体积重建在大小与重量感知研究中的应用
计算机视觉与模式识别
2013-11-13 v1
摘要
我们探索了来自结构光传感器的体积重建在认知神经科学中的应用，特别是用于量化大小-重量错觉，即人类倾向于系统性地将较小的物体感知为更重。我们研究了两种商用结构光扫描系统与我们为此应用专门开发的系统的性能比较。我们的方法有两个主要特点：第一，它仅采样稀疏的一系列视点，不同于其他系统如 Kinect Fusion。第二，我们不直接构建用于点-表面转换的距离场，而是采用一阶方法：通过筛选泊松重建从其梯度恢复距离函数，该方法对噪声具有很强的鲁棒性，同时保留了高频信号分量。我们的实验表明，来自结构光传感器的度量重建质量受到系统性偏差的影响，并突出了影响它的因素。我们的主要性能指标评估体积估计（大小的代理），为此我们回顾了一个适用于不完整网格的著名公式。我们的代码和数据将在匿名评审过程完成后公开发布。
引用
@article{arxiv.1311.2642,
title = {Volumetric Reconstruction Applied to Perceptual Studies of Size and Weight},
author = {J. Balzer and M. Peters and S. Soatto},
journal= {arXiv preprint arXiv:1311.2642},
year = {2013}
}