Vi föreslår DoubleFusion, ett nytt realtidssystem som kombinerar volymetrisk dynamisk rekonstruktion med datadriven mallmontering för att samtidigt rekonstruera detaljerad geometri, icke-rigid rörelse och den inre människokroppens form från en enda djupkamera. En av de viktigaste bidragen av denna metod är en dubbel lager representation som består av en komplett parametrisk kropp form inuti, och en gradvis sammansmält yttre ytskikt. En fördefinierad noddiagram på kroppsytan parameteriserar icke-rigid deformationer nära kroppen, och en fri-form dynamiskt ändra graf parameteriserar det yttre ytskiktet långt från kroppen, vilket möjliggör mer allmän rekonstruktion. Vi föreslår vidare en gemensam rörelsespårningsmetod baserad på dubbel lager representation för att möjliggöra robust och snabb rörelse spårning prestanda. Dessutom är den inre kroppsformen optimerad online och tvingad att passa inne i det yttre ytskiktet. Sammantaget möjliggör vår metod allt mer denoiserade, detaljerade och kompletta ytrekonstruktioner, snabb rörelsespårning prestanda och rimlig inre kroppsform rekonstruktion i realtid. I synnerhet, experiment visar förbättrad snabb rörelse spårning och slinga stängning prestanda på mer utmanande scenarier.
Yu m.fl. REF presenterar ett system med en enda vy för att rekonstruera dukens geometri och inre kroppsform baserat på den parametriska karosserimodellen.
DoubleFusion: Real-Time Capture of Human Performances with Inner Body Shapes from a Single Depth Sensor
{'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']}