Vi introducerar ett probabilistiskt ramverk för samtidig spårning och rekonstruktion av 3D stela objekt med hjälp av en RGB-D-kamera. Spårningsproblemet hanteras med hjälp av en påse-av-pixels representation och ett back-projiceringsschema. Yt- och bakgrundsmodeller lär sig online, vilket leder till robust spårning i närvaro av tung ocklusion och avvikelser. I både våra spårnings- och rekonstruktionsmoduler är 3D-objektet implicit inbäddat med en 3D nivåuppsättningsfunktion. Ramverket initieras med en enkel form primitiv modell (t.ex. en sfär eller en kub), och den verkliga 3D-objektformen spåras och rekonstrueras online. Till skillnad från befintliga djupbaserade 3D-rekonstruktioner, som antingen förlitar sig på kalibrerad/fixerad kamera eller använder den observerade världskartan för att spåra djupkameran, kan vårt ramverk samtidigt spåra och rekonstruera små rörliga föremål. Vi använder både kvalitativa och kvantitativa resultat för att visa den överlägsna prestandan av både spårning och rekonstruktion av vår metod.
Ren och al. REF föreslår en metod för att spåra och rekonstruera 3D-objekt samtidigt genom att förfina en initial enkel form primitiv.
STAR3D: Simultaneous Tracking and Reconstruction of 3D Objects Using RGB-D Data
{'venue': '2013 IEEE International Conference on Computer Vision', 'journal': '2013 IEEE International Conference on Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}