Abstrakt. Icke-rigid struktur från rörelse (NRSFM) är ett klassiskt underkonstruerat problem i datorseende. En vanlig metod för att göra NRSFM mer dragbar är att begränsa 3D-form deformation för att vara jämn över tiden. Denna begränsning har använts för att komprimera deformationsmodellen och minska antalet okända som uppskattas. Tidsmässig smidighet kan dock inte upprätthållas när datan saknar tidsbeställning och dess fördelar är mindre uppenbara när föremål genomgår abrupta deformationer. I detta dokument föreslås en ny NRSFM-metod som tar itu med dessa problem genom att betrakta deformationer som rumsliga variationer i formutrymme och sedan genomdriva rumslig, snarare än temporal, jämnhet. Detta görs genom att modellera varje 3D form koefficient som en funktion av dess ingång 2D form. Denna kartläggning är inlärd i funktionen utrymme för en rotation invariant kärna, där rumslig jämnhet definieras i sig av mappningsfunktionen. Som ett resultat representerar vår modell formvariationer kompakt med hjälp av skräddarsydda koefficientbaser som lärt sig från inmatningsdata, snarare än en förspecificerad uppsättning som Discrete Cosine Transform. Den resulterande kärnbaserade kartläggningen är en biprodukt av NRSFM-lösningen och leder till en annan grundläggande fördel med vårt tillvägagångssätt: för en nyligen observerad 2D-form återvinns dess 3D-form genom att helt enkelt utvärdera den inlärda funktionen.
Formen deformationer ansågs också som rumsliga variationer i en form utrymme, där rumslig jämnhet, snarare än temporal, påtvingas REF.
Learning Spatially-Smooth Mappings in Non-Rigid Structure from Motion
{'venue': 'Computer vision - ECCV ... : ... European Conference on Computer Vision : proceedings. European Conference on Computer Vision', 'journal': 'Computer vision - ECCV ... : ... European Conference on Computer Vision : proceedings. European Conference on Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}