Abstract-Trajectory base Non-Rigid Structure from Motion (NRSfM) avser processen för att rekonstruera 3D-banan för varje punkt i ett icke-rigid objekt från bara deras 2D projected banor. Ombyggnad bygger på två faktorer: i) tillståndet hos den sammansatta kamera- och banabasmatrisen, och ii) huruvida banans bas har tillräckligt med frihet för att modellera 3D-punktens bana. Dessa två faktorer är i sig motstridiga. Att använda en bana bas med liten kapacitet har den positiva egenskapen att minska sannolikheten för ett dåligt konditionerat system (när den är sammansatt med kameran) under återuppbyggnaden. Detta har dock den negativa egenskapen att öka sannolikheten för att basen inte fullt ut kommer att kunna modellera objektets "sanna" 3D-punktbanor. I detta papper drar vi på ett välkänt resultat centrerar kring den Reducerade Isometry Property (RIP) villkor för gles signal rekonstruktion. RIP gör det möjligt för oss att slappna av kravet på att den fullständiga banan basen som består av kamerans matris måste vara väl konditionerad. Vidare föreslår vi en strategi för att lära sig en överfull bas med hjälp av konvolutionell sparse kodning från naturligt förekommande punktbana corpora för att öka sannolikheten för att översynsperioden villkoret håller för en bred klass av punktbanor och kamerarörelser. Slutligen föreslår vi ett'1 inspirerat mål för bana rekonstruktion som kan "anpassningsbart" välja den minsta sub-matris från en överfullständig bana grund som balanserar (i) och (ii). Vi presenterar mer praktiska 3D-rekonstruktion resultat jämfört med nuvarande toppmoderna i bana bas NRSfM.
Zhu och Lucey REF tillämpade den konvolutionella sparse-kodningstekniken på NRSFM med hjälp av punktbanor.
Convolutional Sparse Coding for Trajectory Reconstruction
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}