Abstract-Vi tar upp de klassiska datorseende problemen med stel och icke-rigid struktur från rörelse (SFM) med ocklusion. Vi antar att kolumnerna i ingångsobservationsmatrisen W beskriver smidiga 2D-punktsbanor över tiden. Vi härleder sedan en familj av effektiva metoder som uppskattar kolonnen utrymme av W med hjälp av kompakta parameteriseringar i Discrete Cosine Transform (DCT) domänen. Våra metoder tolererar höga procentsatser av saknade data och införlivar nya modeller för smidiga tidsbanor av 2D-punkter, affina och svaga-perspektiva kameror, och 3D deformerbar form. Vi löser ett stelt SFM-problem genom att uppskatta den smidiga tidsbanan för en enda kamera som rör sig runt intressestrukturen. Genom att överväga en svag-perspektiv kamera modell från början, vi direkt beräkna euclidean 3D form rekonstruktioner utan att kräva efterbehandling steg som euclidean uppgradering och bunt justering. Våra resultat på verkliga SFM dataset med höga procentandelar saknade data jämfört med de i litteraturen. I nonrigid SFM föreslår vi en ny 3D-formbana som löser för den deformerbara strukturen som den smidiga tidsbanan för en enda punkt i ett linjärt formutrymme. Ett viktigt resultat visar att jämfört med toppmoderna algoritmer kan vår icke-rigid SFM-metod bättre modellera komplex ledad deformation med högre frekvens DCT-komponenter samtidigt som den låga rankfaktoriseringsbegränsningen bibehålls. Slutligen erbjuder vi också en strategi för icke-rigid SFM när W presenteras med saknade data.
Senare, en smidighet för tid-banan för varje punkt införlivades i REF.
Computing Smooth Time Trajectories for Camera and Deformable Shape in Structure from Motion with Occlusion
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}