Abstrakt. Volymstrukturer används ofta som formdeskriptorer för 3D-data. Infångandet av sådana data underlättas av utvecklingen inom multi-view video och räckvidd scanning, som sträcker sig till ämnen som lever och rör sig. I detta dokument undersöker vi visionsbaserad modellering och den relaterade representationen av rörliga artikulerade varelser med hjälp av ryggrader. Vi definierar en ryggrad som en grenande axial struktur som representerar formen och topologin av ett 3D-objekts lemmar, och fångar lemmarnas korrespondens och rörelse över tiden. Vårt ryggradskoncept bygger på skelettrepresentationer som ofta används för att beskriva den inre strukturen hos ett artikulerat objekt och de betydande utsticken. Algoritmerna för bestämning av både 2D- och 3D-skelett använder i allmänhet en objektiv funktion som är anpassad för att balansera stabilitet mot känslighet mot detaljer. Vår representation av en ryggrad ger förbättringar över ett 3D-skelett, som erbjuds av temporal robusthet och korrespondens. Vi inför också ett probabilistiskt ramverk som behövs för att beräkna ryggraden från en sekvens av ytdata. Vi presenterar ett praktiskt genomförande som approximerar ryggradens gemensamma sannolikhetsfunktion för att rekonstruera ryggrader för syntetiska och verkliga ämnen som rör sig.
Skelettet av en volym definieras som en 1D struktur som representerar formen och topologin av volymdata REF, och det är en kortfattad representation av former.
Novel Skeletal Representation for Articulated Creatures
{'venue': 'ECCV (3)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}