Vi presenterar ett nytt förhållningssätt till icke-rigid struktur från rörelse (NRSFM) från en ortografisk videosekvens, baserat på en ny tolkning av problemet. Befintliga infallsvinklar förutsätter att objektets formutrymme är väl modellerat av ett linjärt subutrymme. Vår strategi förutsätter bara att små områden av former är väl modellerade med en linjär subrymd. Detta tvingar formerna att tillhöra ett mångfaldigande av dimensionalitet som är lika med antalet grad av frihet för objektet. Efter att ha visat att problemet fortfarande är överkonspirerat presenterar vi en lösning som består av en ny initieringsalgoritm, följt av en robust förlängning av den lokalt smidiga Manifold Learning-algoritm som är anpassad till NRSFM-problemet. Slutligen presenterar vi några testfall där den linjära metoden misslyckas (och egentligen inte är avsedd att fungera) medan den föreslagna metoden är framgångsrik.
Rabaud och Belongie REF antar att endast små områden av former är väl modellerade av en linjär subrymd och de antar en mångfald inlärningsteknik för att begränsa antalet grader av frihet objektet.
Re-thinking non-rigid structure from motion
{'venue': '2008 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2008 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}