I detta dokument föreslår vi en sekventiell lösning för att samtidigt uppskatta kamerans pose och icke-rigid 3D-form från en monokulär video. I motsats till de flesta befintliga metoder som bygger på globala representationer av formen, modellerar vi objektet på en lokal nivå, som en ensemble av partiklar, som var och en styrs av den linjära ekvationen i Newtons andra rörelselag. Denna dynamiska modell är inkorporerad i en bunt justering ram, i kombination med enkla regulariseringskomponenter som säkerställer temporal och rumslig konsistens av den uppskattade formen och kameran poser. Det resulterande tillvägagångssättet är både effektivt och robust mot flera artefakter såsom bullriga och saknade data eller plötsliga kamerarörelser, medan det inte kräver några träningsdata alls. Validering görs i en mängd olika verkliga videosekvenser, inklusive ledad och icke-rigid rörelse, både för kontinuerliga och diskontinuerliga former. Vårt system är visat att utföra jämförbara med konkurrerande sats, beräkning dyrt, metoder och visar anmärkningsvärda förbättringar med avseende på de sekventiella.
I likhet med detta föreslog REF att en dynamisk partikelmodell skulle införlivas i en ram för paketjustering.
Simultaneous pose and non-rigid shape with particle dynamics
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}