Abstrakt. Shape-From-Silhouette (SFS) är en formrekonstruktionsmetod som konstruerar en 3D-form uppskattning av ett objekt med hjälp av siluettbilder av objektet. Utgången från en SFS-algoritm kallas Visual Hull (VH). Traditionellt SFS utförs antingen på statiska objekt, eller separat vid varje tillfälle i händelse av videor av rörliga objekt. I denna uppsats utvecklar vi en teori om att utföra SFS över tid: uppskatta formen av ett dynamiskt objekt (med okänd rörelse) genom att kombinera alla siluettbilder av objektet över tid. Vi introducerar först ett endimensionellt element som kallas Bounding Edge för att representera Visual Hull. Vi visar sedan att anpassa två Visual Hulls med bara deras silhuetter är i allmänhet tvetydig och härleda de geometriska begränsningar (i termer av Bounding Edges) som styr anpassningen. För att bryta inställningen tvetydighet, kombinerar vi stereo information med siluett information och härleda en Temporal SFS algoritm som består av två steg: (1) uppskatta rörelsen av objekt över tiden (Visual Hull Alignment) och (2) kombinera siluettinformation med hjälp av den uppskattade rörelsen (Visual Hull Raffinement). Algoritmen är först utvecklad för stela objekt och sedan utökad till artikulerade objekt. I del II av detta papper tillämpar vi vår temporal SFS algoritm på två mänskliga-relaterade applikationer: (1) förvärv av detaljerade mänskliga kinematiska modeller och (2) markör-mindre rörelsespårning.
I REF presenteras teorin om SFS över tid.
Shape-From-Silhouette Across Time Part I: Theory and Algorithms
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}