I detta dokument tar vi upp problemet med att samtidigt återställa 3D-formen och posera ett deformerbart och potentiellt elastiskt objekt från 2D-rörelsen. Detta är ett mycket tvetydigt problem som vanligtvis hanteras genom att använda låg rank form och bana begränsningar. Vi visar att formulera problemet i termer av en låg rank kraft utrymme som inducerar deformation, möjliggör en bättre fysisk tolkning av de resulterande tidigare och en mer exakt representation av det faktiska objektets beteende. Men detta kommer till priset av, förutom kraft och pose, att behöva uppskatta den elastiska modellen av objektet. För detta använder vi en Förväntning Maximering strategi, där var och en av dessa parametrar successivt lärs inom partiella M-steg, samtidigt som robust hantera saknade observationer. Vi validerar noggrant tillvägagångssättet på både mocap och verkliga sekvenser, visar mer exakta 3D rekonstruktioner än state-of-the-art, och dessutom ger en uppskattning av den fullständiga elastiska modellen utan någon föregående information.
På senare tid har både lågvärdig form och bana subrymder kopplats till en kraft subrymd, vilket ger dem en fysisk tolkning REF.
Learning Shape, Motion and Elastic Models in Force Space
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}