Abstract-Vi undersöker problemet med att uppskatta 3D-formen av ett objekt som definieras av en uppsättning av 3D landmärken, med tanke på deras 2D-korrespondenser i en enda bild. En framgångsrik metod för att lindra tvetydigheten i återuppbyggnaden är 3D-modellen för deformerbar form och en gles representation används ofta för att fånga in komplexa formvariationer. Men modellens slutledning är fortfarande en utmaning på grund av den icke konvexitet i optimering är resultatet av gemensam uppskattning av form och synvinkel. I motsats till tidigare arbete som bygger på ett omväxlande system med lösningar beroende på initiering, föreslår vi en konvex strategi för att ta itu med denna utmaning och utveckla en effektiv algoritm för att lösa det föreslagna konvexa programmet. Dessutom föreslår vi en robust modell för att hantera grova fel i 2D-korrespondenserna. Vi demonstrerar den exakta återvinning egenskapen hos den föreslagna metoden, fördelen jämfört med nonconvex baslinjemetoder och tillämpligheten för att återvinna 3D mänskliga poser och bilmodeller från enstaka bilder.
Zhou m.fl. I REF föreslås en konvex formulering för att lösa de icke konvexa problemen med den ortogonalitetsbegränsning som åläggs den objektiva funktionen.
Sparse Representation for 3D Shape Estimation: A Convex Relaxation Approach
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2017', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}