: 18 Pages, 4 Figures, and 6 Tables. Project webpage: https://suryanshkumar.github.io/Organic_Prior_NRSfM/