3D-rekonstruktionen av scener och föremål från 2D-bilder är en extremt viktig del av många uppgifter, såsom robotnavigering, scenförståelse och kartläggning. Mobila plattformar med en enda kamera kan enkelt överväldiga system som försöker uttömmande optimeringar över alla bilder. Ombyggnadsalgoritmer som är kapabla att välja data som maximerar prestanda, samtidigt minska beräkningstiden är nödvändiga för att utföra rekonstruktion i den verkliga världen. Detta arbete föreslår en strategi för att intelligent filtrera stora mängder data för 3D rekonstruktioner av okända scener med hjälp av monokulära kameror. Figur 1 visar hur återuppbyggnaden fortskrider med ett begränsat antal synpunkter. Vi kan uppnå toppmoderna resultat med så lite som 3,8 % av åsikterna om Middleburys datauppsättning. Dessutom är visningsvalet effektivt och tar endast 1,1 ms per pose par. Vi presenterar först ett nytt kriterium för NBV-optimering (NBV) baserat på en kompromiss mellan de konkurrerande målen täckning och noggrannhet. Täckningsmålet kommer att driva systemet att samla in vyer från tidigare oobserverade delar av scenen (t.ex. på grund av begränsningar i synfältet eller ocklusion), medan noggrannhetsmålet kommer att driva systemet att välja nästa pose för att minska punktmolnets osäkerhet. Dessa två kriterier optimeras gemensamt, med användning av en bläckfiskstruktur och ett tätt punktmoln. Oktree möjliggör snabba och effektiva beräkningar av scengeometri, medan det täta molnet (och kovarianer) möjliggör mer detaljerade beräkningar om scenbuller och siktvinkel. NBV beräknas enligt följande: Med tanke på ett konfigurationsutrymme (CS) av sensorposer, kan kostnaden för varje pose uppskattas genom att kasta en uppsättning S r slumpmässiga strålar från kamerans centrum genom bildplanet. Varje ray kommer att fortsätta tills den träffar antingen en ockuperad (V o ) eller oobserved (V u ) voxel, ignorera tomma (V e ) voxels. När en ray r  på S r skär med en ockuperad voxel v  och V o, kan vi uppskatta en kostnad för varje punkt p  på P v som. (r, p) = e − på λ p e p ×r på, där λ p och e p är den största eigen value och eigenvector, respektive, av covariansen p. Följaktligen, kostnaden för en voxel definieras som den genomsnittliga punktkostnaden NBV kostnaden för en viss pose x definieras som I denna ekvation, γ är en parameter som kan uppmuntra eller motverka prospektering. Som visas i figur 2 γ av 1 kommer att ge den högsta kostnaden för oobserverade voxlar, föredrar att minska osäkerheten för observerade voxlar, medan 0 kommer att ge dem den lägsta, föredrar undersökande beteende.
Nyligen Mendez et al. Ref föreslår en effektiv metod för att beräkna, bland en uppsättning kandidater, både NBV genom att endast överväga en del av scenen, och en metod för att lägga till en ytterligare kamera som bildar ett bra stereopar med NBV.