Detta papper beskriver en sekventiell lösning till tät icke-rigid struktur från rörelse som återställer kamerans rörelse och 3D form av icke-rigida objekt genom att bearbeta en monokulära bildsekvens som data anländer. Vi föreslår att modellera den tidsvarierande formen med en probabilistisk linjär subrymd av modeformer som erhålls från kontinuummekanik. För att effektivt koda deformationer av täta 3D-former som innehåller ett stort antal nätvertex, föreslår vi att beräkna deformationslägen på en nedsamplad viloform med ändliga element modal analys till en låg beräkningskostnad. Denna glesa formgrund odlas sedan tillbaka till tät exploatering av formens funktioner inom ett ändligt element. Med denna probabilistiska lågrankade begränsning, uppskattar vi kamerans pose och icke-rigid form i varje ram med förväntan maximering över ett skjutfönster av ramar. Eftersom tidsvarierande vikter är marginaliserade, uppskattar vår strategi bara ett litet antal parametrar per ram, och kan därför potentiellt köras i realtid. Vi utvärderar vår algoritm på både syntetiska och verkliga sekvenser med 3D-data för olika objekt som sträcker sig från oåtkomliga till extensibla deformationer och från glesa till täta former. Vi visar fördelarna med vår strategi när det gäller konkurrerande sekventiella metoder.
Mycket nyligen [2] presenterade Ref det första tillvägagångssättet för att rekonstruera både glesa och täta 3D-former på ett sekventiellt sätt och förlitade sig på en linjär subrymd av modalanalyserade modalformer.
Online dense non-rigid 3D shape and camera motion recovery
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}