Abstrakt. Vi presenterar ett end-to-end system för att rekonstruera kompletta vattentäta och texturerade modeller av rörliga ämnen såsom klädda människor och djur, med endast tre eller fyra handhållna sensorer. Hjärtat i vårt ramverk är en ny parvis registreringsalgoritm som minimerar, med hjälp av en partikel svärm strategi, en justering fel metriska baserat på ömsesidig synlighet och ocklusion. Vi visar att denna algoritm tillförlitligt registrerar partiella skanningar med så lite som 15% överlappning utan att kräva några initiala korrespondenser, och överträffar alternativa globala registreringsalgoritmer. Denna registreringsalgoritm gör att vi kan rekonstruera rörliga ämnen från fri sikt video som produceras av konsumentkvalitet sensorer, utan omfattande sensorkalibrering, begränsad fånga volym, dyra matriser av kameror, eller mallar av ämnet geometri.
Nyligen, Wang et al. REF presenterade en metod för att rekonstruera kompletta modeller av rörliga ämnen med hjälp av en ny pairwise registreringsalgoritm för att registrera partiella skanningar med liten överlappning.
Capturing Dynamic Textured Surfaces of Moving Targets
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}