Detta dokument behandlar uppgiften att täta icke-rigid struktur-from-motion (NRSfM) med hjälp av flera bilder. Toppmoderna metoder för detta problem hindras ofta av skalbarhet, dyra beräkningar och bullriga mätningar. Dessutom, nya metoder till NRSfM brukar antingen anta ett litet antal glesa funktionspunkter eller ignorera lokala icke-linjäriteter av formdeformationer, och kan därför inte tillförlitligt modellera komplexa icke-rigid deformationer. För att ta itu med dessa frågor föreslår vi i detta dokument ett nytt tillvägagångssätt för tät NRSfM genom att modellera problemet på ett Grassmann-rör. Specifikt antar vi att de komplexa icke-rigida deformationerna ligger i en förening av lokala linjära subrymder både rumsligt och tidsmässigt. Detta möjliggör naturligtvis en kompakt representation av den komplexa icke-rigid deformation över ramar. Vi tillhandahåller experimentella resultat på flera syntetiska och verkliga referensdataset. De upphandlade resultaten visar tydligt att vår metod, förutom att vara skalbar och mer exakt än toppmoderna metoder, också är mer robust mot buller och generaliserar till mycket icke-linjära deformationer.
Nyligen, Kumar et al. modellerade detta problem på Grassmann grenrör REF.
Scalable Dense Non-rigid Structure-from-Motion: A Grassmannian Perspective
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}