I detta dokument tar vi itu med problemet med att fånga den täta, detaljerade 3D-geometrin hos generiska, komplexa icke-rigida maskor med hjälp av en enda RGB-baserad videokamera och ett direkt tillvägagångssätt. Även robusta och även realtidslösningar finns för detta problem om den observerade scenen är statisk, för icke-rigid tät form fångar strömsystem är vanligtvis begränsad till användning av komplexa multi-camera riggar, dra nytta av den ytterligare djup kanal som finns i RGB-D-kameror, eller hantera specifika former som ansikten eller plana ytor. Däremot använder vår metod en enda RGB-video som ingång; den kan fånga deformationer av generiska former; och djupuppskattningen är tät, per-pixel och direkt. Vi beräknar först en tät 3D-mall av formen på objektet, med hjälp av en kort stel sekvens, och utför därefter online rekonstruktion av icke-rigid mesh som det utvecklas över tiden. Vår energioptimering minimerar en robust fotometrisk kostnad som samtidigt uppskattar tidskorrespondenser och 3D-deformationer med avseende på mallens mesh. I vår experimentella utvärdering visar vi en rad kvalitativa resultat på nya datauppsättningar; vi jämför med en befintlig metod som kräver optiskt flöde med flera ramar; och gör en kvantitativ utvärdering mot andra mallbaserade metoder på en markbaserad sanningsuppsättning.
Yu m.fl. I REF föreslogs ett direkt tillvägagångssätt för att fånga tät, detaljerad 3D-geometri av generiska, komplexa icke-rigida maskor med hjälp av en enda RGB-kamera.
Direct, Dense, and Deformable: Template-Based Non-rigid 3D Reconstruction from RGB Video
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}