抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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3D再構成は,移動物体を持つビデオデータからの正確な3Dモデルを生成するための有効な手法であることが示されている。典型的には,ビデオは通常のカメラで捕捉した;が,より自己中心的ビデオ映像は,ウェアラブルカメラで撮影したであろう。本研究では,ウェアラブルカメラ(アイトラッカーのシーンカメラ)を組み合わせた注視情報のためのコンテンツ認識を実行する3D再構成パイプラインを示した。目的はビデオ配列内の関心(OOI)の対象を同定することである。OOIは動き(SfM)アプローチからの古典的な構造の結果を高めるため各フレーム内で同定された,以前の研究からの生物学的アプローチを使用することである。視線データを用いたコンテンツ意識型3D再構成の概念に基づくプロトタイプを実装した。最後に,広い範囲の分野への可能な使用事例シナリオの広範な概観を与え,評価が困難な地域における予備部品再構成から出発して支援技術,外骨格と補綴腕/手を含んでいた。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】